【緒論】金融客戶挽回模型？客戶的挽回案例？看透不說破，做到心中有數(shù)“金融客戶挽回模型”的內(nèi)容如下：
情感目錄一覽：
怎么用百度大數(shù)據(jù)
百度大數(shù)據(jù)+
連接垂直行業(yè)，深挖用戶價值
精準拓展客戶，高效經(jīng)營管理
百度大數(shù)據(jù)+，是百度開放的新商業(yè)“能源庫”，旨在面向行業(yè)關鍵訴求，開放百度大數(shù)據(jù)核心能力，幫助企業(yè)先人一步創(chuàng)造新商業(yè)機會、實現(xiàn)用戶體驗的升級換代。
百度大數(shù)據(jù)+，基于百度的海量用戶數(shù)據(jù)，同時與行業(yè)垂直數(shù)據(jù)深度結(jié)合，挖掘百度用戶千萬級標簽數(shù)據(jù)，幫助行業(yè)客戶對用戶進行空間和時間360度的立體洞察。
百度大數(shù)據(jù)+，提供的預測、推薦等深度模型，發(fā)揮百度大腦和深度學習的優(yōu)勢，幫助行業(yè)客戶，實現(xiàn)行業(yè)趨勢的深入洞察、客群的精準觸達、分群精細定價和風險防控等。
百度大數(shù)據(jù)+，率先與O2O、零售、旅游、房地產(chǎn)、保險、金融等行業(yè)的新銳先鋒合作，推動和實現(xiàn)大數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務的愿景。
面向客戶
餐飲、影院、美容美發(fā)等生活服務商戶
解決方案
商圈競爭分析
通過海量LBS定位數(shù)據(jù)，實時披露人流熱力圖幫助客戶了解店鋪所在商圈當前的客流水平、對比同類店鋪上座率，發(fā)布店鋪當前競爭力排名，及時定位店鋪問題快速優(yōu)化解決。
客流智能分析
實時監(jiān)控店鋪客流情況，分析新/老顧客比例、重復顧客率、駐店時長及進店時段分布等情況，全面掌握店鋪運行情況，輔助經(jīng)營情況及時判斷。
顧客立體洞察
從性別、年齡、行業(yè)、學歷、常駐地點等基本特征多維度立體化地了解到店顧客，結(jié)合店鋪業(yè)態(tài)深度挖掘消費者興趣愛好、消費水平、產(chǎn)品類型偏好、人生階段等特征，提供全面度全方位顧客特征解析，明確需求定位進行精準營銷，提升客單價和消費體驗。
顧客精準觸達
通過對到店消費者精準的偏好分析，構(gòu)建lookalike模型，打破商圈地緣限制，觸達更多潛在顧客，提升到店；結(jié)合到店顧客需求分析和挖掘，挖掘二次營銷點、提升客單價和老顧客重復消費概率。
輿情口碑分析
大規(guī)模機器學習模型深度挖掘全網(wǎng)數(shù)據(jù)，全面實時掌控店鋪受歡迎程度、同業(yè)態(tài)流行產(chǎn)品及相關熱度，及時了解市場風向標、監(jiān)測店鋪口碑健康度，把握危機公關黃金時間。
應用案例
某高端連鎖餐飲店鋪與百度大數(shù)據(jù)達成合作，通過實時客流統(tǒng)計入店率、成交率、客單價，分析挖掘出高價值明星店與待改進門店，及時優(yōu)化提升不足；根據(jù)到店新老顧客比例分析定位到某家門店老顧客近期到店有下降，進而推出老顧客回饋套餐，一星期后，老顧客到店率提升15%、周合計銷售額增長27%。通過與門店CRM系統(tǒng)打通助力會員管理、會員到店實時觸達，用戶體驗得到極大提升。
面向客戶
大型購物商城、連鎖商超、垂直類零售商等零售企業(yè)，及零售業(yè)咨詢服務公司
解決方案
精準定向營銷
融合到店消費客戶的畫像、消費數(shù)據(jù)和百度線上特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建lookalike模型，鎖定潛在目標客戶群體，通過線上線下多種渠道觸達，進行有的放矢的個性化推送及精準營銷。
