数字化时代，金融机构财富管理迎来重大变革，以往常见的营销模式也正在发生改变。在传统的营销模式当中，以资讯传播为例，由于过程不可控，结果不可知，往往使得大量的广告费用在无形中被浪费，更重要的是销售机会白白流失，最终导致业绩难以如期完成。

那么在这种情况下，金融机构应该如何经营好自己的客户，进而锁定更多的成交机会呢？又如何将低效成交者赋能为金牌投顾呢？

洞悉客户内心，把握核心需求

每位营销者都希望能拥有一双洞悉客户内心慧眼，一副打动客户的俐齿伶牙，传统营销难点正是在此。金融机构销售人员最怕的就是客户态度犹豫不决，回去和家人商量一下、再考虑一下，相信这两个“一下”是无数营销人员曾经多次面对过的话术。

特别是在促成阶段经常听到客户提出要回去和家人商量的回答，初看似乎客户已经准备购买，但往往结果就是一去不回。客户是真的商量了还是真的回去了，我们不得而知，但是解决该问题的关键点已跃然纸上，即“透视人心”。

数字化时代，上述需求往往可以具象为另一个词汇——客户画像。金融机构在用财经资讯触达客户的过程中，需要通过数字化工具的附能，实现留存客户的阅读轨迹、描绘访客画像、从而精准捕捉业务机会的目标。

同时，还应结合阅读轨迹中单一客户的阅读时长、时间、次数等信息进行分析研判，为后续产品销售提供指导借鉴。

全面提升营销人员数据洞察能力是金融机构长期以来为之努力的发展方向，但是受制于机构资讯内容不够丰富、触达手段单一等瓶颈，始终难以实现突破。正因如此，金融机构的数字化经营才更需要结合阅读轨迹及访客画像，“透视”客户内心世界，从而提升机构整体销售产能。

智能话术库赋能成交转化

在资产配置多元化的时代，客户对于服务和产品的需求越来越多样化和差异化。在不同业务场景、不同客户经营阶段、不同产品类别下，一套话术走天下的策略是行不通的。不少金融机构也出过很多话术集锦，但是在实际营销中会发现理财经理运用率并不高，使用效果也不如预期。贝塔研究院认为原因如下：

一是因为原有的话术经常以文档形式下发，动辄上百页的内容，客户经理查找起来并不方便。

二是在实际面对客户后会发现，客户的回复经常难以预料，人工建立话术模板难以涵盖全部情况，不同客户的关注点也不同，传统话术模板在应答上较为刻板，缺少灵活度，难以打动客户。

三是面对瞬息万变的市场，静态的话术模板常常会失效。

因此贝塔研究院认为，数字化时代的话术库应该从产品、业务场景、客户群特点、重要理财事件、营销机会等多维度给出特色话术，精准匹配客户经理的使用需求，让客户服务话术不再笼统含糊。同时，还应支持话术DIY，辅助理财师修改话术、展示个性化等特点。

首先从产品说起，一套智能的话术体系应该做到因产品而异，针对不同的特点，对每只产品基于公开数据生成个性化评价话术，每日计算最新评价话术。

其次是随着业务场景的改变，调整对应的话术。例如，每只产品都有一个基本的评价，在基金出现较大幅度波动、特别是大幅跑输市场指数，客户需要安抚时，AI会自动生成异动点评话术。

并且，成熟的话术体系还应该针对不同的事件和相应产品做出个性化解读。例如所持基金的基金经理变换，亏损解套等。

最后是关联营销机会。智能话术库应该根据市场动态主动抓取营销机会，生成解读并关联到营销机会中。例如，对于央行降息25个BP的事件，可以将其关联到“有利于改善企业盈利、提升资产估值水平，建议增值股票基金”。

对于智能话术库的构建，贝塔数据认为，应该依托AI+NLP技术，让机器分担更多可标准化处理的专业任务，基于与营销人员与客户的会话实时识别客户意图、捕捉营销机会，并根据当下的理财环境，结合行业多年经验推荐营销话术，使得理财顾问即便新手也能快速胜任营销任务，提升销售转化胜率。

图1，来源：贝塔数据

正如《客户池—金融机构数字化营销方法与实践》书中所言，金融机构在数字化营销的过程中，读懂客户需求只是开始，会推荐才是理财服务的关键，合理推荐能力是会话分析基础上人工智能的核心壁垒，也是使用效果的主要差异所在。只有兼具AI+金融两方优势，才能实现“读懂需求，合理推荐”。

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