先说一个数据：某城商行1300万个人客户中，长尾客户占比高达88%，但AUM贡献远远匹配不上这个占比。

这不是个例。

行业里有一个共识：国有大行通常把月日均AUM 1万元以下划为长尾，股份行如招行、中信的门槛是月日均AUM 5万元以下，中小银行普遍按1万元以下划线。

无论按哪个标准，长尾客群都是银行客户总量中最大的一块——可能占到80%以上，但长期处于"无人管、没钱管、管不起来"的状态。

这篇文章就讲一件事：

长尾客群金融资产提级，到底怎么做，每一步具体是什么。

一 先搞清楚：你讲的"长尾客群"是什么意思

说实话，国内银行业到现在都没有一个绝对统一的长尾客群定义。但主流的分法都是按"资产规模分层逻辑"，以月日均AUM为核心标尺，上面已经给出了不同银行的分法。

不过，现在越来越多的银行开始在AUM之外加入更多维度。

比如产品持有数量——只持有一张借记卡和零余额账户的客户，跟虽然AUM不高但持有理财、基金、信用卡的客户，潜力完全不同。

比如交易活跃度和资金流水频次——每个月有稳定工资入账的客户，和一年只动几次账户的客户，不值得同等对待。

比如生命周期阶段——一个25岁刚入职场的年轻人和一个55岁即将退休的中年人，就算AUM相同，经营策略也不该一样。

这很重要，因为长尾客群不是铁板一块。把所有人都归到"长尾"这个大筐里做统一运营，就跟"广撒网"没区别了。

长尾客群有七个核心特征值得记住：

1单客价值低，但规模优势巨大

800万长尾客户即使人均AUM只有5000元，整体也有400亿规模。这是低成本负债的重要来源，聚合效应不能忽视。

2产品持有单一，但交叉销售空间大

大多数长尾客户只持有基础账户甚至只办了一张社保卡，空白品类多，每新增一个产品持有，AUM增长的链条就多一个锚点。

3偏好低风险、高流动性产品

对活期、货币基金、短期理财接受度高，对中高风险产品接受度有限。

4信贷需求集中在消费周转

随借随还、按日计息的产品形态最匹配。

5对权益和激励高度敏感

"价格+权益"的组合比功能本身更能驱动行为改变。这跟高净值客户不一样，高净值客户更看重专业服务和信任关系。

6偏好线上渠道，但用完即走

App停留时间短，需要精准触达而不是铺天盖地地推消息。

7金融需求是被动触发的

他不主动找你，但他的工资到账、房租支付、消费转账都是触发点。你在他需要的时候出现，比任何时候都有效。

理解了这些特征，再回头看长尾客群的经营问题，很多答案就自然出来了。

二 为什么传统方式做不动长尾客群

跟几个银行的零售运营团队聊下来，长尾客群经营的问题，不是某一个环节的问题，而是分阶段的。把银行遇到的困境拆开看，大致是三个递进的阶段。

第一阶段认知缺位，体系都没建起来

这是最基础的阶段。主要表现就是：

总行层面没有把长尾客群经营提升到战略高度，还是按"二八法则"把80%的资源投给20%的头部客户。

组织上没有专门团队管长尾客群——零售金融部管高净值，个金部管产品，渠道部管App，但长尾客户谁来管？没人管。

系统上也缺数据平台和营销工具支撑，想做也做不了。

这个阶段的问题不在执行，在认知和决心。

第二阶段零散尝试做了，但收效甚微

这个阶段银行已经有意识了，也做了一些尝试，但整体运营效果没法形成合力。典型表现是：

做了分层但分层太粗。比如只按AUM分了"1万以下""1-5万""5万以上"三个档，在实际运营中"1万以下"有几百万人，同一档里客群差异巨大，根本没法精准施策。

做了活动但活动是"一次性"的。搞一轮签到送礼、绑卡返现，短期数据涨了一波，活动一停又掉回去。

做了触达但没有闭环。短信发了、App推送了、外呼打了，但触达之后客户到底有没有行为变化、有没有资产提升，没有追踪，也就分不清哪些动作有效哪些无效。

第三阶段运营认知到位了，但能力跟不上