會員價值管理
零售企業(yè)會員畫像以及線下消費行為數(shù)據(jù)，疊加百度線上畫像及行為特征，構(gòu)建商場會員流失預警模型以及商場會員價值評估模型。針對高價值會員以及高流失風險會員，分別進行個性化精準推送，從而達到高價值會員挖掘以及流失會員挽留等會員管理的目的。
顧客深度洞察
從6大維度全面準確地刻畫到店顧客的線上線下行為特征，從基本屬性到行為模式，從消費水平到人生階段，多維度立體化地幫助零售企業(yè)全面認識自己的顧客，輔助經(jīng)營管理。
客流智能預測
實時監(jiān)控商場和店鋪的到店客流情況，分析新/老顧客比例、重復顧客率、駐店時長及進店時段分布等情況，基于過往歷史數(shù)據(jù)進行客流分析預測，并可在此基礎上調(diào)整產(chǎn)品和倉儲運營、優(yōu)化停車排隊等服務安排和客流引導，從而提升顧客到店體驗及消費粘性。
價值收益
輔助精準營銷，提升營銷轉(zhuǎn)化
深入洞察消費客戶的基礎上找到更精準的潛在客戶群體，通過線上線下多種渠道進行有的放矢的個性化推送及精準營銷，能有效提升潛在客戶識別度以及捕獲率，從而大幅提升廣告投放的ROI，保證營銷活動的轉(zhuǎn)化效果。
優(yōu)化會員管理，拉動收入增長
基于大數(shù)據(jù)的流失預警模型，能及時有效地識別有流失傾向的會員，分析原因后有針對性的執(zhí)行流失挽回方案，能有效降低會員流失率；根據(jù)會員價值評估模型進行的個性化精準推送，也能激活高價值會員的潛在消費，有效提升高價值會員的ARPU值，為零售企業(yè)帶來整體收入有效增長。
深入洞察顧客，輔助經(jīng)營管理
幫助零售企業(yè)更全面立體的了解到店顧客，據(jù)此優(yōu)化產(chǎn)品、供應鏈、倉儲、運營、服務等多方面，降低經(jīng)營管理成本，間接提升收入增長。
預測線下客流，提升消費體驗
通過獲取的實時到店客流情況，分析預測線下客流，提前安排產(chǎn)品倉儲、停車排隊、引流導購等，借助大數(shù)據(jù)的力量幫助提升線下到店的消費體驗及顧客粘性。
應用案例
深入洞察顧客，輔助經(jīng)營管理
百度大數(shù)據(jù)和朝陽大悅城進行深度合作，對其消費者群體進行多維刻畫和細分，基于特定消費者群體歷史線下消費行為特征與其在百度線上全局行為數(shù)據(jù)進行融合打通，學習消費者群體的品牌偏好和消費特征，對其會員進行精準個性化優(yōu)惠信息短信觸達，會員到店消費率 +11%，其中不活躍會員到店消費率+53%，拉動朝陽大悅城19天內(nèi)會員消費總金額（GMV） +12%，同時提升會員消費體驗和顧客粘性。此外基于大悅城現(xiàn)有進場顧客群體洞察分析以及周邊人群分析對比，對大悅城潛在會員及消費能力進行預測，指導大悅城線上線下精準營銷，有力拉新。
面向客戶
景區(qū)、旅游局、OTA、旅行社、酒店、航空公司、旅游咨詢類機構(gòu)等
解決方案
旅游行業(yè)宏觀分析
應用百度海量搜索數(shù)據(jù)，及時、有效反映旅游行業(yè)酒店、交通、票務等細分行業(yè)經(jīng)營狀況，提高經(jīng)濟監(jiān)測的全面性和及時性。
通過省、市、景區(qū)多維度搜索數(shù)據(jù)分析，宏觀掌控旅游行業(yè)趨勢數(shù)據(jù)，了解各大景區(qū)、酒店、OTA在網(wǎng)民心中的搜索份額和認知度。
目的地游客特征多維分析
從性別、年齡、消費水平、酒店偏好、目的地偏好、游客來源去向等多個維度對目的地游客進行全面交叉分析，輔助景區(qū)、酒店、旅行社、航空公司進行游客市場細分、客源流失分析及潛在市場挖掘，有效進行精準營銷及新產(chǎn)品線路研發(fā)。
