市场风格轮动越来越快，增量资金迟疑不前，大众客群在涨跌之间“反应迟钝”。传统“三板斧”已然疲态，结构性错配愈发严重。本文从集约智能营销平台的架构设计切入，系统拆解证券行业如何以自动化运营驱动大众客群“丝滑不掉队”，构建新一代私域飞轮。

2025年至今，A股市场在震荡中演绎了一轮极致的结构性行情，投资者数量与市场波动同步攀升。

先是一季度“中特估”大象起舞，再是4月AI概念鸡犬升天，6月消费白马接力“补位”，家电“以旧换新”政策推动二季度零售额同比飙升，内需复苏成为指数回归3500点的关键支撑。截至7月21日，沪指创年内收盘新高，站上3550一线，两市成交额放量至1.73万亿元，周线动态五连阳。

与此同时，投资者大军加速涌入，上半年新增自然人超629万，活跃账户总数历史性突破2.4亿，个人投资者占比高达99.76%，大众客群占比显著扩容，但增量资金并未同步匹配指数涨幅，“人潮汹涌而资金迟疑”的矛盾凸显。

市场在资金分层与板块轮动中显露出“存量博弈升级”的新特征。散户主导的投资者结构推动两融余额突破1.88万亿元，但杠杆资金呈现“个人激进、机构谨慎”的分化——个人信用账户半年净增25.21万户，而机构信用账户却出现销户倒挂。

这一现象折射出当前行情的本质：增量资金有限背景下，市场依赖热点迁移与杠杆调节维系活跃度。散户化特征显著的市场仍需警惕：新增开户增速已放缓（2025年上半年新增开户1259.77万户，3月单月新增305.62万个人投资者，创上半年峰值；到二季度月均降至约160万户）。对于券商来说，一句话：人来了，钱却没完全到位，得想办法“薅”得优雅。

那么，前文提到的显著扩容的“大众客群”，到底是谁呢？虽然监管层没有给出精确定义，但“大众客群”这个概念已通过业内共识形成清晰轮廓，普遍指代那些日均金融资产（AUM）介于1千元至50万元之间、全年交易频次低于20笔、且对投资收益预期大致落在年化5%至15%区间的庞大投资者群体。

这一群体的典型画像鲜明而生动：

他们高度依赖手机APP完成所有操作，但交易技能往往局限于最基本的限价委托单，对更复杂的工具或策略知之甚少；

其投资知识的获取渠道高度依赖抖音等短视频平台的碎片化内容，常被表面的“技术分析”或市场情绪裹挟，导致操作上容易追涨杀跌，频繁买在市场情绪的“尖尖”上；

在服务互动层面，他们呈现出典型的“低响应度”，即使专属理财经理主动推送十条市场解读或产品信息，最终可能仅换来一个象征性的“👍”表情回复，深度沟通与个性化服务的触达效率相对较低。

这个规模巨大的群体构成了券商客户金字塔的宽厚基底，其共性化的行为模式和有限的服务需求，深刻影响着机构针对该层级的产品设计、营销策略及服务资源配置。

目前，证券营业部针对庞大的大众客群，其运营策略呈现出高度同质化且效果渐显疲态的“三板斧”模式。

第一斧是“开户即送Level-2行情”，试图以实时的十档买卖盘口、逐笔成交明细等进阶数据作为诱饵吸引新客，但这更像是一种一次性获客成本，对留存和深度激活作用有限，且客户未必能真正理解或有效利用这些数据。

第二斧是“社群轰炸推‘金股’”，理财经理或投顾将总部分析师推荐的股票（常冠以“金股”、“潜力股”之名）批量推送至成百上千人组成的客户微信群或企微群中。

第三斧则是“直播喊单‘低吸’”，通过线上直播形式，由讲师（可能是投顾或外部合作老师）在盘中进行即时点评，高频次地呼吁客户“逢低布局”、“把握回调机会”，营造一种紧迫感和群体行动氛围。