到了这个阶段，银行已经知道长尾客群该怎么做、要做到什么效果了。管理层也下了决心，甚至成立了专门团队。但落地的时候发现卡住了。

卡在哪？

一是运营工具跟不上——想给300万客户做千人千面触达，发现系统只能发批量短信；想用AI模型识别潜力客户，发现数据散在各个系统里根本没打通。

二是线上和线下脱节——总行的策略下到分支行，要么执行走样，要么客户被线上触达了一遍又被网点联系了一次，信息不互通，客户体感很差。

三是团队能力不足——远程银行团队拉起来了，但客户经理习惯了服务高净值客户，面对长尾客户需要的大规模标准化运营，思路和方法都不一样。

坦率地讲，大部分想做长尾客群经营的银行，卡在第二和第三阶段之间的最多。认知已经有了，决心也下了，但不知道怎么把"我想做长尾客群运营"翻译成一套能跑起来的体系。

三 具体怎么做：一套能跑起来的长尾客群经营体系

上面讲的是"为什么做不动"，下面讲"怎么做才能做动"。这套体系来自多个银行的实际探索和复盘，不是理论推演。

01

第一步：把"长尾"切开——分层分群不是做做样子

长尾客群经营最难的第一步，就是"这一大池子人怎么分"。

业内的实践表明，分层有两个关键原则。

原则一：常态分级从简，营销分级做细。

日常运营不需要把长尾区间拆得太细——两个宽档位就够了，保证管理效率和控制运营成本。但是到了专项营销场景——比如"资产提升冲刺月"——就要把目标区间进一步拆分：AUM 0-1000元、1000-3000元、3000-5000元、5000-10000元。每一档的营销目标、激励力度、产品推荐都不一样。

让不同资产区间的客户各自往上跳一级，而不是统一要求所有人跳到下一个大档。

原则二：分层之外，必须加分群。

光按AUM分层可以覆盖所有人，但太粗了。分群才能精准打击。

特征分群

基于客户特征和银行零售经营战略锁定核心客群。比如把长尾客户中的"代发工资客户""新开卡90天客户""有消费贷需求的客户""即将退休的中年客户"分别挑出来，每一群有自己的经营路径。

事件分群

系统化识别客户触发的各类事件——产品到期、理财购买流程中断、账户有大额资金转入但未做任何配置、月度工资入账后72小时内未产生任何金融行为。这些事情都是营销触发点。

关键是"识别→推送→执行→反馈"要自动跑起来，不能靠人工盯数据再手动触达。慢了就没用了。

分层不是做一次就完了。客户的资产在变化，行为在变化，分层结果需要动态刷新。至少按季度刷新客户的层级和群组归属。三个月前的"沉默客户"可能已经换了工作、涨了工资，再按老标签去经营就错过了。

02

第二步：五大渠道怎么搭配——不是每个渠道都用

接触长尾客户的渠道有很多，但不是全量铺开就好。效率高低取决于渠道怎么搭配。

智能外呼

做第一轮批量筛选用的。通过智能语音对话识别客户意向，有明确意向的转人工跟进，没有意向的不浪费人力。核心指标不是通话量，是"意向识别准确率"和"人工承接转化率"。

人工外呼

针对高潜力客户或复杂产品推荐用。但长尾客户数量太大，人工外呼必须"先筛后打"——先用模型筛出一批最有可能转化的客户，再让人工打电话。如果直接对着整个长尾池子打，成本扛不住。而且人工外呼需要标准化话术和SOP支撑，不能每个客户经理自由发挥。

企业微信

长尾客群做私域运营的主阵地。企微的优势是成本低、可以做内容触达、可以维持长期联系而不像短信和电话那样有骚扰感。但前提是客户愿意加你。所以加粉本身就是一个需要设计的环节——靠什么引导客户添加？权益？资讯？服务？不同客群需要不同的加粉诱惑。

短信

只做信息通知用，不做营销主渠道。通知类短信——工资入账提醒、产品到期提醒、权益到期提醒——与即时触达的事件联动，效果远好于营销轰炸。

手机银行App

根据客户偏好展示千人千面的产品推荐、活动入口、服务快捷通道。这里的关键不是覆盖量，是"首屏命中率"——客户打开App首页看到的东西，能不能在3秒内让他觉得"这是给我看的"。

