大數(shù)據(jù)解決方案在保險行業(yè)的應(yīng)用實踐

1、 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.目錄目錄 大數(shù)據(jù)在保險行業(yè)的機遇與挑戰(zhàn) 針對保險行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案 保險及金融行業(yè)的成功案例介紹 華夏人壽實施大數(shù)據(jù)的建議路徑 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to chan

2、ge without notice.以用戶為中心建設(shè)互聯(lián)網(wǎng)保險客戶獲取客戶轉(zhuǎn)化客戶服務(wù)客戶挽回戰(zhàn)略 & 規(guī)劃明確并聚焦目標分析 & 洞察全方位深入分析應(yīng)用 & 營銷 & 交互多渠道協(xié)同， 數(shù)據(jù)應(yīng)用客戶體驗建設(shè)可靠信任關(guān)系DATADATADATADATADATADATADATADATA數(shù)據(jù)整合用戶畫像數(shù)據(jù)分析客戶細分模型客戶價值模型忠誠度模型受眾群體擴展模型社會網(wǎng)絡(luò)模型客戶獲取客戶轉(zhuǎn)化客戶服務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)技術(shù)與平臺支撐大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具保險企業(yè)客戶分析模型不斷優(yōu)化的管理閉環(huán)外部數(shù)據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)模型業(yè)務(wù)應(yīng)用用戶行為偏好數(shù)據(jù)匹配DATA01： 建設(shè)思路建設(shè)思路02： 建設(shè)目標建設(shè)目標03

3、： 業(yè)務(wù)規(guī)劃業(yè)務(wù)規(guī)劃04： 技術(shù)實現(xiàn)技術(shù)實現(xiàn) Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.保險行業(yè)發(fā)展大數(shù)據(jù)的難點保險行業(yè)發(fā)展大數(shù)據(jù)的難點數(shù)據(jù)多整合困難客戶多分析困難需求多應(yīng)用困難數(shù)據(jù)來源的多樣性數(shù)據(jù)類型的復(fù)雜性數(shù)據(jù)特征的多元化數(shù)據(jù)處理方法的差異化組織內(nèi)部數(shù)據(jù)的分散性數(shù)據(jù)共享機制的缺乏怎么識別客戶全方位的特征？怎樣有效細分客戶？怎樣提取客戶的共同需求？怎樣利用不同模型/算法生成客戶多樣化標

4、簽？怎樣進行客戶行為偏好分析？如何與客戶實時交互如何及時響應(yīng)客戶的需求如何提供滿意的客戶體驗如何降低客戶流失如何控制客戶維系成本如何對客戶進行精準營銷 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.大數(shù)據(jù)管理平臺應(yīng)用平臺大數(shù)據(jù)采集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)匯集系統(tǒng)用戶行為數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)抓取系統(tǒng)大數(shù)據(jù)清洗業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)清洗系統(tǒng)用戶行為數(shù)據(jù)清洗系統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)清洗系統(tǒng)大數(shù)據(jù)標準化用戶多重ID歸一化系統(tǒng)商品

5、歸一化系統(tǒng)大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化用戶標簽管理系統(tǒng)商品標簽管理系統(tǒng)管理平臺基礎(chǔ)平臺可視化數(shù)據(jù)操作平臺大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)（BD-OS）數(shù)據(jù)全生命周期管理業(yè)務(wù)流程全生命周期管理業(yè)務(wù)價值挖掘建模數(shù)據(jù)訪問資源管控分布式存儲（磁盤及內(nèi)存）數(shù)據(jù)接入安全( 認證 權(quán)限 ACL )監(jiān)控 配置及報警安裝及云服務(wù)電子商城個性化系統(tǒng)移動商城個性化系統(tǒng)媒體網(wǎng)站個性化系統(tǒng)在線營銷支持系統(tǒng)門店營銷支持系統(tǒng)會員營銷支持系統(tǒng)全網(wǎng)市場監(jiān)控系統(tǒng)輿情管家商情管家用戶洞察系統(tǒng)個性化推薦引擎（BRE）自動化營銷引擎（BME）大數(shù)據(jù)分析引擎（BAE）媒體網(wǎng)站個性化系統(tǒng) Copyright 2014 Hewlett-Packard Development

