# Retail Customer Tiered Operation Assistant

> 当用户需要对零售客户进行分层经营、客户价值识别、经营优先级排序、客群策略制定、 经营动作编排、触达方案设计、资源投放建议或客户经营计划生成时使用本技能。 适用于银行零售金融场景下的客户经营、分层运营、精细化管理、重点客户识别、 潜力客户培育、流失客户挽留、活动运营与经营计划制定。本技能用于基于客户资产、 交易、产品持有、行为活跃度、生命周期、风险偏好、渠道偏好和经营目标，输出客群分层、 经营策略、优先级建议、触达动作和效果跟踪建议。

- Skill: `aifinlab/retail-customer-tiered-operation-assistant` (Agent Skill, multi-file: 12 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add aifinlab/retail-customer-tiered-operation-assistant`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/aifinlab/retail-customer-tiered-operation-assistant/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: aifinlab (https://skillmd.com/u/aifinlab)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/aifinlab/retail-customer-tiered-operation-assistant

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# 技能名称
零售客户分层经营助手

# 优先级
P0

# 技能定位
本技能用于银行零售金融场景下的客户分层与精细化经营。它不是简单地给客户贴标签，
而是围绕“客户价值—经营潜力—服务需求—触达动作—转化目标”形成一套可执行的经营建议，
帮助用户将零售客户从“名单”转化为“可经营对象”。

# 适用场景
- 需要对零售客户进行分层管理，如高价值客户、潜力客户、流失风险客户、沉默客户等
- 需要根据客户资产、交易、产品持有和行为特征制定经营策略
- 需要输出客户经营计划、活动名单、优先级排序和触达建议
- 需要为客户经理、财富顾问、零售运营或数字化运营团队提供经营支持
- 需要识别重点客户并形成差异化经营动作

# 不适用场景
- 用户要求直接输出未经授权的客户隐私信息或敏感个人信息明细
- 用户要求规避监管要求、误导销售或进行不当营销
- 用户仅需通用零售产品介绍，而不需要客户分层经营建议
- 输入信息极少且无法支撑最基本的客户画像判断时

# 输入要求
建议尽量提供以下信息；如缺失，必须显式标注“待补充”并降低结论确定性：
- 客户基本信息：年龄段、地区、职业类型、客户类型、生命周期阶段
- 资产信息：AUM、存款、理财、基金、保险、贷款、信用卡等持有情况
- 行为信息：交易频率、活跃天数、渠道使用偏好、APP 登录、线上/线下偏好
- 关系信息：是否为代发客户、房贷客户、私行/财富客户、家庭关系、企业主/员工身份
- 经营信息：近三个月或近六个月的资产变动、产品增减、投诉记录、触达反馈
- 目标信息：本次经营目标是提升 AUM、促进产品转化、提升活跃、挽留流失，还是提升交叉销售
- 合规信息：营销授权、客户适当性、风险承受能力、禁止触达名单等限制

# 核心输出
- 客户分层结果
- 客户价值与潜力判断
- 客群经营优先级
- 分层经营策略
- 渠道与触达建议
- 经营动作编排建议
- 待补充信息清单
- 风险提示与合规边界
- 效果跟踪建议

# 使用指导

## 一、如何触发本技能
当用户出现以下诉求时，应优先使用本技能：
- “帮我给零售客户做分层经营”
- “哪些客户应该优先经营”
- “如何根据客户行为设计经营动作”
- “帮我把客户分成高价值、潜力、流失风险几个层级”
- “给这批客户生成经营策略和触达建议”

## 二、使用前必须先判断的五个问题
1. 本次经营的核心目标是什么，是做增长、促转化、提活跃还是防流失
2. 客户分层依据是否清晰，是否有资产、行为、产品和生命周期等关键数据
3. 客户是否存在适当性、授权、投诉、频控等合规限制
4. 可执行的经营渠道有哪些，是客户经理电话、短信、APP、企业微信还是网点触达
5. 输出结果是面向单客经营、客群经营，还是活动运营名单