头部银行的渠道搭配逻辑：构建"主动挖掘 + 日常经营 + 私域留存 + 全域兜底"全链路模式。智能外呼做挖掘、App消息和短信做日常经营、企微做私域留存、人工外呼做兜底和复杂场景承接。分行筛选上送的客户，远程团队锁定管户关系后，通过这套渠道矩阵做持续经营——不是打一次电话就完了，而是形成长期的、有节奏的触达。

03

第三步：四种经营模式——不同客户不同打法

长尾客户数量大，但不同类型客户适合的经营方式不同。业内有四种主流模式。

类管户经营

模拟传统客户经理的管户模式，为部分高潜力长尾客户提供专属线上客户经理服务——但不是一对一人工服务，而是用SOP（标准作业程序）支撑的标准化服务流程。比如每周一次App消息推送、每月一次产品配置建议、每季度一次资产回顾。SOP的好处是远程银行团队可以一个人"管"上千个客户，而不是高净值客户的几十个。

流转式经营

对于分行暂时没有上送到远程经营体系、也没有进入类管户名单的客户，根据阶段性业务需求做短周期重点经营。比如某分行这个季度有房贷客户获取KPI，就从长尾池中筛一批有房贷需求的客户做3个月集中经营，到期后释放回原池。

沉默客户经营

这个很重要。很多长尾客户不是不想用银行，而是"忘了你存在"。

分析客户沉默的原因——是产品不匹配、触达不到位、还是纯属自然休眠——然后针对性地做唤醒。唤醒不要一上来就推产品。可以是权益激活（赠送一次免费权益体验）、事件激活（提醒一笔即将到期的积分）、内容激活（推送一篇对他有用的理财入门内容）。先让他重新打开你的App，再考虑卖东西。

资产类产品服务营销

面向已经完成初步激活、有一定基础AUM的客户，做财富产品的专业化推荐。但注意，长尾客户对"专业"的理解和高净值客户不一样——他们不需要资产配置理论，需要的是"每月定投500块，5年以后大概能攒多少钱"这样直观的、跟他生活场景挂钩的表达。产品的门槛也要够低——1元起购的货币基金、100元起投的指数基金、随存随取的活期理财。

04

第四步：四类经营策略——怎么让运营更准

笼统地说"要做精准运营"没意义。具体到四个策略，每个有每个的套路。

分层分群经营

前面已经讲过了，但有一个容易被忽略的细节——分层不是一次性的。客户的资产在变化，行为在变化，分层结果需要动态刷新。至少按季度更新。三个月前的"沉默客户"可能已经换了工作、涨了工资，再按老标签去经营就错过了。

星级陪伴

建立客户星级评价体系，根据活跃度、资产贡献、线上经营接受度等维度给客户打星。不同星级享受不同服务——高星级客户解锁更多权益、更低费率、优先体验资格。

关键是星级必须"可成长"。客户能看到"我还差一点就能升星"，才有动力做你要他做的行为。

货架经营

搭建线上产品货架，按"千人千面"匹配推荐。长尾客户货架上的产品有几个硬约束：门槛必须低（1元起、100元起）、流动性必须好（T+0或T+1到账）、风险等级不能高（R1-R2为主）、收益表达要直观（年化收益率，不要讲万份收益和七日年化这些概念）。

事件经营

捕捉两类事件。第一类是客户人生事件——结婚、生子、买房、换工作、退休，每个事件背后都有一组金融需求。第二类是金融事件——利率调整、理财产品净值波动、市场大幅震荡，这些事件是银行做客户沟通和资产配置建议的自然入口。

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第五步：组织怎么搭——总行直营还是总分行协同

这可能是银行在启动长尾客群经营时最纠结的问题。目前行业里有两种主流模式。

总行直营模式

把全行长尾客群经营权集中上收到总行，由总行零售板块统筹，下设策略设计团队、数据分析团队和远程经营执行团队。这种模式的好处是集约化、标准化、效率高，适合组织执行力强的银行。远程团队一个人可以管理数千客户，边际成本极低。

