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排列科技:画虎画皮更画骨,大数据客户画像对商业银行的意义

www.xfr365.cn2020-01-14

为什么商业银行越来越需要大数据客户画像?排名技术(Ranking Technology)认为,这背后的根本原因是人们金融消费行为和习惯的彻底改变。

在移动互联网和智能手机已经成为主要客户门户、服务门户、消费门户和数据门户的时代,金融服务的主要消费者不愿意在金融网点处理业务或被动接受金融产品和服务。在这种情况下,金融机构很难直接与主流消费者面对面接触,直接了解他们的想法和需求。

排名技术(Ranking Technology)正在深入开发大数据客户肖像系统,以解决这个问题,帮助银行适应环境的变化。

从数据到标签再到应用程序,对客户肖像本质的全面理解

大数据客户肖像是通过算法来标记客户信息和行为特征。为了构建一个完整的客户肖像系统,需要综合考虑数据层、算法层、标签层、应用层等不同层次。

1。多渠道数据整合和多维客户数据的收集

客户肖像是基于数据的。如果数据不完整,很难画出一幅完整的图画。过去,大部分客户画像依靠个人经验来手动分析少量数据,而大数据客户画像,顾名思义,则依靠“大数据”技术来收集客户的海量数据并进行智能分析和计算。这需要广泛的数据源、多样的数据类型和丰富的数据内容。

2。各种算法提取特征并进行行为建模

获取数据后,需要进行清理、去重复、去无效、去异常等。处理数据后,完成特征提取,并进行行为建模以提取用户标签。在这一阶段,将应用各种算法和机器学习方法来建立各种智能模型,以根据客户的已知信息来分析和猜测他们的行为和偏好。

3。标签管理以构建客户的完整画面

客户画面最终由标签集表示。从数据提取的维度来看,标签可以分为事实标签、模型标签和预测标签。

事实标签用于定量或定性描述客户的基本属性、消费属性、资源属性等。模型通过分析客户的基本数据,对客户的属性和行为进行抽象和聚类,从而为客户标注相应的汇总标签和索引。标签代表客户的兴趣、偏好、需求等。指标代表客户的兴趣程度、需求程度、购买概率等。预测标签(Prediction label)是基于客户的属性、行为、信号、位置和特征,挖掘潜在客户及其潜在需求,从而有针对性地与营销策略和规则相协调,实现及时、恰当和恰当的??

从实际应用的角度来看,银行的标签系统一般包括客户的基本属性、相关关系、利益偏好、价值信息、风险信息、营销信息等。只有在此基础上,我们才能有效识别高潜力客户、高价值财富客户、再购买客户、首次购买客户、高频交易客户、高稳定性睡眠客户和高损失可能性客户的类别。

当然,客户肖像必须基于定制标签,以适应需求和条件的变化。基于技术的大数据客户肖像系统致力于实现从标签定义、分类、生成到标签更新、查询和管理的高度智能化和自主性,以支持运营商根据业务、产品和营销需求定制标签。

4。大数据客户画像被广泛使用,并发挥着明显的作用。

大数据客户画像在现实中有广泛的应用场景。对商业银行来说,通过客户画像,可以快速准确地了解某个人或群体的特征信息,有效降低认知成本,实现对客户的分类服务和管理控制,根据客户标签对客户进行差异化服务,拓展新的以客户为中心的展示模式,如准确的客户获取、交叉销售、体验提升、产品匹配、产品创新、智能定价、风险控制等。

银行是天生的

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