6、 Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.目錄目錄 大數(shù)據(jù)在保險行業(yè)的機遇與挑戰(zhàn) 針對保險行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案 保險及金融行業(yè)的成功案例介紹 華夏人壽實施大數(shù)據(jù)的建議路徑 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.以用戶為中心建設(shè)互聯(lián)網(wǎng)保險客戶獲取客戶轉(zhuǎn)化客戶服務(wù)

7、客戶挽回戰(zhàn)略 & 規(guī)劃明確并聚焦目標分析 & 洞察全方位深入分析應(yīng)用 & 營銷 & 交互多渠道協(xié)同， 數(shù)據(jù)應(yīng)用客戶體驗建設(shè)可靠信任關(guān)系DATADATADATADATADATADATADATADATA數(shù)據(jù)整合用戶畫像數(shù)據(jù)分析客戶細分模型客戶價值模型忠誠度模型受眾群體擴展模型社會網(wǎng)絡(luò)模型客戶獲取客戶轉(zhuǎn)化客戶服務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)技術(shù)與平臺支撐大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具保險企業(yè)客戶分析模型不斷優(yōu)化的管理閉環(huán)外部數(shù)據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)模型業(yè)務(wù)應(yīng)用用戶行為偏好數(shù)據(jù)匹配DATA Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The informa

8、tion contained herein is subject to change without notice.為保險企業(yè)提供端到端的整體解決方案DATADATADATADATADATADATADATADATA數(shù)據(jù)整合用戶畫像數(shù)據(jù)分析客戶細分模型客戶價值模型忠誠度模型受眾群體擴展模型社會網(wǎng)絡(luò)模型客戶獲取客戶轉(zhuǎn)化客戶服務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型外部數(shù)據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)模型持續(xù)優(yōu)化DATA客戶歸一123456 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subjec

9、t to change without notice.01： 海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合第一方數(shù)據(jù)實時用戶行為 采集內(nèi)容： CRM、信用卡等業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)格式：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 獨特優(yōu)勢：靈活、易擴展、高操控性業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù) 采集內(nèi)容：用戶行為軌跡 數(shù)據(jù)格式：自定義、高度靈活 獨特優(yōu)勢：實時、跨站、跨瀏覽器、跨設(shè)備、 采集內(nèi)容：Txt、CSV、Excel、XML、Word、PDF、Socket 獨特優(yōu)勢：支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、實時、高效日志數(shù)據(jù) 抓取內(nèi)容：媒體資訊、貼吧、微博、搜索引擎、 數(shù)據(jù)格式：將HTML轉(zhuǎn)換為格式化數(shù)據(jù)（Json） 獨特優(yōu)勢：精確的流量控制、JS引擎、模擬登錄

10、、模擬用戶行為、功能全面、操作簡單數(shù)據(jù)探頭系統(tǒng)數(shù)據(jù)橋接系統(tǒng)日志收集系統(tǒng)抓取系統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)開放數(shù)據(jù) 采集內(nèi)容：央行征信、銀聯(lián)交易等合作方數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)格式：可支持各種第二方數(shù)據(jù)格式 獨特優(yōu)勢：支持多種數(shù)據(jù)格式，按需采集，靈活、易擴展SDK/API/接口合作方數(shù)據(jù)第二方數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)平臺 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.01： 海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合第一方數(shù)據(jù)實

11、時用戶行為 采集內(nèi)容： CRM、信用卡等業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)格式：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 獨特優(yōu)勢：靈活、易擴展、高操控性業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù) 采集內(nèi)容：用戶行為軌跡 數(shù)據(jù)格式：自定義、高度靈活 獨特優(yōu)勢：實時、跨站、跨瀏覽器、跨設(shè)備、 采集內(nèi)容：Txt、CSV、Excel、XML、Word、PDF、Socket 獨特優(yōu)勢：支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、實時、高效日志數(shù)據(jù) 抓取內(nèi)容：媒體資訊、貼吧、微博、搜索引擎、 數(shù)據(jù)格式：將HTML轉(zhuǎn)換為格式化數(shù)據(jù)（Json） 獨特優(yōu)勢：精確的流量控制、JS引擎、模擬登錄、模擬用戶行為、功能全面、操作簡單數(shù)據(jù)探頭系統(tǒng)數(shù)據(jù)橋接系統(tǒng)日志收集系統(tǒng)抓取系統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)開放數(shù)據(jù) 采集內(nèi)容：央行征信、銀聯(lián)

