一言以概之，精细化管理可以做到。
详细说来，精细化管理包含了客户筛选、数据分析、行为预测、行为验证、精准营销和客户维护六个方面。
客户筛选指从老客户那里或新拓展客户那里找到本行重点挖掘的过程。本行是重视年轻吊丝客户还是法人客户还是政府机关客户还是35岁以上客户等等 看本行的重点客户定位。
数据分析指根据你能找到的往来数据或通过开放平台可以查到的数据进行分析客户画像，转账金额、对手行、行业消费喜好等做好KYC（了解你的客户）。
行为预测指在了解了你的客户后对其行为进行必要的预测，比如经常去某家餐厅或酒店消费，某个超市消费等等，了解到客户的数字化轨迹。
行为验证指根据预测和实际的客户行为数据进行比对，确认客户的行为习惯和风险属性等，便于开展进一步跟进服务。
精准营销是在一系列事前准备后根据画像结合客户日常场景顺利导入银行产品，毫不违和，客户通过社交化的场景发挥自己的自主性完成银行的交叉营销，为银行创造价值。
最后客户维护是升华产品体验和超值服务的一部分，完成客户对本银行的认同和对客户经理的认同，完成为银行持续创造价值。
数据分析是银行的弱项，有时是需要管理部门和银行机构共同完成，但这个工作会越来越重要，甚至是客户引流最重要的依据。
然而，一方面是消费金融业务带来的高额收益，另一方面是从各个渠道导入业务时带来的高额获客成本，消费金融仿佛成了一锤子买卖，难以实现客户的深度发展。大量客户通过消费金融入门，如何从这些客户身上挖掘出更多价值，降低平均获客成本，成为各个金融行业重点面临的问题。为此，从消费金融的特征开始，进行深入的分析：
一、消费金融的特征
消费金融当前的主要表现形式主要是两种：一种是与日常消费相关联的小额消费额度，在互联网企业通常通过虚拟账户方式体现，在银行业则通过信用卡方式体现。另一种是用以代替个人贷款的大额消费额度，银行通常是通过合作方进行渠道开发，形成批量项目。但无论哪种类型都存在以下几个特征：
1、收益前置
消费金融的收益是什么？对很多银行来说指的是中间业务收入，可实际上，消费金融其本质仍然占用了风险资本，成为替代贷款的重要产品。在收益上，将长年累月的贷款利息转为前置收取的“手续费”，表面上这些手续费的费率较低，但通过时间价值放大，产生了不低于贷款利息的收益。
2、风险后置
既然占用了风险资本，在收益被提前收取的情况下，剩下每个月归还的都是本金，这些本金在占用风险资本的情况下，实际上就是将风险进行了后置。出现问题直接就是本金逾期。
3、渠道入口
消费金融大量依赖于渠道入口，也就是“消费渠道”。可以说没有“消费渠道”也就谈不上消费金融。在装修、汽车、手机、美容、旅游等大额消费领域，消费渠道本身的强势程度也成为消费金融业务拓展的最大障碍。
4、客户关联
客户带不回家是消费金融业务最大的障碍，与消费金融公司相比，银行具有更多的产品和服务，能够给客户更多的业务关联，并从中充分挖掘和创造客户价值。
5、依赖运营
消费金融业务十分依赖运营，而这一点恰恰是商业银行一直没有意识到的。银行的消费金融业务与“消费渠道”一荣俱荣一损俱损。如何帮助消费渠道产生更大的消费额，将直接
银行通过获取客户的产品偏好、渠道偏好、风险偏好、理财偏好等全视图信息，创建面向业务应用、支持与业务指标匹配的量化模型，快速产生和发现营销线索，为客户提供差异化的产品和服务策略。
通过系统建模，快速生成合理的销售引擎，进而发挥销售引擎引导营销及销售的关键作用。从营销策划、营销计划的制定、目标客户的选择、营销线索的推送和跟踪、销售管理到营销的分析评估，全面实现以销售引擎为核心的全闭环营销及销售全流程管理。
1、客户数据分主题
在银行客户数据模型中将客户数据分为客户属性、客户行为、客户价值、客户需求及客户态度五个主题，具体如下：
1.1客户属性主题数据包括年龄、性别、学历、收入、婚姻状况、所属行业、职业、地域、信用额度、生命阶段;
1.2客户行为主题数据包括购买\签约\首次使用时间、持有产品、购买渠道、购买频率、产品交叉、客户活跃度;
1.3客户价值主题数据包括资产\负债\贡献。根据客户的九项资产与个贷贷款金额作为客户资产\负债分层依据，判断客户层级;
1.4客户需求主题数据包括产品偏好、渠道偏好;
1.5客户产品偏好是指客户在储蓄、理财、个贷、信用卡等产品上的偏好性;
1.6客户渠道偏好是指客户对销售渠道偏好程度，其中销售渠道包括网银渠道、手机银行、电话银行、电子支付、柜面;
1.7客户忠诚度主题数据是针对理财和个贷产品，通过数据挖掘计算出客户针对理财和个贷产品的流失可能性，据此考量客户在这两种产品上的忠诚度，然后再对客户进行忠诚度分析。
2、客户数据行为分析
数据只有通过使用才能发挥其价值，一旦需要解决的业务问题被确定，就需要选择合适的解决这些问题的方法和工具，对于业务知识的获取，存在下列几种方法：
1)报表和应用
2)灵活查询分析
3)数据挖掘
1)通过固定报表发现的特殊现象（如：对异动的分析）；
2)为了达成的既定业务目标所需的信息支持（如：营销分析、营销活动后评估）；
3)对数据综合程度依赖较高、其他实现方式无法在指定时间完成的需求（如：上级管理部门或外部监管单位临时性的数据要求）；
4)对自身业务的探索和研究（如：市场分析、专题研究报告）；
5)对内部和外部其他突发现象的快速回应所需的数据支持；
简单的统计分析能够对业务现象提供逻辑性的解释，但是无法发现数据中蕴藏的规律，数据挖掘运用一系列数学的方法，从大量数据中发现具有潜在价值的信息和知识。
2.1、客户细分模型
针对不同的业务目标，通常可以对客户按照自然属性（年龄、职业、区域、职称、文化程度等）和行为属性（交易行为、消费行为、呼叫行为等）进行群体划分，以便营销与决策人员据此针对不同的客户群采用不同的市场策略。客户细分的主要目标在于发现不同客户群体所投射的不同需求，并找出各个客户群体所具有的典型特征，用以指导营销和销售的开展。
利用数据挖掘中的聚类等技术不但将客户的自然属性、行为属性作为客户细分的依据，还可以将客户的资信状况、经济能力等衍生属性纳入到分析中，将客户进行多中细分，以便针对不同的客户群采取不同的服务，并能够锁定那些最有价值的客户对其实现个性化服务。
2.2、营销预测模型（即响应模型）
营销预测模型可以分为两种，新客户的获取以及现有客户价值提升。新客户的获取是对那些未成为银行客户的群体，通过数据挖掘手段发现潜在的客户群，然后通过营销手段使其成为银行真正客户的过程。但是银行内部缺乏潜在的客户资料，需要依赖外部数据源，因此整个数据挖掘过程存在较大的风险。
此外，银行内部存在大量的低价值客户，这类用户往往只是单纯的存款用户、或者只购买了很少的中间业务或理财产品，银行需要提升这类客户的业务价值。通过数据挖掘技术，分析客户的交易行为、客户的个人属性以及客户的扩展属性等变量，预测客户购买某项金融产品的可能性，然后通过一定的营销手段向客户推荐，从而有效提高客户忠诚度，提升客户价值，增加银行利润。