實時客流量監(jiān)控及預測
實時監(jiān)控目的地當前人群密度，并對未來2小時及未來3-7日客流量及擁擠風險進行預警；輔助景區(qū)、政府進行相應的人力、運力安排，保障游客出行安全及體驗；幫助酒店、旅行社、OTA基于線路客流量進行房源調(diào)配、熱點線路產(chǎn)品銷售備貨、航線運力調(diào)配。
實時輿情監(jiān)控
通過對多個平臺輿情數(shù)據(jù)的整合分析，輔助景區(qū)、政府、旅游企業(yè)等及時把握輿情事件影響面、網(wǎng)民情感傾向、主要傳播節(jié)點、及游客關注要點，有效進行輿論引導并制定相應措施，整體提升旅游服務體驗。
價值收益
提升精準營銷能力
通過對目的地游客特征分析，幫助景區(qū)、酒店、旅行社、航空公司進行客源市場細分及潛在市場挖掘，優(yōu)化營銷投放渠道，提升營銷精準度。
優(yōu)化安全管理效率
區(qū)域人群分布熱力圖、客流量預測及風險預警，輔助景區(qū)/政府合理安排人力、運力，提升旅游體驗，降低安全風險。
提高游客服務質(zhì)量
輔助景區(qū)、政府、旅游企業(yè)全面、實時、有效把握輿情事件影響面，有效進行輿論引導并制定相應改進措施，整體提升旅游服務體驗。
應用案例
九寨溝
九寨溝景區(qū)通過與百度大數(shù)據(jù)達成合作，利用百度大數(shù)據(jù)提供的客流量預測服務，在景區(qū)網(wǎng)站進行實時客流量預測呈現(xiàn)，提前預知當日及未來2日九寨溝客流量，方便游客進行行前決策；同時景區(qū)結(jié)合百度預測結(jié)果，制定不同客流量下景區(qū)安全運營人力及運力安排方案，在旅游小長假及黃金周有效進行相應安排及游客疏導，提升景區(qū)運營效率及游客游覽體驗。
峨眉山
峨眉山景區(qū)購買百度大數(shù)據(jù)旅游行業(yè)全面解決方案，全方位提升游客在峨眉山景區(qū)的旅游體驗。
1、通過對峨眉山游客多維度分析，判斷峨眉山重點客源市場分布，進行客源市場細分，準確發(fā)現(xiàn)潛在市場，優(yōu)化營銷重點和渠道，實現(xiàn)精準營銷；
2、利用百度提供的景區(qū)客流量預測服務，結(jié)合預測數(shù)據(jù)，提前進行峨眉山景區(qū)運營人力安排，優(yōu)化安全管控效率；
3、通過百度輿情系統(tǒng)進行峨眉山景區(qū)輿情監(jiān)控，及時了解游客正負面反饋，改善旅游服務， 同時通過網(wǎng)絡輿情事件網(wǎng)絡關注度及熱點事件診斷，可以輔助判斷景區(qū)階段性網(wǎng)絡營銷效果。
面向客戶
房地產(chǎn)公司、物業(yè)、中介、營銷代理商等
解決方案
城市人口動態(tài)分析
分析城市人口分布、人口密度、常駐人口變化趨勢、人群日常和節(jié)假日移動軌跡，幫助地產(chǎn)商更清晰、及時、全面地了解目標城市（地區(qū)）人口概況，為選地及營銷推廣等決策提供參考依據(jù)。
目標客戶特征分析
從年齡、職業(yè)到購房需求、消費習慣、線下行為偏好等，全面細致描繪目標人群特征，幫助開發(fā)商挖掘并了解目標用戶，制定相應銷售策略，輔助線下定點營銷。
精準受眾營銷
針對已購房用戶、潛在購房用戶的特征分析，利用百度大數(shù)據(jù)的lookalike模型，找到更多的潛在消費者群體進行針對性廣告投放。
行業(yè)、項目、品牌輿情分析
分析目標城市（地區(qū)）人群對房地產(chǎn)行業(yè)是否積極樂觀、以及對自身樓盤和競品項目的評價、購房意愿對比等，幫助了解消費者/潛在消費者的關注點，指導項目、品牌的提升方向并進行針對性營銷。
價值收益
了解城市人口，助力科學選地
