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标杆案例 · 银行金融企微社群分层运营

兴业银行如何用 AI,把客户群的咨询变成理财转化

兴业银行某城市分行在企微经营着数百个客户群,谁有意向却看不出来。在独到科技 DearLinkPro 的支持下,办卡问答由 AI 先接,不同层级的客户各走各的跟进路径,理财商机直接推到客户经理手上。

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社群经营编排界面模拟
01标准问答
02客户分层
03定时触达
04推给群主人工跟进

关键成效

98% 发送成功率

↓95%

日常群发人工投入

口径待确认

98%

群聊发送成功率

单日任务,日期待补

61,494 人次

单日成功触达

非去重人数

为什么会有这个项目

客户进来了,后续的经营接不上

这家分行把零售客户经营放到了企微的客户群里:办卡和权益的问题在群里问,后续的产品跟进也在群里做。群一多,人能顾到的就只剩开口问话的那一批。

01

问题涌进来,人接不过来

办卡和权益的提问集中涌来,人工难以全部承接;规则一复杂,口径也容易走样。

02

从心动到入金,中间没人接

「寰宇人生」的权益规则复杂,客户从心动到入金缺少引导。

03

群里看不出谁该先跟

群里真正开口的只有 15%,谁刚开卡、谁快到下一档,从聊天里看不出来,群主也不知道该先跟谁。

04

日常触达靠人逐个配置

数百个客户群,每天的签到、金价和福利内容都要人逐个发。

银行零售真正的收入,来自客户愿意把多少资产放在这里。

解决方案

按客户所处的阶段,各自推进到下一步

能答什么、答到哪,先划成一条线:线内 AI 接,越线的交回人工。客户按开卡和达标状态分层,各走各的跟进路径;日常内容由系统按时发出,群里冒出来的意向直接推给群主。

01

AI 智能问答

办卡流程、网点查询、核心权益,标准问题 AI 直接答;答到哪按分行认过的资料范围划线,越线的交回人工。

02

SOP 分层运营

未开卡的客户定时收到办卡福利与便捷入口;已开卡但未达标的,收到资产达标攻略和对应层级的权益。

03

商机识别

群里冒出来的意向被识别出来,直接推给群主,由群主接着跟进理财产品。

04

群日常运营

早间签到、盘中金价、晚间福利,连同入群欢迎语和群内互动,按时统一发出。

关键成效

客户经理的时间,用在真正谈得成的客户身上

日常内容单日发出 473 个群次、成功率 98%,成功触达 61,494 人次——这些若靠人工逐群点发,一个人一整天就只够发这一轮。客户问办卡、问权益不用再等上班;刚办卡的、资产快到下一档的、明确表达意向的,各自走各自的跟进路径。

社群里的客户

  • 办卡和权益问题,不必等上班时间
  • 越过资料范围的,由人工接手
  • 权益怎么用,一步步有人引导

群主

  • 意向商机直接推到手上
  • 该跟进哪些客户,有了明确名单

运营团队

  • 对外口径,按同一套资料走
  • 日常内容按时统一发出
  • 群聊内容发送成功率 98%
  • 未开卡和未达标,各有跟进路径

分行零售条线

  • 社群不只答疑,也带来转化
  • 引导客户增持资产,有了固定的路径

每一类客户该在什么时候收到什么,都写进了同一条路径。

标准问答、日常内容和分层触达由 AI 承接,人下班之后,未开卡客户的办卡引导、未达标客户的资产攻略照常推送。

群主的时间用在了真正要面谈的那几单上——理财这类产品,最后还是靠人谈成的。

标准问答、日常内容和分层跟进交给 AI 之后,这家分行在客户群里的动作,从有人问才有回应,变成了没人问也在往前推。

对银行零售来说,社群离客户最近,也最容易停在一次性的答疑上。能不能在这里持续做分层跟进,直接关系到客户愿意把多少资产放在这里。

客户集中在线上、产品规则复杂、意向层级又看不出来——这个处境在信用卡中心、财富管理条线和零售银行的社群运营里是一样的。

客户
兴业银行股份有限公司 · 全国性股份制商业银行 · 本案例交付范围为某城市分行
行业
银行金融 · 零售与信用卡条线社群运营
核心产品
DearLinkPro

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