这三招组合拳，本质上是以低门槛福利引流、以标准化信息（或观点）进行海量覆盖、再通过直播的即时性试图刺激交易转化，构成了当前服务大众客群的主流操作范式。

然而，这套看似完整的打法在实际运行中却暴露出一系列结构性问题，饱受内部吐槽。

首当其冲是严重滞后性：总部统一制作的话术、策略报告、乃至“金股”名单，经过层层下达到达一线投顾和客户经理手中时，市场热点往往早已轮动或冷却，“三天”的时间差在瞬息万变的股市中足以让机会变成陷阱。

其次是覆盖效率的低下：一个投顾或理财经理依赖群发消息和直播这种“广播式”服务，信息触达率低，更遑论个性化的理解和响应，服务沦为“撒网捕鱼”，深度和精准度无从谈起。

第三是内容供给的错位：专业团队产出的深度研报动辄几十页，包含严谨的逻辑和数据，但大众客户在移动互联网环境下只愿或只能消费15秒的短视频或几句简洁结论，专业内容与客户接收习惯之间存在巨大鸿沟，转化效率极低。

最后是运营闭环的断裂与决策的盲目性：营销活动的效果评估（ROI）往往依赖手工统计Excel表格，数据粗糙、分析滞后，无法形成有效的反馈机制。结果就是下一次活动的策划依然“拍脑袋”，缺乏数据驱动，导致资源投入低效甚至浪费，陷入“三板斧”的循环却难以突破瓶颈。

这些问题共同指向一个核心矛盾：传统的、资源密集型、中心化供给的运营模式，已难以有效满足数字化时代大众客群碎片化、即时化、轻量化的需求，变革迫在眉睫。

大众客群作为证券市场的核心底座，其规模优势与持续增长态势构成长期投入价值的关键支撑。截至2025年6月，2.4亿A股投资者中，中个人投资者占比高达99.76%，占据绝对主导地位。政策红利与市场开放进一步强化其价值：注册制改革与“一人三户”政策显著降低投资门槛。存款利率下行推动居民财富向权益市场转移，被动投资需求激增——2024年ETF规模同比增速达75%，凸显大众客群对标准化产品的承接力。

年轻化与下沉市场趋势为客群增长注入新动能。Z世代加速入场推动投资者结构优化，非一线城市理财需求持续释放，消费金融公司2024年累计为8543万人次县域客户提供普惠金融服务，印证下沉市场潜力。政策层面，个人养老金制度落地为大众客群提供长期配置工具，叠加信用账户扩容，进一步巩固大众客群的市场“压舱石”地位。

故，在本文接下来的探讨中，将统一表述为“大众客群经营”，而非仅为“运营”，以体现对大众客群的重视程度。

回到题目，市场风格切换时，大众客群经营策略理论上该如何切换？这里帮大家整理了一些思考方向。

读者恐怕会说，表格看上去很好，为什么落地就翻车？笔者认为有以下几大原因：

1、策略滞后性

当热点轮动周期压缩至3天甚至更短时，传统经营策略的制定流程便暴露结构性缺陷。人工团队从数据采集到脚本撰写往往至少需要2-3个工作日，待策略最终推送时，市场早已完成两轮风格切换。例如某次科创板政策红利窗口期仅维持72小时，但分公司审批流程就耗费4天，导致客户收到”布局硬科技”建议时，相关板块已集体回调。更严峻的是，依赖历史回测的模型对突发性黑天鹅（如俄乌冲突引发的能源股异动）完全失效，策略库中根本找不到匹配预案。

2、覆盖能力塌陷

粗放的投顾体系注定让经营策略沦为”纸面兵力”。即便总部产出优质策略，一线投顾日均有效触达客户不足20人，意味着95%的客户全年收不到针对性服务。多数深套客户直到反弹启动才知晓策略方案。这种触达的随机性如同彩票分发——能获得指导的客户更多依赖运气（是否恰逢投顾空档期），而非科学的客户分层机制。当服务资源成为稀缺品，策略再好也仅是少数人的特权。