12、交易等合作方數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)格式：可支持各種第二方數(shù)據(jù)格式 獨特優(yōu)勢：支持多種數(shù)據(jù)格式，按需采集，靈活、易擴展SDK/API/接口合作方數(shù)據(jù)第二方數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)平臺5.5億+用戶全網(wǎng)畫像： 9大維度 500+子維度 1,100萬+用戶標簽 日活躍4,000+萬UV： 日活躍訪次：3,700萬 日活躍PV：1.2億 日推薦次數(shù)：6,000萬 并發(fā)推薦：2萬次/秒 單次響應(yīng)時間：200ms 21大類 4,000+子類 400+商品標簽維度 100萬+商品標簽數(shù)1億+商品全網(wǎng)畫像：1,000萬+媒體標簽 ： 20大類 1,000+子類 200+媒體標簽維度第第 三三 方方 數(shù)數(shù) 據(jù)據(jù) Copyrig

13、ht 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.客戶盤點：1,500+互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)客戶 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.02：跨渠道用戶ID歸一 Copyright 2014 Hewlett-

14、Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.03： 用戶畫像用戶畫像客戶收入支出信息客戶渠道使用客戶資金往來.客戶基本信息客戶持有產(chǎn)品客戶歷史交易客戶風險等級事實標簽用戶畫像標簽原始數(shù)據(jù)預(yù)測標簽?zāi)Ｐ蜆撕炠Y金往來趨勢產(chǎn)品購買次數(shù)投訴次數(shù).人口屬性賬戶歷史趨勢渠道使用頻率.用戶關(guān)聯(lián)關(guān)系用戶滿意度用戶風險評分.產(chǎn)品購買偏好渠道使用偏好用戶活躍度.消費能力違約概率用戶近期需求.人口屬性人群屬性用戶流失概率.人口屬性用戶價值用戶興趣愛好.模型預(yù)

15、測建模分析統(tǒng)計分析 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.03： 用戶畫像用戶畫像客戶收入支出信息客戶渠道使用客戶資金往來.客戶基本信息客戶持有產(chǎn)品客戶歷史交易客戶風險等級事實標簽用戶畫像標簽原始數(shù)據(jù)預(yù)測標簽?zāi)Ｐ蜆撕炠Y金往來趨勢產(chǎn)品購買次數(shù)投訴次數(shù).人口屬性賬戶歷史趨勢渠道使用頻率.用戶關(guān)聯(lián)關(guān)系用戶滿意度用戶風險評分.產(chǎn)品購買偏好渠道使用偏好用戶活躍度.消費能力違約概率用戶近期需求.

16、人口屬性人群屬性用戶流失概率.人口屬性用戶價值用戶興趣愛好.模型預(yù)測建模分析統(tǒng)計分析交易信息交易信息基于現(xiàn)有各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)和渠道產(chǎn)生的數(shù)據(jù)客戶行為偏好信息客戶行為偏好信息包含客戶即時偏好分析和長期偏好分析，形成客戶興趣偏好標簽客戶社會關(guān)系網(wǎng)客戶交互信息客戶交互信息基于分析客戶對內(nèi)對外的各類數(shù)據(jù)，形成完整的客戶交互標簽人口統(tǒng)計學標簽人口統(tǒng)計學標簽基本屬性，源于現(xiàn)有客戶基本信息以及外部數(shù)據(jù)源性別家庭住址工作單位年齡收入和支出交易流水產(chǎn)品和服務(wù)購買歷史近期金融產(chǎn)品需求客戶意見反饋未來服務(wù)預(yù)期客戶行為偏好客戶溝通記錄(郵件/短信/QQ)客戶討論傾向客戶態(tài)度和觀點KAM Copyright 2014 He

17、wlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.基于企業(yè)業(yè)務(wù)需求、場景構(gòu)建標簽，劃分主題、顆粒度等基于企業(yè)業(yè)務(wù)需求、場景構(gòu)建標簽，劃分主題、顆粒度等示例 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.04：商業(yè)建模：商業(yè)建模

