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。
Best use case
retail-customer-tiered-operation-assistant is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
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。
Teams using retail-customer-tiered-operation-assistant should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/retail-customer-tiered-operation-assistant/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How retail-customer-tiered-operation-assistant Compares
| Feature / Agent | retail-customer-tiered-operation-assistant | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
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。
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# 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
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