大數(shù)據(jù)-商業(yè)模式與大數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)解決方案

大數(shù)據(jù)金融、互聯(lián)網(wǎng)、運(yùn)營商跨界合作，商業(yè)模式與大數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)金融、互聯(lián)網(wǎng)、運(yùn)營商跨界合作，目錄01PART

One公司與大數(shù)據(jù)PART

Two行業(yè)需求與模型02PART

Three合作商業(yè)模式03目錄01PARTOne公司與大數(shù)據(jù)PARTTw目錄01PART

One公司與大數(shù)據(jù)PART

Two行業(yè)需求與模型02PART

Three合作商業(yè)模式03目錄01PARTOne公司與大數(shù)據(jù)PARTTw模型|金融金融領(lǐng)域模型ＡＰＰ滲透率模型ＡＰＰ日活模型營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)模型失聯(lián)客戶模型小額貸模型風(fēng)控模型金融社保模型線上獲客模型精效選址模型活動(dòng)模型信用卡發(fā)卡模型信用卡挖掘模型支行數(shù)據(jù)清洗模型公眾號(hào)模型商圈模型聯(lián)名營銷模型模型|金融金融領(lǐng)域模型ＡＰＰ滲透率模型ＡＰＰ日活模型營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)APP—滲透率模型招行持卡用戶(賬戶余額不為零)未下載并使用招行APP的用戶通過我們大數(shù)據(jù)模型精準(zhǔn)引導(dǎo)用戶下載激活A(yù)PP，提升APP滲透率用戶屬性、行為標(biāo)簽自然屬性社會(huì)屬性通信信息行為最近需求姓名學(xué)歷話費(fèi)賬單活動(dòng)范圍旅游年齡收入流量使用情況出行方式貸款性別職業(yè)短信使用情況愛好購物身份證號(hào)碼家庭地址手機(jī)品牌常用銀行卡婚慶

工作地址手機(jī)價(jià)格每個(gè)月消費(fèi)結(jié)構(gòu)醫(yī)療

聯(lián)系密切的朋友手機(jī)使用年限是否存在理財(cái)行為周轉(zhuǎn)

工資卡銀行

信用卡情況留學(xué)

是否深戶

籍貫

畢業(yè)院校

模型|APPAPP—滲透率模型招行持卡用戶(賬戶余額不為零)用戶屬性、行模型|APPAPP——滲透率模型手機(jī)銀行用戶：招行用戶，且下載APP，并使用。非零持卡用戶：在招行開戶，賬戶余額非零。非零持卡用戶屬性：建立用戶屬性表。數(shù)據(jù)處理流程：1、輸出用戶屬性表，確定相關(guān)屬性；2、提供非零卡用戶基本信息；3、通過非零卡用戶信息獲取用戶屬性。解釋數(shù)據(jù)清洗處理流程:1、通過算法針對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征識(shí)別，建立標(biāo)簽；2、輸出自動(dòng)模型；3、業(yè)務(wù)評(píng)估與應(yīng)用；觸達(dá)方案：1、場(chǎng)景化智能短信；2、運(yùn)營商官方微信；3、傳統(tǒng)線下渠道；4、閃信；5、toolbar；6、自有渠道觸點(diǎn)；7、其他互聯(lián)網(wǎng)渠道。提供用戶屬性表類

確定屬性范圍提供用戶信息獲取用戶屬性用戶觸達(dá)報(bào)表反饋招行合作雙方模型|APPAPP——滲透率模型手機(jī)銀行用戶：招行用戶，且下模型|APPAPP—日活模型（1）持卡用戶，已安裝APP（2）通過場(chǎng)景合作引流，掃二維碼，使用APP的用戶登陸APP，提高日活量自定義標(biāo)簽用戶合作公眾號(hào)合作APP合作渠道精準(zhǔn)圖文二維碼APP入口精準(zhǔn)外呼精準(zhǔn)短信APP目標(biāo)合作商家模型|APPAPP—日活模型（1）持卡用戶，已安裝APP自定模型|失聯(lián)客戶失聯(lián)客戶模型手機(jī)號(hào)是否在網(wǎng)是否在深圳是否線上服務(wù)當(dāng)月累計(jì)出賬(元)開機(jī)天數(shù)_月流量使用費(fèi)用_月(元)130XXXXXXXX