掌握城市變化速度，了解城市人口分布和移動情況，為地塊客流預判和新樓盤選址提供數(shù)據(jù)支持，同時也幫助地產(chǎn)商更精準評估地塊價值。
線上線下精準營銷，降低投放成本
顛覆基于傳統(tǒng)調(diào)研數(shù)據(jù)得到的營銷策略，把廣告費投到更有效果的渠道，把地推人力放到目標人群更集中的地區(qū)，有的放矢地投放廣告，提升廣告效果和轉(zhuǎn)化率，同時降低投放成本。
跟蹤消費者動態(tài)，優(yōu)化營銷策略
第一時間知道消費者和潛在消費者對自身樓盤、競品樓盤的態(tài)度，關注哪些問題，對價格、戶型、優(yōu)惠政策等是否滿意，支持地產(chǎn)商制定更有吸引力的營銷策略，提升項目和品牌的口碑。
應用案例
與知名房地產(chǎn)商多個樓盤合作，幫助其分析目標客戶進行精準廣告投放，提升廣告效果，降低銷售費用。
利用百度大數(shù)據(jù)將看房客戶、附近區(qū)域意向客戶等潛在客戶的數(shù)據(jù)進行分析，如購房需求特點、消費特征、日常通勤路線等，得到潛在客戶的用戶特征，利用大數(shù)據(jù)lookalike模型，在線上找到更多意向客戶，針對性投放廣告。
此外，通過分析定位目標人群線下活動區(qū)域，找到高覆蓋地區(qū)，選擇高效戶外媒體，進行針對性的地推活動。將500~1000元的有效電話成本，降低到200~400元左右。
面向客戶
金融機構(gòu)：銀行、P2P公司、小貸公司
解決方案
精準受眾營銷
挖掘和分析營銷產(chǎn)品現(xiàn)有客戶的線上及線下行為特征，包括客戶的常訪地點、行為特征、關注偏好等，構(gòu)建lookalike模型，通過模型尋找到與轉(zhuǎn)化客戶特征相似的更多潛在目標客戶，進行精準的受眾營銷——在合適的地方，針對合適的目標用戶，進行有的放矢的線上及線下營銷推廣。
客戶流失預測
挖掘和分析現(xiàn)有客戶線上及線下行為特征，結(jié)合金融機構(gòu)客戶的業(yè)務數(shù)據(jù)變動情況，構(gòu)建客戶流失預警模型，有效識別即將流失的客戶，從而采取一定的業(yè)務措施進行高價值客戶挽留，降低客戶流失率。
償債能力評估
根據(jù)貸款客戶線上線下行為特征的挖掘，判斷客戶資產(chǎn)狀況、負債狀況、消費水平、健康狀況等內(nèi)容，全面評估客戶償債能力，幫助銀行、P2P、小貸公司等金融機構(gòu)評估貸款客戶的償債能力，從而拒絕或減少償債能力較低的客戶貸款金額，降低金融機構(gòu)的風險資金投入。
償債意愿識別
通過貸款客戶的線上線下行為特征，挖掘客戶拒絕履約特征，判斷客戶信用情況，識別客戶欺詐風險，從而拒絕欺詐風險高（償債意愿低）的客戶貸款，降低金融機構(gòu)的風險資金投入。識別方法包括：
虛假信息挖掘：多維度交叉驗證，識別虛假信息
重大風險識別：識別信用卡套現(xiàn)、身份偽造、高頻貸款等高危信息
多重黑名單過濾：法院失信、網(wǎng)站用戶信息泄露、偷稅漏稅黑名單等
價值收益
深入洞察客戶，提高營銷效果
幫助金融機構(gòu)深入洞察客戶，更全面的了解客戶，從而針對不同產(chǎn)品或業(yè)務服務的特征，找到更精準的客戶，在恰當?shù)木€上或線下渠道進行更精準的營銷，提高金融機構(gòu)的營銷精準度、廣告投放的ROI以及線上線下營銷活動的效果。
降低客戶流失，提升客戶黏性
幫助金融機構(gòu)有效的識別有流失傾向的客戶，分析客戶流失原因，從而有針對性的開展客戶挽留工作并提升業(yè)務能力，降低高價值客戶流失比率，提高老客戶保留率，有效減少收入負增長，為金融機構(gòu)帶來可觀的收入增長效益。
豐富客戶信息，優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)
