我国金融行业业态庞杂多元，涵盖银行、保险、证券、资产管理等细分行业，资产总规模超过300万亿元。近年来，金融行业竞争格局日趋激烈，驱动不同业态金融企业积极转型客户深度运营，从“以 产品为中心”向“以客户为中心”，在竞争中共生共存。

以银行业为例，中国银行业的网点增速在过去五年快速下滑，并且在2018年首次出现增速为负的情况。综合众多银行近期年报，大部分传统银行的零售客户数量、净收入增速均持续放缓；新客转化困难、老客运营不畅是银行发展的主要痛点。针对上述困境，各传统金融机构试图转变运营思维，纷纷在年报中强调了“以客户为中心”的战略发展要求。

金融企业的客户会员数量较为庞大，客群复杂多层次，多元资产层次和客户背景带来差异化的需求。某银行业报告显示，目前80以后年轻群体在线上理财客群中占据主导地位，且90后、95后等客群财富管理意识更胜一筹。投资理财时，与70后相比，这一批年轻客群的诉求更加个性化。

伴随客户投资主题愈加分化，金融机构应当以新思路划分客群，例如大部分机构原先的划分标准是传统的产品偏好、收入水平等金融属性，现在则需要建立更加丰富的标签体系。企微云强大的标签和雷达系统赋能金融行业，做到“比客户更懂客户”，从多极化数据标签入手，增加人口统计、兴趣、社交等多维属性的一级标签，并细化二级标签，让客户洞察更加“鲜活生动”。

不仅如此，客户在社交媒体上与金融机构和客户经理的互动信息、其阅读公众号的频率和偏好内容等，均被一一纳入数据库并支持多级标签分层，帮助金融机构前瞻性预测客户的潜在需求，并尝试激发其关联需求，如针对中年客户，从家庭资产、儿女教育、老人赡养、个人生活品质提升等多方面预测关联需求，给予与其匹配的儿女就学、父母养老、旅游消费、财产保值等定制化理财方案及产品。

传统金融机构中，数据采集需要经过严格的层级审批且流程繁冗，导致数据的运用效率常常不如人意，前、中、后台往往容易各自为政，部门间数据大多单一割裂，呈现“数据孤岛”局面。

例如企微云服务的一商行客户，过去建设数据的主要方式是按照不同主题拆分业务数据，如通过客户、账户等进行细分，构建相应的数据平台，导致数据使用效率极为受限。

开通企微云后，借用企业微信的生态圈，打通串联的客户数据平台，从门户网站、APP、社交媒体以及CRM等各个数据来源齐头并进，内部沉淀的同时接入外部数据，重设数据模型，并把得到的数据洞察反馈至前台应用场景，精准描绘客户画像，有效地完成包含风险评估、预报价等一系列操作流程。

社交网络为社会化营销带来了空前繁荣，以前所未有的方式促进服务、产品和使用者之间的关系。通过好友传递产品咨询和品牌信息、用户与用户之间口口相传的互动、分享、和传播，有利于企业口碑营销的开展和品牌的大范围推广。

传统金融行业更要紧抓这个趋势，借助企业微信的裂变宝，抽奖、红包等社交裂变工具，丰富营销场景，充分挖掘客户的价值，将“乐于分享”的客户发展为品牌代言人，实现业绩倍增。