ASSZ刘译Z大数据驱动的金融业务创新43.docx
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ASSZ刘译Z大数据驱动的金融业务创新43
引子:
高价值潜在客户挖掘(出国金融业务目标通过大数据分析,找到存量客户中潜在的出国金融产品客户(高价值客户),达到潜在客户转化为真正客群的目的。
解决方案数据准备与匹配数据准备找到高价值潜在客户找到精准营销切入点营销方案制定与执行历史用户指标分析样本客户选择目标客户分类特征变量选择目标客户选择营销方案执行数据匹配探索性数据分析用户行为分析制定营销方案营销效果分析
引子:
高价值潜在客户挖掘(出国金融解决方案数据准备与匹配找到高价值潜在客户找到精准营销切入点营销方案制定与执行对出国留学金融客户群进行分析,发现:
1.出国前6-10个月,出国金融客户较为关注经常逛留学社区论坛;2.出国前3-6个月,出国金融客户的注意力会1.将A银行北京分行1.选择出国留学类金融的客户与百分点数据进行匹配,得到公共用户;产品进行分析;2.对A银行北京分行从2013年6月至2014年1.进一步对客户群进行洞察和细分,了解同类用户的需求和关注重点;定营销短名单,以定制短信广告和柜面人工询问(短名单提前2.剔除公共用户媒体关注类标签过少的用户;3.将剩余用户作为6月进行出国金融客户通过生存分析模型,发现91%的客户在申请学校之前就已是A行学校所在目的地国家,2.与业务人员讨论,确分析基础。
客户;3.需要在用户申请学校之前先联系到客户。
偏向签证、机票等。
收工录入)的方式进行营销。
用户标签层次•基于全网海量异构的用户数据,采用统计(SUM、TopN、…)、算法(AR、PageRank、…)、建模(CLV、RFM、Cox…)等方法,生成用户标签及标签值用户数据预测人口属性人群属性消费能力模型预测消费意图…商品(内容)数据产品手中网站受众产品定价…模型预测影响力…商品画像类目模型建上网行为…商品信息标签模型模……模型用户价值人口属性活跃度人群属性忠诚度消费能力建模消费偏好上网偏好事实人口属性会员信息购物行为类目信息标签信息文本分析统计分析原始网站行为会员信息消费行为DSP行为…HTML分类信息商品信息…
用户画像技术架构大数据技术平台Lambda架构数据采集业务系统数据(数据桥接)系统日志数据(Flume)用户实时线上行为数据(数据探头)互联网数据(数据爬取)离线数据数据分发FTP消息系统(Kafka)实时数据处理Storm数据存储Redis集群MongoDB集群HDFSMySQL集群ElasticSearch离线数据处理MRHiveRSpark集群HBase数据服务RESTAPI
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