幫助金融機構(gòu)更全面立體的了解客戶信息，全方面、綜合性的判斷客戶的還款能力，根據(jù)不同客戶還款能力的不同，給予不同額度的授信，從而實現(xiàn)真正的個性化授信，優(yōu)化整體信貸結(jié)構(gòu)。
識別欺詐風險，提高風控質(zhì)量
幫助金融機構(gòu)了解貸款客戶歷史信用情況及其信用特征，有效識別具有欺詐風險的客戶，拒絕欺詐風險高的客戶申請，從而降低風險資金的投入，提高整體風控質(zhì)量及風險識別效率。
應用案例
多維度挖掘用戶特征，幫助金融機構(gòu)識別優(yōu)質(zhì)客戶，防范欺詐風險。金融風控的服務接口共被調(diào)取45萬次，命中風險客戶650戶，按每戶授信額度平均5000元計算，節(jié)約風險敞口達325萬元。
面向客戶
保險公司
解決方案
精準受眾營銷
保險潛在客戶群體大、行為多樣化、不可預測性強。大數(shù)據(jù)lookalike模型，在對目標客群精準理解的基礎上，可以找到更多具有目標客群特點的人群，協(xié)助精準營銷。
差異化、精細化產(chǎn)品定價
精細化定價決定著保費收入是否能轉(zhuǎn)化為更多的利潤。大數(shù)據(jù)綜合評價模型，在傳統(tǒng)定價方案基礎上，增加對每個客戶的綜合了解，以便制定更精確的價格方案。
針對壽險，利用大數(shù)據(jù)分析能力對承保客戶進行健康狀況分析、行業(yè)安全性與健康性評估、興趣偏好風險等級評估等，精細甄別完美體、標準體、次標準體。
針對車險，通過對客戶常出沒地點的事故發(fā)生情況，急剎車、急轉(zhuǎn)彎等不良駕駛行為出現(xiàn)情況，駕駛行為穩(wěn)定性判斷等數(shù)據(jù)進行建模提供個性化定價能力。
客戶欺詐騙保預警
除了歷史有過騙保行為之外還有更多角度可為核保工作帶來提升。從真實身份交叉驗證、健康狀況分析、職業(yè)狀況立體驗證等多個維度建立大數(shù)據(jù)信用模型，綜合評價客戶特質(zhì)和購買保險的真正意向。有效識別拒保體。
價值收益
提升營銷效果，提升轉(zhuǎn)化率
精準定位目標客群的特征，預測目標客群的行為。在合適的時間合適的場合直接觸達目標客群，減少不必要的營銷渠道投資，從而提高營銷轉(zhuǎn)化率，帶來ROI提升。
個性化差異定價，降低賠付率
了解保戶真實需求，全方位衡量保戶自身價值與出險概率。抓住低風險保戶，差異化甄別高風險保戶。從而降低賠付率，也讓保戶得到實惠。實現(xiàn)保險公司與保戶雙贏策略。
全方位風控策略，降低風控成本
提前發(fā)現(xiàn)客戶潛在特征，多方位評估減少信息不對稱，第一時間定位拒保體。使防范騙保的工作更提前更精確。從源頭減少騙保行為，降低風控成本。
應用案例
多維度挖掘用戶特征，幫助金融機構(gòu)識別優(yōu)質(zhì)客戶，防范欺詐風險。金融風控的服務接口共被調(diào)取45萬次，命中風險客戶650戶，按每戶授信額度平均5000元計算，節(jié)約風險敞口達325萬元。
如何挽回客戶流失
不同的行業(yè)具體挽回客戶流失的方式應該有很大不同。首先要明白客戶的需求是第一位的，你只要能滿足客戶的需求，可以說客戶鐵定就是你的啦；再就是要尊重客戶，或者能想辦法感動客戶，比如在客戶的生日之際給些禮品或贈品，或者關注給客戶的親人提供服務等；同時要注意你的競爭對手的動向，知道你的競爭對手可能會對你的客戶采取什么行為把你的客戶資源給搶走。這樣基本就差不多啦。有些客戶你要弄明白他/她的性格、喜好及其它你認為應該了解的特征，相信這都會對你挽回客戶有用的。還有就是一定要努力提高自己，善于從錯誤中汲取教訓。相信你會越來越好的，加油！
互聯(lián)網(wǎng)金融客戶服務管理模型設計應該注意什么?