总分行协同直营模式

"总行顶层赋能、分行属地落地"的双层架构。总行负责策略设计、模型建设、内容生产和标准化SOP制定，分行负责属地客户筛选上送、线下承接和本地化活动执行。

选哪种模式，看银行自身的组织基因。网点多、区域差异大的大行，适合协同模式；网点少、管理集中的中小行，可以试直营模式。

无论哪种模式，有一个原则是共通的：分行筛选上送客户到远程经营体系后，经营满6个月实现资产提升或提级的客户，可以申请线下承接，经营期间产生的业绩统一回算至所属机构。这个"业绩回算"机制如果不明确，分行的动力就没了——谁愿意把自己的人送出去给别人做业绩？

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第六步：效果怎么衡量——不只是看AUM

长尾客群经营不能只看AUM一个指标。建议用三个维度。

指标1AUM提升

看客户资产规模的增长，包括总量增长和人均增长。但要注意区分"自然增长"和"运营贡献的增长"，最靠谱的方法是设A/B对照组。

指标2价值客户输送率

统计从长尾池向上输送到贵宾/财富层级的人数占比。这是衡量"客群梯级跃迁"效果的核心指标，也是体现长尾经营长期价值的关键。

指标3活跃度提升

看客户交互频次的变化——App月登录次数、产品查看次数、活动参与次数。活跃度是AUM提升的前置指标，活跃度上来了资产才有机会上来。

复盘也很关键。不是开个会念几个数字就叫复盘。

真正有意义的复盘：对运营数据做A/B对比——同一批客户，触达组和对照组在资产增长、产品购买、活跃度上到底有没有差异；做归因分析——有差异的话，是触达策略的贡献、产品匹配的贡献、还是权益激励的贡献。

做一次完整的归因分析，比做十轮没有方向的活动迭代更有价值。

四 一个真实的案例：300万长尾客户怎么经营

这个案例来自领雁科技与某国有大行省级分行的合作实践。

项目背景很典型：该分行拥有约300万长尾客户（月日均AUM较低的大众客户群体），传统经营模式下这些客户几乎没有任何主动触达。

项目做了三件事。

第一，建模型。

整合账户、交易、产品、渠道、行为等多维数据，构建客户价值预测模型和资产增长模型。目标是回答一个问题：这300万人里，谁最有可能在未来能实现资产提级？模型输出后，将近100万客户被识别为"高潜力目标客户"。

第二，建策略。

针对识别出的近百万客户，按客群特征拆成多个子群体，分别设计差异化经营策略。不是一套打法打到底——有的客户适合用财富产品撬动，有的适合用权益活动拉动，有的需要从内容陪伴开始慢慢建立信任。

第三，建持续运营。

不是做一轮活动就收工。围绕财富产品配置、客户权益触达、内容陪伴、活动运营等环节，形成长期运营节奏。从以前的"一次性营销"变成了"持续陪伴经营"。

运营一段时间后的结果：项目月日均资产增量超过50亿元。更重要的是，之前几乎零触达的300万长尾客户中，开始出现稳定的资产增长和活跃度提升。这说明这批客户不是没价值，是之前没人去挖。

五 总结：长尾客群经营的本质是什么

写到最后，说一个容易被忽视的点。

长尾客群经营的本质，不是"把更多产品卖给更多人"。

本质是两件事。

一是用数据和模型替代"经验主义"。

没有AI之前，银行判断客户潜力靠的是客户经理的个人经验——"我觉得这个客户有钱""我看这个客户不像有钱的"。模型做的事是把这种主观判断变成可量化、可复现、可优化的预测。而且模型不会犯"以貌取人"的错误——一个穿着普通、账户余额只有几百块的客户，可能刚换了高薪工作，模型能从行为轨迹里捕捉到这个信号，客户经理未必能。

二是用规模化运营替代"人工一对一"。

不是说客户经理不重要。客户经理当然重要，但把客户经理的精力花在300万长尾客户身上不现实。远程经营+SOP+智能触达的逻辑是：把80%的长尾客户经营交给系统和标准流程，把20%的高潜力客户留给人工做深度经营。分配对了，效率才出得来。

最后回到文章开头那组数据：一个1300万客户量的城商行，88%是长尾。这个数字换个角度看——

如果88%的客户你都不经营，那存量竞争还怎么打？

存量时代，最大的增量，就在存量里。

本文为"AI驱动的银行数智化运营十二大实践场景"系列第1期

第2期将聚焦"代发工资客群留存与深度经营"，聊聊为什么工资到账72小时内是银行最危险也最值钱的时间窗口。