18、相似度計算推薦算法文本挖掘算法分類聚類算法預(yù)測算法 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.模型一：客戶細分模型模型一：客戶細分模型挖掘高價值客戶，提升非付費客戶到付費客戶的轉(zhuǎn)化率挖掘高價值客戶，提升非付費客戶到付費客戶的轉(zhuǎn)化率客戶分類客戶分類描述描述實現(xiàn)步驟實現(xiàn)步驟高價值高價值客戶畫像高價值客戶可定義為：1、件均保費高的期繳保單客戶2、保單數(shù)排名前矛的客戶對高價值客戶進行畫像，歸納總

19、結(jié)高價值客戶群體特征，從現(xiàn)有客戶中挖掘有挖掘有潛力的客戶潛力的客戶，使其轉(zhuǎn)化為高價值客戶1、抽取A公司高價值客戶和非高價值客戶兩個數(shù)據(jù)樣本2、分析兩個樣本的群體特征，找出高價值客戶群相對非高價值客戶群的區(qū)別，并進行畫像3、根據(jù)畫像結(jié)果，按照營銷跟進并根據(jù)效果進行持續(xù)優(yōu)化付費付費客戶畫像通過分析付費客戶和非付費客戶，畫像兩個群體的差異特征，并從非付費客戶中尋找符合付費客戶的特征，針對性的銷售以提升轉(zhuǎn)化率提升轉(zhuǎn)化率1、提供付費和非付費客戶樣本群進行初步分析，取得差異化特征維度2、針對差異化維度進行建模測試，訓練并達到預(yù)期建模效果3、從非付費客戶群中抽取與付費客戶特征相似的客戶進行有針對性的營銷 C

20、opyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.模型二：客戶的價值模型模型二：客戶的價值模型精準的營銷精準的營銷, 不存在錯誤的客戶，只存在錯誤的宣傳。不存在錯誤的客戶，只存在錯誤的宣傳。個性化推薦和營銷就是在最合適的時間、以最恰當?shù)姆绞?、向客戶推薦或營銷他最需要的資訊、產(chǎn)品或服務(wù)。場景1：個性化精準營銷場景2：實時的精準營銷不同的用戶不同的用戶不同的產(chǎn)品不同的產(chǎn)品個性化推薦和營銷出行之前，看到

21、的不再是重復(fù)的廣告，而是針對性的旅行保險廣告進入系統(tǒng)，伴之而來的廣告不再是千篇一律的“垃圾”廣告，而是考慮了職業(yè)、性別、年齡、收入等因素的針對性產(chǎn)品市場細分是解決用戶異質(zhì)性的一種方法，而個性化則是市場細分的極致，即把每一個用戶看成一個細分市場，這也是營銷的終極目標。用戶的用戶的“異質(zhì)性異質(zhì)性”與產(chǎn)品的與產(chǎn)品的“差異化差異化” Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.模型三：客戶的忠誠度

22、模型模型三：客戶的忠誠度模型針針對不同類型用戶采用不同的營銷策略對不同類型用戶采用不同的營銷策略購買比數(shù)得分最高金額得分平均金額得分最近購物得分活躍家數(shù)得分5.004.003.002.001.00消費能力用戶粘性低活躍低價值用戶，綜合考慮是否有必要花成本活躍用戶，提高服務(wù)質(zhì)量進行引導(dǎo)一般保持客戶一般挽留客戶重要保持客戶重要挽留客戶重要發(fā)展客戶重要價值客戶一般發(fā)展客戶一般價值客戶高價值低活躍，花成本搞活最近一次消費最近一次消費(Recency)消費頻率消費頻率(Frequency)消費金額消費金額(Monetary)客戶價值客戶價值重要價值客戶重要發(fā)展客戶重要保持客戶重要挽留客戶一般價值客戶一般

23、發(fā)展客戶一般保持客戶一般挽留客戶 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.模型四：受眾群體的擴散模型模型四：受眾群體的擴散模型篩選最具購買傾向的客戶名單篩選最具購買傾向的客戶名單 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to

