近年来，CRM(Customer Relationship Management) 即“客户关系管理”系统引起了各大商业银行的普遍关注。实施CRM系统有助于商业银行更深入全面地了解客户需求，实行有效营销，从而吸引和留住客户，提高盈利能力。

　　CRM系统提供的基本功能

　　理论上，CRM系统的基本功能是客户发现、客户交往、客户分析。通过CRM系统，银行可深入分析客户的价值贡献度、忠诚度、风险度等，并将分析的结果与相关指标的平均值进行比较，发现哪些客户能为银行带来价值，在此基础上挖掘优质客户并使价值最大化，同时使客户经理和客户之间建立紧密的联系，以保证客户能够得到专业的服务。

　　以浙江鄞州农村合作银行为例，目前其CRM系统共分成三个层面，即总行层面、支行层面和客户经理层面。

　　总行层面，目前试运行的CRM对公业务分析系统能提供对公客户分群的功能，可有效挖掘优质客户，形成与优质客户利益共享的机制，并指导开展有针对性的营销。例如，在业务概览项下，能一目了然地看到全行前五名的客户的关联贡献度、关联存款积分、忠诚度、风险度、本年户均存款趋势和本年户均贷款趋势等;具体的客户分析则可以提供完整的客户素质分析、客户价值分析、客户忠诚度分析、客户风险分析及其账户明细等;通过行为查询能够迅速查询到客户的存款变化、贷款变化等，有效甄别黄金优质客户，为下一步提供更优质、更有针对性的服务奠定了基础。

　　支行层面，CRM系统提供支行权限范围内的客户分析功能(包括客户贡献度、忠诚度、风险度)和行为识别功能。同时，对办理的业务进行价值分析和处理;对金融产品的营销情况和所带来的利润进行分析;对客户所处的行业、信贷业务行为进行综合分析等。

　　客户经理层面，CRM系统主要提供客户经理权限范围内的客户分析功能。

　　银行业实施CRM的难点

　　目前，我国商业银行实施CRM系统具有如下特点：首先，CRM管理的只是客户档案和工作进程，而不是关系;只根据一小部分的客户数据进行简单分析，无法与客户形成整体关系。其次，CRM应用是内部导向的、基于工作任务和记录事件的，无助于银行与客户形成个性化、全方位的关系，缺乏深入的客户信息分析及与后台集成的销售业务操作功能，不能及时地听取客户的意见或对客户的意见反应严重滞后，银行和客户沟通有限。基于此，CRM的实施往往未能达到预期的效果，交叉销售成功率较低。

　　在实际数据中，除了贷款业务与信用卡业务有比较详细的信息外，能收集到的存款客户信息非常少，而存款客户在银行的所有客户中占有很大比例。即使是企业贷款客户，对客户的行业、所属系统、经济性质、信用等级、资质等级等进行分析时必要的信息也不齐全。另外，业务处理的不规范也造成信息的混乱。有的贷款客户有多个客户号，或同一客户有多张信用卡等，这样就不能保证数据的完整性、真实性、准确性，给银行经营带来风险。如果要对客户进行细分，必须知道客户的性别、地域、收入、职业、学历、联系方式等尽可能详尽的信息，否则就难以进行。而补全信息、纠正错误信息、及时跟踪客户信息并及时变更，这本身就是一个浩大的工程。

　　数据仓库是CRM的基础。目前，由于银行使用的系统较多，数据仓库系统并没有对数据做到完全的集中。这样，同一客户在不同的系统就可能有不同的信息表现，储存的信息也可能是矛盾冲突的，银行较难获得全面真实的客户资料。客户信息分散的直接结果是银行服务能力与服务质量无法满足客户需求。

　　有效实施CRM的建议

　　客户管理专家约翰·戈德曼曾说：“中国目前的机构应更注重手头1%的老客户，而不是将所有精力花在拓展99%的新客户上。”银行应改变传统观念，在与客户的接触中尽可能多地搜集客户各方面的信息，建立统一的客户档案，对客户资源进行细分，针对不同客户提供差别化服务，建立起互动型的客户关系。同时，要及时发现重点客户的特殊需求，不断创新业务品种，提供个性化的服务，以提高客户满意度，培养客户的忠诚度。

　　要建立有效的客户反馈机制，使客户的种种意见和评价能够及时反馈到银行，这样才有助于银行掌握客户的潜在需求，实现客户对银行的利润贡献最大化。银行应主动做好对优质客户的预见性分析，同时通过对财政性客户的筛选功能，有针对性地开展业务营销。

　　要利用数据仓库技术建立完整的CRM数据分析系统。实施CRM项目需要把收集来的大量的客户资料(包括信贷分析、国际业务、信用卡业务等客户数据)整合成统一的客户数据库，并将这一体系渗透到日常经营管理的各个部门。由于银行客户量大，业务种类多，且各项业务发生在不同的系统、部门和营业网点，这就要求银行利用数据仓库技术动态搜集、及时捕捉信息，整合信息渠道，通过信息平台实现不同渠道、不同部门以及不同环节的客户信息共享。

　　同时，银行CRM系统的核心功能是通过对大量的客户数据进行分析，挖掘有价值的客户和客户的潜在需求，为营销和服务决策提供依据。通过动态、统一的数据仓库，CRM系统才能够根据设定的模型对客户行为进行聚类、分类以及关联性分析，将数据转化为有用的信息以支持经营决策。

　　CRM系统建设是一个系统性工程，由于其数据主要来源于信贷管理系统和核心业务系统，因此要加强对客户经理层面和柜员的培训力度，确保客户资料来源的真实、完整和有效。实施CRM系统后，对客户经理的素质要求也更高，因此，客户经理必须不断加强自身学习，主动适应这种要求。