互聯(lián)網(wǎng)金融客戶服務管理模型設計注意的東西如下：
1、確定使用CRM的目的。企業(yè)必須要明確部署CRM客戶管理系統(tǒng)的目的，才能更好地讓其發(fā)揮作用。在確定目的之后，就要開始系統(tǒng)的選型了。
2、從管理層進行推動。CRM不僅是一款管理軟件，更涉及到企業(yè)的整體布局、業(yè)務流程、人員支持等各個方面，企業(yè)的管理層一定要認可CRM并從上而下的進行推動。
3、讓員工接受并使用。管理層的作用更多是將CRM引入到企業(yè)中，而真正要使用的，則是企業(yè)中的所有業(yè)務人員。管理者首先要對員工進行相關的培訓，將以客戶為中心的經(jīng)營理念傳遞下去，不僅要讓員工熟知CRM的功能和操作，并且要將CRM的價值和對企業(yè)的作用告知員工，讓員工對CRM有正確的認識，而不是一味地抵觸，讓員工知道部署CRM對業(yè)務能力的提升有著重要的作用。
金融服務有哪些補救的策略？
1.重視客戶問題：客戶認為，更有效的補救就是金融機構(gòu)一線服務員工能主動地出現(xiàn)在現(xiàn)場，承認問題的存在，向客戶道歉（在恰當?shù)臅r候可加以解釋），并將問題當面解決。金融機構(gòu)應做到使客戶始終處于知情狀態(tài)。一般情況下，客戶希望看到金融機構(gòu)承認金融服務失誤，并希望知道金融機構(gòu)在采取措施解決這一問題。如果不能當場解決金融服務失誤，就應坦誠地告知客戶，金融機構(gòu)正在努力，需要一段時間。當問題得到解決后，應告知客戶解決的結(jié)果和金融機構(gòu)從這次服務失誤中所得到的經(jīng)驗教訓以及將來如何避免此類事情的發(fā)生。
2.建立金融服務補救預警系統(tǒng)：有效的金融服務補救策略需要金融機構(gòu)不僅能通過客戶的抱怨和投訴來確定企業(yè)服務失誤產(chǎn)生的原因，還能查找那些潛在的金融服務失誤。
金融服務失誤和金融服務錯誤可以在任何時間和地點發(fā)生。這需要通過對服務過程、人力資源、服務系統(tǒng)和客戶需要的詳盡分析，尋找金融服務失誤的“高發(fā)地帶”，預測補救需求和采取措施加以預防。有時一個金融服務失誤會引發(fā)一系列反應，對這一類問題必須高度重視，做好預防工作。復雜的IT系統(tǒng)是引發(fā)服務失誤的另一“危險地帶”，因為從目前的技術水平來分析，智能化程度再高的機器也不能和人相比。當然，通過引進新系統(tǒng)可以較好地解決這個問題。尋找金融服務失誤的“高發(fā)地帶”并采取相應措施，可以使金融服務補救取得更好的效果。