24、change without notice.模型五：社會網(wǎng)絡(luò)模型模型五：社會網(wǎng)絡(luò)模型引流引流& 重新建立失聯(lián)客戶重新建立失聯(lián)客戶業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)描述描述實現(xiàn)步驟實現(xiàn)步驟客戶引流與獲客結(jié)合雙方共同的合作方，協(xié)助A公司引流合作方的客戶到自身平臺，借以獲客并取得二次營銷的機會1、從合作方獲取客戶資料2、通過雙盲撥打/短信或其他方式觸達客戶端，進行營銷宣傳與獲客區(qū)域性保險贈品發(fā)放根據(jù)客戶偏好分析，有針對性的配置贈品進行發(fā)放針對區(qū)域內(nèi)客戶的全網(wǎng)行為特征和偏好，有針對性的配置贈品進行發(fā)放失聯(lián)客戶聯(lián)系重建保險存在大量的失聯(lián)客戶（客戶換手機或手機號不正確），可通過平臺的用戶數(shù)據(jù)進行匹配，并反饋正確的信息1、整理C保險

25、現(xiàn)有用戶數(shù)據(jù)，進行必要的清洗2、對清洗后的失聯(lián)數(shù)據(jù)，在平臺的數(shù)據(jù)庫中進行匹配3、對于匹配上的數(shù)據(jù)，平臺反饋真實的聯(lián)系方式及相關(guān)信息 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.05: 洞察用戶特征，精準觸達高凈值用戶洞察用戶特征，精準觸達高凈值用戶實現(xiàn)從客戶細分、營銷策劃、營銷執(zhí)行到效果評估的精準營銷閉環(huán)管理實現(xiàn)從客戶細分、營銷策劃、營銷執(zhí)行到效果評估的精準營銷閉環(huán)管理 Copyright

26、 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.05:通過個性化推薦技術(shù)實現(xiàn)智能商品導(dǎo)購，提升交叉通過個性化推薦技術(shù)實現(xiàn)智能商品導(dǎo)購，提升交叉/向上向上銷售銷售 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.

27、06: 反復(fù)迭代、持續(xù)性的優(yōu)化反復(fù)迭代、持續(xù)性的優(yōu)化圖形圖形化的顯示為領(lǐng)導(dǎo)層的決策提供支撐化的顯示為領(lǐng)導(dǎo)層的決策提供支撐持續(xù)優(yōu)化洞察報表效果報表投放報表效果監(jiān)測新老訪客分析，網(wǎng)頁熱度分析，用戶忠誠度分析投放實時展示多維度投放監(jiān)控媒體分析渠道分析受眾分析受眾篩選實時優(yōu)化調(diào)查問卷標簽體系（如人口的自然屬性，人群興趣、人群行為、購物行為等）協(xié)助廣告主進行精準的受眾篩選效果優(yōu)化系統(tǒng)使用基于OnlineLearning的算法思維，結(jié)合用戶數(shù)據(jù)生成的各種特征（如TF/IDF、特征向量模型、SVM、決策樹、K-Means、交叉特征、層次平滑體系樹、用戶實時反饋特征），幫助各種合作渠道優(yōu)化效果策略對于階段性投

28、放效果發(fā)布調(diào)查問卷，結(jié)合調(diào)研效果調(diào)整下一階段的投放策略 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.目錄目錄 大數(shù)據(jù)在保險行業(yè)的機遇與挑戰(zhàn) 針對保險行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案 保險及金融行業(yè)的成功案例介紹 華夏人壽實施大數(shù)據(jù)的建議路徑 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information containe

29、d herein is subject to change without notice.金融行業(yè)金融行業(yè)部分部分客戶客戶注：規(guī)劃中 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.泰康保險：互聯(lián)網(wǎng)泰康保險：互聯(lián)網(wǎng)用戶行為采集和網(wǎng)站數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析項目用戶行為采集和網(wǎng)站數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析項目用戶行為數(shù)據(jù)采集用戶數(shù)據(jù)拉通模塊網(wǎng)站數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析用戶行為分析模塊用戶行為分析與運營分析用戶畫像個性化推薦與精準營銷

30、泰泰康人壽的業(yè)務(wù)痛點在于積累了大量的用戶卻不知道康人壽的業(yè)務(wù)痛點在于積累了大量的用戶卻不知道如何使用用戶數(shù)據(jù)？如何了解客戶、經(jīng)營客戶？如何建立情感鏈接、實現(xiàn)有效互動，如何打造個性化的產(chǎn)品、服務(wù)？如何增強客戶黏性、提升客戶滿意度？如何擴大保險覆蓋面、提升保險滲透率？解決方案解決方案123事實標簽?zāi)Ｐ蜆撕烆A(yù)測標簽跨站點用戶偏好分析興趣擴散模型分析消費者興趣圖譜分析實時購物意圖分析 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change

