某大型國(guó)有銀行大數(shù)據(jù)營(yíng)銷案例

1、某大型國(guó)有銀行大數(shù)據(jù)營(yíng)銷案例項(xiàng)目背景隨著互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)的不斷沖擊，銀行業(yè)變革需求迫切，做為互聯(lián)醒金融的先 鋒，某大型國(guó)有銀行早已布局了銀行電商平臺(tái)，但該電商平臺(tái)需要通過大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)性 化商品推薦，提高網(wǎng)站的用戶體驗(yàn)、客單價(jià)和復(fù)購(gòu)率，同時(shí)希望能夠搭建用戶畫像和用戶分 析系統(tǒng)，幫助運(yùn)營(yíng)人員優(yōu)化網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)。項(xiàng)目目標(biāo)1、在該銀行的電商商城上為用戶提供精準(zhǔn)實(shí)時(shí)的個(gè)性化推薦服務(wù)2、提供網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)智能分析工具3、提供可視化分析報(bào)告941大數(shù)據(jù)服務(wù)聯(lián)盟解決方案：1、個(gè)性化站內(nèi)推薦（1）部署代碼，采集數(shù)據(jù)通過js部碼的方式在商城網(wǎng)站的PC端和手機(jī)客戶端采集商品信息和用戶行為等非敏感信 息，包括商品編號(hào)

2、、商品名稱、商品品類、頁面訪問、瀏覽品類、瀏覽單品、搜索、添加購(gòu) 物車等。（2）建立推薦模型對(duì)于收集上來的商品和用戶行為信息經(jīng)過算法模型的處理變換為多種形式的個(gè)性化推薦模 型，并結(jié)合掌握的外部全網(wǎng)數(shù)據(jù)，形成更精確的推薦結(jié)果。（3 ）進(jìn)行精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦基于場(chǎng)景引擎、規(guī)則引擎、算法引擎、展示引擎以及流處理平臺(tái)和批處理平臺(tái)進(jìn)行個(gè)性化數(shù) 據(jù)運(yùn)營(yíng)，形成個(gè)性化推薦方案，推薦的內(nèi)容包括商品、廣告、活動(dòng)、商家等。2、智能分析引擎（1）客戶畫像將商城的數(shù)據(jù)與全網(wǎng)數(shù)據(jù)整合，了解用戶在其它電商、社交平臺(tái)、APP上的外部行為，提 供更準(zhǔn)確的客戶畫像。（2）商業(yè)分析和網(wǎng)站運(yùn)維分析整合商城前后端數(shù)據(jù)，提供基于流量、通路

3、、訪客、會(huì)員、客戶行為、商品、訂單、融資等 的數(shù)據(jù)分析，通過分析引擎，向業(yè)務(wù)人員展示電子商務(wù)的核心數(shù)據(jù)情況，滿足商業(yè)分析（BA） 和網(wǎng)站運(yùn)維分析（WA）的需求。（3）算法和效果評(píng)估建立完整的客戶行為分析引擎包括基于多種算法產(chǎn)生的客戶行為模型和最終的效果評(píng)估優(yōu) 化等。3、可視化數(shù)據(jù)分析報(bào)告（1）可視化數(shù)據(jù)分析報(bào)告系統(tǒng)。通過分析引擎，以行業(yè)通用的方式展示流量、通路、訪客、會(huì)員、客戶行為、商品、訂單、 融資等可視化數(shù)據(jù)報(bào)告；向行內(nèi)運(yùn)營(yíng)后臺(tái)、店鋪后臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)輸出。（2）靈活的報(bào)表展現(xiàn)。業(yè)務(wù)人員可根據(jù)需要，靈活展現(xiàn)電商運(yùn)維的核心及常用指標(biāo)，形成可用的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。評(píng)估與優(yōu)化定期對(duì)數(shù)據(jù)分析報(bào)告的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，保證指標(biāo)的合理性和正確性