3、经验固化风险

行业长期依赖王牌投顾的个人能力作为策略载体，埋下系统性隐患。某券商财富管理部曾开发出精准捕捉消费股轮动的”季节因子模型”，但该模型仅存在于首席投顾的个人工作簿中。当其被竞争对手挖角后，新任团队面对消费板块异动时完全失语，连续多个季度错判行情。更普遍的是，资深投顾的经验难以转化为可复制的数字资产——他们能凭直觉在震荡市捕捉板块的启动信号，却无法用结构化语言向新人传授方法论，导致策略传承沦为玄学。

4、数据孤岛效应

客户行为数据散落在APP交易日志、CRM服务记录、直播后台三大系统中，形成互不连通的”数据烟囱”。某客户在APP频繁查询光伏ETF却从未被识别，因该行为数据未同步至CRM；投顾基于过时的风险测评推荐固收产品时，客户已在直播平台多次点击”杠杆交易教程”。这种割裂使策略效果评估沦为盲人摸象：某次牛市止盈策略推广后，产品销量上升但客户投诉激增。复盘时才发现，APP弹窗成功引导赎回的客户中，1/3因赎回资金闲置在账户产生焦虑——直播平台显示的闲置资金数据从未进入策略评估体系。

5、动态监控缺位

多数策略缺乏实时效果追踪机制，犹如没有仪表的赛车。某券商推行”震荡市网格交易工具”时，未监测到客户实际使用率不足5%。两个月后总结失败原因时，只能归咎于”客户认知不足”，却忽略更关键的真相：工具操作需完成7步授权，多数客户在第二步便放弃。更典型的是策略副作用失控，如某熊市安抚策略过度强调低风险理财，意外引发客户大规模银证转账，导致经纪业务月末规模异常波动。这些隐性成本因缺乏动态监控体系，永远无法进入优化视野。

策略失效本质是“人货场”错配——用卖方思维（货）服务买方需求（人），通过数据引擎重建“人货场”动态匹配（如熊市自动触发“防御型产品池+心理按摩话术+账单夹寄渠道”）才能破局。

上篇文章中，笔者曾聊到证券运营集约化、智能化，从“可选项”变成“必答题”。面对板块轮动，笔者给出的客群运营最优解法也是类似的“总部集约化 + 自动化营销平台”。基本思路是把“策略生产—内容加工—精准触达—效果回收”四步全部搬到线上，由总部统一编排，营业部则负责送上“最后一公里”的“温度”。

自动化营销平台的基础架构该怎么搭建呢？

1、数据层：多源异构数据融合

整合客户行为数据（交易频次、持仓波动）、实时行情（L2逐笔委托、板块资金流）及内容资产（研报热词、短视频标签），通过统一ID体系构建客户360°视图。关键点在于建立实时数据管道，确保行情与行为数据秒级更新。

2、计算层：动态特征与分群引擎

– 实时特征工程：基于Flink/Kafka流式计算框架，生成动态特征（如”近3日亏损股点击频次”）

– 分群算法升级：RFM模型（最近购买Recency、购买频率Frequency、购买金额Monetary）叠加K-means聚类，引入行情敏感性指标（如”板块轮动响应系数”），实现客群分钟级刷新。

3、决策层：事件驱动策略工厂

采用Drools等规则引擎，支持复合条件触发（示例规则：”客户单票浮盈＞20%+板块换手率＞5%+关联研报热度上升”自动推送止盈话术）。策略可配置化，支持低代码拖拽生成决策树。