31、 without notice.泰康保險泰康保險：1.1 用用戶行為數(shù)據(jù)采戶行為數(shù)據(jù)采集集網(wǎng)站概況每天網(wǎng)站PV、UV、獨立IP、活躍度等基本指標統(tǒng)計實時統(tǒng)計達到以10分鐘為粒度，進行PV、UV的統(tǒng)計計算訪客分析記錄訪客設(shè)備信息、瀏覽軌跡、頁面停留時間、地域、實時訪客、用戶拉通信息等轉(zhuǎn)化追蹤分析推廣、搜索引擎轉(zhuǎn)化率、外部鏈接設(shè)備信息分析客戶設(shè)備信息：瀏覽器類型、操作系統(tǒng)、分辨率等等保險產(chǎn)品信息分析各個保險產(chǎn)品每日瀏覽量、趨勢、客戶興趣度、轉(zhuǎn)化率等指標觸點采集傳統(tǒng)PC站點手機WAP站點手機APP站點移動端微信 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development C

32、ompany, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.泰康保險泰康保險：1.2 用戶數(shù)據(jù)拉通模塊用戶數(shù)據(jù)拉通模塊: 用戶ID價值價值難點難點整合所有接觸點的用戶數(shù)據(jù)整合所有接觸點的用戶數(shù)據(jù)整合用戶的所有整合用戶的所有ID真正真正“認識認識”一個用戶一個用戶用戶不再用戶不再“匿名匿名”多源異構(gòu)規(guī)整到統(tǒng)一標準精多源異構(gòu)規(guī)整到統(tǒng)一標準精確定義的標簽確定義的標簽如何理解并定義如何理解并定義“同一個用同一個用戶戶”不同標簽體系的融合不同標簽體系的融合用戶與用戶與ID的多對多關(guān)系的多對多關(guān)系 Co

33、pyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.泰康保險泰康保險：1.3 用戶行為分析模塊用戶行為分析模塊圖 4 新增/沉默/活躍/流失用戶圖 1 客戶生命周期圖 5 留存用戶圖 2 用戶分類及詳情圖 3 回流用戶分析 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein

34、is subject to change without notice.泰康保險泰康保險：1.4 網(wǎng)站數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析圖1 頁面瀏覽量分析圖 2 分時段統(tǒng)計信息圖 3 網(wǎng)頁跳出率分析圖 4 分時段統(tǒng)計信息圖 5 用戶來源分析圖 6 搜索關(guān)鍵詞統(tǒng)計分析 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.中信銀行：高價值中信銀行：高價值潛在客戶挖掘潛在客戶挖掘 (出國金融出國金融)業(yè)務(wù)業(yè)

35、務(wù)需求需求通過大數(shù)據(jù)分析，找到存量客戶中潛在的出國金融產(chǎn)品客戶（以出國留學類金融產(chǎn)品為例），分析此類高價值客戶的行為特征，并針對有相似特征的用戶群進行精準營銷，達到潛在客戶轉(zhuǎn)化為真正客群的目的。營銷方案制定與執(zhí)行營銷方案制定與執(zhí)行找到精準營銷切入點找到精準營銷切入點找到高價值潛在客戶找到高價值潛在客戶數(shù)據(jù)準備與數(shù)據(jù)準備與匹配匹配1.將該銀行北京分行的客戶與第三方數(shù)據(jù)進行匹配，匹配率匹配率43%；2.剔除用戶畫像中，媒體關(guān)注類標簽少于100個的用戶；3.剩余用戶占比：37.25%。1.選擇出國留學類金融產(chǎn)品進行分析；2.對該銀行北京分行從2013年2月至2014年12月進行出國金融客戶通過生存分析模型，發(fā)現(xiàn)91%的客戶在申請學校之前就已是該行客戶；3.需要在用戶申請學校之前先聯(lián)系到客戶。對出國留學金融客戶群進行分析，發(fā)現(xiàn)：1.出國前6-10個月，出國金融客戶較