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金融領域

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金融行業大數據解決方案之一

文章來源:本站原創

銀行大數據時代面臨的挑戰

1、銀行離客戶越來越遠。
       在互聯網交易鏈條中,銀行所占比重越來越低,這使得銀行越來越難以知道客戶的消費行為;互聯網金融的出現,在未來可能會超過以銀行為中心的間接融資和以交易所為中心的直接融資模式,這會使得銀行逐漸被邊緣化。本質上是因為銀行對于客戶的了解程度,相對越來越弱。
2、客戶不斷流失難以挽回。
       市場競爭越來越激烈,銀行意識到客戶滿意度的重要性,并將提升服務作為工作目標。在具體的操作過程中,銀行關注產品特點,從服務質量、客戶感知進行調查,試圖找到解決辦法。但是客戶滿意度卻一直停留在原有水平??蛻袅魇室苍诓粩嗌仙?。本質上是因為銀行服務同質化。
3、客戶維系成本不斷攀升。
       隨著互聯網金融各類“寶寶”們沖擊銀行存款,抬升融資成本,銀行越來越難以找到低價優質的資金,客戶維系成本也不斷攀升。銀行客戶維系陷入“理財收益高,客戶多,收益下降,客戶跑”的怪圈。本質上是由于銀行無法對客戶需求進行及時響應,只能通過價格這一工具進行營銷。
銀行越來越意識到數據作為核心資產的地位,希望借助大數據的技術,聚合客戶在銀行內外的種種信息,深入洞察每個客戶在銀行內外的方方面面,以了解其興趣、偏好、訴求,從而提供每一個客戶個性化的產品與服務。
銀行大數據解決方案
      基于六年來專注于大數據的應用實踐,為銀行業提供端到端的整體解決方案,幫助銀行實現多源異構數據的采集、整合,并運用大數據文本分析和數據挖掘技術,深入挖掘客戶特征、需求,從而為銀行向客戶提供差異化服務和個性化產品、產品創新等提供數據支撐。整體解決方案如下:
金融大數據解決方案一
銀行業大數據應用
1、用戶實時行為分析
       互聯網金融及第三方支付的出現,讓銀行用戶流失嚴重,同時也更加不了解用戶的需求。通過在銀行官網、APP上部署采集訪問用戶實時行為的代碼,讓銀行可了解用戶在網上的行為特征、需求,拉近銀行和用戶的距離,從而為更精細化的服務提供數據依據。
實時行為包括:
用戶分析:新增、活躍、沉默、流失、回流
渠道分析:渠道來源、渠道活躍、渠道流量質量
客戶留存分析:留存用戶(率)
事件和轉化分析
客戶體驗度量:使用時長、地區分析、終端分析。。。
訪問原因探查:訪問時間、訪問頻次、停留時長、訪問路徑
 
2、個性化服務和資訊推薦
根據客戶使用銀行產品和服務的歷史信息及在銀行官網/APP上留下的實時信息,利用大數據文本分析和挖掘技術,分析客戶的長期、短期偏好和需求,預測當下和潛在偏好和需求,為客戶推薦個性化服務或資訊。
 
3、精準營銷
面對銀行存量客戶交易不活躍,新客獲取渠道少,渠道流量質量差等各類問題,我們銀行精準營銷方案以用戶出發,識別每個客戶在銀行內外的上網特征、金融產品消費偏好、金融渠道偏好、金融風險偏好、互聯網消費偏好、互聯網內容偏好、社交網絡等信息,將用戶特征匹配銀行產品特征,從而將更合適的產品信息精準推送到合適的用戶(群)。
新客的獲?。?/strong>基于采集的企業內外數據,在充分分析銀行產品和服務特征的基礎上,分析客戶特征,從海量用戶(互聯網、App、郵箱等)中精確匹配到適合銀行產品和服務的高價值、高凈值客戶,通過實時競價廣告(RTB)、EDM(個性化郵件營銷)、搜索營銷(SEM)等手段將產品和服務資訊推送給匹配的客戶,幫助銀行快速獲取高價值客戶。
存量客戶營銷:幫助銀行從產品或者從客戶出發,分析產品或客戶的特征,運用口碑擴散模型、look-alike模型等,為產品找到合適的老客戶,或者為老客戶找到合適的產品,從而實現老客戶的再營銷,提高客戶滿意度, 增強客戶黏性。
 
4、產品分析
對銀行所有產品進行畫像,形成統一的產品畫像體系,從而對產品的特征、產品的銷售情況、利潤情況、新產品研發等提供參考。
產品全方位信息視圖: 通過產品畫像體系,可以對具體產品的各項指標有個全面、直觀的了解。主要特征包括:
基本信息:統一的產品號、產品名稱、產品定義、產品上線時間、產品經理等信息。
產品的種類
按對資產負債表的影響分類:資產類產品、負債類產品、中間業務類產品。
按服務對象分類:對公產品、對私產品。
按業務特質分類:國際業務、信貸業務、結算業務、投資銀行業務、信用卡業務等。
評價信息:產品積分、貢獻度、當前評價信息和評價歷史。
銷售渠道:柜面渠道、網上銀行渠道、手機銀行渠道、直銷銀行渠道等。
產品規模:產品余額、產品客戶數、單位時間內銷售額、戶均持有產品數等。
 
5、產品創新
通過對特定數據進行提取和分析、產品核算,清晰對比各類客戶的產品覆蓋率、產品使用率、產品黏度、產品收益,結合互聯網輿情和友商的競品信息,進而針對不同的客戶群提出差異化的產品創新需求。
 
6、產品評價
根據產品后評價指標建設評價模型,實現對產品的系統評分。獲取每個產品各指標數據,采用等級評分法等方法對數據進行標準化處理,反映每個產品的每項指標在組內產品中的排序。評價指標包括:產品預期偏離度指標、產品綜合效益指標、產品規模指標、產品質量指標等。
 
7、風險防范支持
風險防范重點關注個人客戶在銀行體系內外的負面信息,銀行體系內的負面信息包括:信用卡逾期、貸款逾期、黑名單信息等,銀行體系外的負面信息包括:P2P/小貸公司等黑名單信息、公檢法的訴訟案件信息、國家行政機關處罰信息(工商、稅務、一行三會、協會等)以及網上負面輿情(虛假宣傳、誤導消費者)等,從這些數據出發,全面評估個人客戶在銀行的風險等級,為銀行的風險防范提供決策支持。
 
8、客戶服務
幫助銀行從采集的客音數據、問卷調查、互聯網輿情等數據分析客戶的抱怨、訴求和需求,從而為客戶制定有針對性的服務策略。通過分析客音數據,挖掘客戶對產品的訴求和抱怨信息,在后續和客戶接觸時,提供更符合客戶預期的信息?;?60°用戶統一視圖,客服人員能全方位了解客戶的基本信息、購買歷史、投訴歷史等,從而可以給客戶推薦更合適的產品。
 
我們銀行大數據解決方案的價值
1、為銀行建立用戶數據中心,讓銀行更深入的了解用戶,幫助銀行實現以用戶為中心的戰略轉型。
2、通過完善的大數據平臺和針對性的大數據業務應用,提升銀行用戶體驗,拉動銀行收入,以及更有效的控制銀行風險。
3、基于我們大數據解決方案,持續積累數據資產,通過大數據構建銀行自身的核心競爭力,積極應對互聯網金融時代的挑戰。
 

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