金融产品设计：CRM系统与智能外呼/智能问答的融合实践
对于金融产品经理而言，主要分为平台型产品经理和业务型产品经理。
平台型产品经理专注于构建如数据报表平台、RPA（机器人流程自动化）、AICC（智能外呼）、算法、云原生平台等基础设施平台。
而业务型产品经理则需要深入业务场景，设计BP（Business Partner）类功能，以支持年中业绩冲刺、开门红、代理人增员培训等关键业务节奏。接下来以CRM系统中智能外呼/智能问答的客情管理为例，展开介绍下功能怎么和业务相融合，达到获客、展业、价值达成等业务目的。
一、功能设计
以CRM系统中的智能外呼和智能问答功能为例，我们可以看到产品功能如何与业务紧密结合。功能清单的制定是实现这一目标的关键步骤，它包括功能模块、子模块、功能点以及优先级等要素。第一步永远是要明白：
- 做了什么事情 实现什么效果
- 提供什么功能 用来干什么
比如你拿到一个产品业务场景举例：金融机构总部定战略、分公司定打法、三四五及机构执行营销方案，由各自层级公司新建任务，通过智能问答、智能外呼形式获取客户反馈。针对搜集的信息进行标签设计、经营分析，并在整个过程中支持数据埋点及灰度测试。
1. 新建任务
支持对场景营销进行任务拆分，针对不同场景，启动不同人物，并支持不同模板及策略应用，实现精准营销，例如：
- 互联网场：针对互联网场景营销的用户
- 经代场：针对保险经代公司的用户
- 流量场：针对保费低于100万的大众用户
- 社区场：针对保费100万至300万的中端用户
- 家办场：针对保费高于300万的高端客户
（图：CRM系统中任务新建设计参考）
任务维度后续也可以做些跨任务数据同步、公区客户共享、专区客户列表等功能设计。
2. 模板配置
提供灵活性与标准型两种模式，满足不同业务需求：
- 灵活性：自定义问题、问题类型（支持多选、单选、输入）、答案
- 标准型：问题勾选、模板配置
1）模板列表展示全量模板信息
2）模板配置呈现配置内容
（图：勾选式模板交互）
3. 搜集客户名单
这个依赖toC的前端H5应用，该应用后台配置模板或话术的读取，或ETL同步模板表，数据落在高频写入的应用端。智能问答的应用场景有自营APP、公众号、企微、小程序等，形式多样，可参考蚂蚁保的交互应用：
（图：智能问答）
智能外呼属于平台类产品，直接调用该平台，支持批量追加号码、单个追加号码、开启外呼、失败重呼、权限配置、呼出时间配置等。
（图：智能外呼）
4. 客户名单管理
支持用户对客户信息进行展示，分配名单、协同跟进、转让客户、完成跟进、加入黑名单。
二、经营分析
经营分析是金融产品经理的另一项核心工作，它涉及到保单、权益的关联、报表的开发，以及标签模型的建立。
1. 标签模型
按标签应用深度，数据处理过程进行标签分类，分层，主要作用是更方便，更高效，更智能处理数据。
（图：用户标签举例）
2. 数据报表
按照统一身份标识，建立个性化报表追踪体系，不展开。
3. 产品信息表
建议通过产品信息图的形式罗列整体系统的字段，助力经营分析。
微信功能信息图：
1、个人信息
头像
名字
……
2、聊天信息
文字信息
图片
聊天时长
通话时长
未接通提示
3、好友信息
4、支付信息
5、订阅号信息
6、小程序信息
三、灰度测试及数据埋点
灰度测试和数据埋点是确保产品功能有效性和优化用户体验的重要手段。
1. 灰度测试
灰度测试本质上是上线前的测试，收集用户的反馈。建议选取部分机构进行试点、复盘、推广，有了更多成功案例会推进各个机构的交流借鉴，用户接受度会更高。
例：toC端新版本上线了数字人，但不知道新版本是否有问题。那么可以通过配置下发，控制一部分的APP去播放该数字人资讯。然后通过监控来观测播放成功率和卡顿率等，一旦有问题会立即回滚。
2. 数据埋点
测试配合埋点，并明确是否需要涉及到渠道、机构等属性：
- KEY-VALUE统计：通过简单的计数类上报，如按钮点击次数，来监控用户行为。
- 数据组合：描述事件或状态的多种属性，如下载成功事件的下载地址、渠道来源、耗时等。
（图：数据埋点文档参考）
机构机构在大力推进数字金融、养老金融，金融产品经理在数字化转型的今天，扮演着至关重要的角色。通过深入理解业务需求，结合先进的技术手段，才能设计出既满足业务目标又提升用户体验的产品。本文关注了智能外呼和CRM系统的结合，期望跟大家交流更多应用场景。
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