对付金融产品经理而言，紧张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、云原平生台等根本举动步伐平台。
而业务型产品经理则须要深入业务场景，设计BP（Business Partner）类功能，以支持年中古迹冲刺、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，展开先容下功能怎么和业务相领悟，达到获客、展业、代价达成等业务目的。
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。功能清单的制订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。第一步永久是要明白：
比如你拿到一个产品业务场景举例：金融机构总部定计策、分公司定打法、三四五及机构实行营销方案，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、经营剖析，并在全体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运用，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系统中任务新培植计参考）
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
供应灵巧性与标准型两种模式，知足不同业务需求：
灵巧性：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运用，该运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运用端。智能问答的运用处景有自营APP、"大众号、企微、小程序等，形式多样，可参考蚂蚁保的交互运用：
（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、失落败重呼、权限配置、呼出韶光配置等。
（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、经营剖析
经营剖析是金融产品经理的另一项核心事情，它涉及到保单、权柄的关联、报表的开拓，以及标签模型的建立。
1. 标签模型
按标签运用深度，数据处理过程进行标签分类，分层，紧张浸染是更方便，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，助力经营剖析。
微信功能信息图：
1、个人信息
头像
名字
……
2、谈天信息
笔墨信息
图片
谈天时长
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主要手段。
1. 灰度测试
灰度测试实质上是上线前的测试，网络用户的反馈。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互换借鉴，用户接管度会更高。
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，掌握一部分的APP去播放该数字人资讯。然后通过监控来不雅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
测试合营埋点，并明确是否须要涉及到渠道、机构等属性：
KEY-VALUE统计：通过大略的计数类上报，如按钮点击次数，来监控用户行为。数据组合：描述事宜或状态的多种属性，如下载成功事宜的下载地址、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本日，扮演着至关主要的角色。通过深入理解业务需求，结合前辈的技能手段，才能设计出既知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，期望跟大家互换更多运用处景。
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