3.測算補救的成本和收益：金融服務失誤會導致客戶流失，這樣就需要金融機構(gòu)獲取新的客戶來彌補客戶流失所造成的損失。更重要的是，客戶流失會給金融機構(gòu)帶來“壞口碑”。獲取新客戶的費用通常比維系老客戶的費用要高出好幾倍，而“壞口碑”會使金融機構(gòu)獲取新客戶更加困難。良好的服務可以有效地避免因服務失誤而付出的額外費用，但金融機構(gòu)很少能意識到金融服務失誤所帶來的經(jīng)濟損失。因此，較為準確地測算這筆費用有利于提高金融機構(gòu)的質(zhì)量意識。一個重要的衡量指標就是客戶終生價值，即金融機構(gòu)在客戶整個生命周期里從客戶那里獲取的全部價值。當某一客戶的終身價值遠低于為了彌補金融服務失誤所增加的服務成本時，就應該重新思考是否有必要采取金融服務補救措施。
4.積極鼓勵客戶抱怨和投訴：調(diào)查顯示，在那些不滿的客戶當中，只有4%的客戶會向公司投訴，96%的不滿意客戶不會采取投訴，而會將自己的不滿告訴16～20個人。從這個意義上來說，如果客戶不滿，他們不投訴比投訴更可怕，因為這樣將會嚴重影響公司的形象和口碑。因此，對于客戶投訴不能只停留在口頭上的歡迎或是過于被動地“坐等”，而應積極地采取措施，為客戶創(chuàng)造更加便利的投訴渠道。
（1）鼓勵投訴。要在金融機構(gòu)內(nèi)部建立尊重客戶的企業(yè)文化，并通過各種渠道告知客戶他們擁有投訴的權(quán)利，更重要的是要讓全體員工認識到客戶的投訴可為金融機構(gòu)提供取得競爭優(yōu)勢的重要線索，而不是給工作帶來麻煩。那些直接向金融機構(gòu)投訴的客戶是金融機構(gòu)的朋友和忠誠的用戶，而對金融機構(gòu)“沉默”的客戶會給企業(yè)造成更大損失。他們更容易轉(zhuǎn)向與金融機構(gòu)競爭的對手交易，而且還會散布對企業(yè)不利的信息。為鼓勵客戶直接反映情況，金融機構(gòu)應制定明確的產(chǎn)品和服務標準及補償措施，清楚地告訴客戶如何進行投訴及可能獲得的結(jié)果。
（2）培訓客戶投訴。在鼓勵客戶投訴的基礎上，金融機構(gòu)還要采用各種方式培訓客戶如何投訴。如通過促銷材料、產(chǎn)品包裝、名片等客戶能夠接觸到的媒體，告知客戶投訴部門的聯(lián)系方式和工作程序。
（3）深化金融機構(gòu)質(zhì)量文化，降低失誤發(fā)生概率。深化金融機構(gòu)的質(zhì)量文化，引導員工對自身或他人的工作進行評定與反思，從根本上提升企業(yè)的整體形象。同時，運用標桿管理，對員工的工作質(zhì)量進行審評，根據(jù)客戶的滿意程度制定相對的激勵及懲罰措施，給員工的工作設置基本的底線，從而有效地降低失誤發(fā)生的概率。
（4）提高員工素質(zhì)，樹立金融服務失誤及補救的正確觀念。大部分的失誤是由于員工的金融服務不當造成的，因此，從企業(yè)的一線員工到經(jīng)營管理者都要樹立對待金融服務補救的正確觀念，把每一次金融服務補救都當成提高金融服務水平的機會。正確觀念的樹立絕不是一蹴而就的，而是在平時的積累中完成的?？梢酝ㄟ^人力資源部招聘培養(yǎng)一批擁有可塑性的員工，對其正確地灌輸金融服務觀念。
【回顧】金融客戶挽回模型？客戶的挽回案例？看完不再為情所困，更多關于“客戶的挽回案例”的問題關注映森：http://m.b4i118.com/