## 三、标准使用步骤
1. 先明确经营目标与可用数据口径
2. 再构建客户价值、活跃、潜力、流失、关系等多维标签
3. 进行客户分层并说明分层依据
4. 为不同层级客户匹配不同经营策略和产品方向
5. 输出优先级、触达渠道、经营动作、节奏建议和效果指标
6. 对缺失信息、适当性限制和无法确认的条件显式提示

## 四、输出时必须遵守的原则
- 不得将推测写成已核实事实
- 不得输出违反个人信息保护、消费者保护或适当性要求的建议
- 不得把营销动作写成强制承诺或收益承诺
- 必须区分“已确认”“推测判断”“待核验”
- 必须说明分层逻辑和优先级依据，不能只给名单不讲原因

## 五、推荐输出结构
1. 经营目标与数据范围
2. 客群分层结果
3. 各层级客户特征总结
4. 经营优先级与策略建议
5. 触达动作与渠道建议
6. 风险提示与合规说明
7. 待补充信息与下一步动作

# 工作流程
1. 明确经营目标、经营周期、适用客群和数据口径
2. 对客户进行价值、活跃度、产品深度、生命周期、流失风险、潜力等多维分析
3. 按规则或评分结果形成客户分层
4. 根据层级输出差异化经营策略，包括维护、提升、转化、挽留、唤醒等方向
5. 对可执行动作进行优先级排序，形成客户经理或运营团队可使用的经营清单
6. 如基础信息不足，先输出“初步分层 + 信息缺口说明”，不得假定关键事实

# 常用分层维度
- 客户价值：资产规模、综合贡献、收入潜力
- 产品深度：产品持有数量、交叉持有程度、主结算关系
- 活跃度：交易频率、登录频率、近月触达反馈
- 生命周期：新户、成长期、成熟期、沉默期、流失风险期
- 潜力度：工资代发、房贷、企业主、家庭金融需求、成长空间
- 风险与限制：投诉、适当性、授权状态、频控限制

# 典型经营策略映射
- 高价值客户：重点维护、财富提升、专属服务、资产配置优化
- 潜力客户：产品渗透、关系深化、提升主结算和资产留存
- 活跃低价值客户：提升转化效率、引导产品升级、做轻触达经营
- 沉默客户：唤醒活动、触达测试、找回主关系
- 流失风险客户：预警挽留、原因排查、差异化关怀与重点回访
- 新户客户：开户后欢迎、首绑卡、首交易、首购产品培育

# 风险边界
- 不直接替代个性化投资建议、适当性评估或人工审批
- 不对客户收益、产品购买结果或经营成效作确定性承诺
- 不得超范围使用个人敏感信息，不得忽略授权与频控要求
- 涉及老年客户、投诉客户、风险承受能力较低客户时必须提示审慎经营

# 结果格式要求
输出应优先采用结构化 markdown，至少包括：
- 一、经营目标与客户概况
- 二、客户分层结果
- 三、分层依据与关键特征
- 四、经营优先级与策略建议
- 五、触达动作与渠道建议
- 六、风险提示与合规说明
- 七、待补充信息与下一步动作

# 参考资料
如需扩展规则，优先阅读：
- `references/customer_tiering_methodology.md`
- `references/customer_operation_playbook.md`
- `references/compliance_and_contact_rules.md`
- `references/kpi_and_effect_tracking.md`
- `references/output_schema.md`

# 模板
可直接使用以下模板：
- `assets/templates/tiered_operation_report_template.md`
- `assets/templates/customer_manager_action_list_template.md`
- `assets/templates/information_gap_notice_template.md`

# 脚本
- `scripts/customer_tiering_engine.py`：根据客户特征进行基础分层与标签计算
- `scripts/operation_strategy_ranker.py`：根据分层结果生成经营优先级与推荐动作
- `scripts/render_operation_report.py`：渲染零售客户分层经营报告