4、触达层：全渠道协同控制

– 多渠道整合：APP Push/企微/短信/AI外呼统一接入

– 疲劳度管理：全局频控策略（如单客户每日≤3次触达），基于反馈动态调整权重（点击率低于5%自动降频）。

5、复盘层：三维归因体系

– A/B测试框架：自动分流客群对比策略有效性（如止盈模板A/B版转化率差异）

– ROI量化模型：输出“策略类型（如止盈）-客群分层（高风险偏好）-收益（留存率/佣金增量）”关联分析，驱动策略迭代。

架构核心：通过数据层实时融合、计算层动态分群、决策层灵活响应、触达层精准投放、复盘层闭环优化，实现营销策略的“感知-决策-执行-进化”全链路自动化。

证券行业在部署自动化营销平台时，采取“先大众客群，后高净值客群”的自下而上式实施路径，是经过实践验证的高效落地策略。

其核心逻辑在于，大众客群对于标准化金融产品和自动化服务流程的接受度天然较高。这类客群通常需求相对明确且集中，例如基础的股票交易、ETF投资、智能投顾服务或低门槛理财。

自动化平台能够精准、高效地推送标准化的市场资讯、产品介绍、交易提示或定投提醒，大规模覆盖的同时显著降低单客触达成本。

更重要的是，大众客群个体试错成本较低，平台在初期迭代优化过程中，即使出现小范围策略偏差或内容不精准，所带来的负面影响和客户流失风险也相对可控，这为平台的快速学习和优化提供了宝贵的缓冲空间。

推动这一策略的另一个关键因素是大众客群庞大的基数所带来的数据优势。海量的用户行为数据是训练和优化自动化营销模型的基础燃料。

在这个庞大的池子中，营销团队可以灵活设计并进行A/B测试，无论是测试不同版本的产品推荐逻辑、内容文案的吸引力，还是触达渠道和时机的选择，都能在极短时间内——例如短短7天甚至更短周期——收集到具有统计学意义的数据反馈，清晰识别出点击率、转化率、留存率、复购率等关键指标的显著差异。这种快速的验证和迭代能力，是资源有限的高净值客群难以提供的，它极大地加速了平台核心算法（如推荐引擎、客户分群模型）和内容模板库的成熟度。

当自动化营销平台在大众客群领域成功跑通，建立起稳定高效的“策略引擎”（包含客户洞察、行为预测、个性化推荐等核心算法）和“内容工厂”（覆盖各类场景的标准化、个性化内容模板与素材库）后，将其核心能力迁移至高净值客群服务则能产生显著的协同效应和更高的投资回报。

针对高净值客户，平台并非完全取代人工，而是作为强大的赋能工具。它可以高效完成初步的客户画像构建、市场资讯的精准筛选与推送、基础资产配置建议的生成、以及日常维护信息的自动化发送等标准化工作，极大释放了客户经理的生产力。客户经理得以将宝贵的时间聚焦于平台无法替代的深度服务上：如复杂需求的面对面沟通、定制化投资方案的设计、情感关系的建立与维护。这种“自动化精准触达 + 人工深度服务”的叠加模式，既提升了服务效率与覆盖广度，又确保了高净值客户所需的专属感和价值感，使得在高价值客户身上投入的单位成本（ROI）不仅不会因平台投入而上升，反而因整体服务效率和客户满意度的提升而实现优化。

证券运营集约化的前提是自动化，自动化的底层逻辑是智能水平，而智能的基础支撑是大数据喂养——存量基数是新时代的权贵。当“重高客、轻长尾”的自上而下式传统短视思维与“先大众客群、后高净值客群”的自下而上式科技方法顺利牵手，将是一次有效、务实的创新。

然关于是否应大踏步以“获客”为核心目标来搭建证券行业的自动化营销平台，笔者旗帜鲜明：与其在2025年砸钱买信息流，不如做品牌、做声量、做特色。君不见，小米YU7上市24小时大定25万+台，靠的就是品牌一揽子背书。券商同理：把“ETF投顾”“省心定投”做出标签，等下一波行情来了，客户自然记得你。

以后，营业部投顾最重要的技能可能不是写研报，而是——会拍短视频、会调教AI、会讲脱口秀。毕竟，未来已来，只是分布不均。谁先让大众客群在震荡市里“丝滑”不掉队，谁就能在下一轮慢牛里拥有最肥沃的“蓄水池”。