130XXXXXXXX

130XXXXXXXX

價(jià)值手機(jī)號(hào)與機(jī)主姓名匹配關(guān)系用戶在網(wǎng)時(shí)長常在地理位置區(qū)間用戶消費(fèi)檔級(jí)頻次（1）獲得3個(gè)月內(nèi)用戶的是否在網(wǎng)，是否在深圳，以及其它的地點(diǎn)、位置、工作、號(hào)碼、行為標(biāo)簽標(biāo)簽信息（2）通過模型判斷用是否存量客戶是否屬于失聯(lián)狀態(tài)，方便銀行進(jìn)一點(diǎn)喚醒沉默用戶模型|失聯(lián)客戶失聯(lián)客戶模型手機(jī)號(hào)是否在網(wǎng)是否在深圳是否線上服模型|營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)模型目標(biāo)市場(chǎng)調(diào)研目標(biāo)客戶分析目標(biāo)客戶觸達(dá)近2年區(qū)域GDP值及增長率；近2年區(qū)內(nèi)GDP與全市各區(qū)平均GDP比值變動(dòng)情況；區(qū)域人口規(guī)模、密度、結(jié)構(gòu)、收入?yún)^(qū)域網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量、距離、區(qū)域人群宏觀畫像消費(fèi)行為習(xí)慣：購物場(chǎng)所/方式選擇，優(yōu)先購物場(chǎng)所/方式，月均購物頻率，單次消費(fèi)金額，分類購物情況，消費(fèi)金額等交通工具（有無車）居住情況（有無房產(chǎn)，房產(chǎn)價(jià)值區(qū)間）家庭情況（有無孩子老人）主要活動(dòng)區(qū)域，喜好偏好、生活方式已有金融消費(fèi)情況金融消費(fèi)預(yù)測(cè)線上線下方式相結(jié)合：營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)wifi推送主要商圈wifi+線下宣傳推送社區(qū)營銷活動(dòng)EDM個(gè)性化郵件QQ彈窗手機(jī)運(yùn)營商彈窗主要網(wǎng)站精準(zhǔn)廣告展示電銷（補(bǔ)充用戶標(biāo)簽）通過消費(fèi)者畫像，把握關(guān)鍵的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，研究區(qū)域內(nèi)市場(chǎng)容量和趨勢(shì)，預(yù)測(cè)市場(chǎng)份額。模型|營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)模型目標(biāo)市場(chǎng)調(diào)研目標(biāo)客戶分析目標(biāo)客戶觸模型|營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)模型營業(yè)場(chǎng)所WIFI鋪設(shè)（O2O)指定產(chǎn)品篩選人群開展精準(zhǔn)營銷指定人群不定期畫像報(bào)告(側(cè)重變化）1、緩解網(wǎng)點(diǎn)排隊(duì)焦灼情緒，減少服務(wù)糾紛2、利用WIFI連接頁面捕捉客戶信息標(biāo)簽3、利用WIFI內(nèi)架網(wǎng)站開展金融產(chǎn)品和服務(wù)宣介1、輔助開展任務(wù)指標(biāo)下達(dá)2、輔助開展網(wǎng)點(diǎn)績效分析3、輔助開展網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)提升模型|營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)模型營業(yè)場(chǎng)所WIFI鋪設(shè)指定產(chǎn)品指定人模型|精效選址精效選址模型分析維度說明

特征【客流量分析】1、按居住人群、流動(dòng)人群、工作人群細(xì)分2、取近8天的平均值【年齡分析】1、按人群的年齡分布階段細(xì)分2、取近8天的平均值【銀行信息分析】1、按人群所使用銀行卡信息細(xì)分2、取近8天的平均值【通訊消費(fèi)分析】1、按人群的通訊消費(fèi)行為細(xì)分2、取近8天的平均值【客戶業(yè)務(wù)需求分析】1、按人群的業(yè)務(wù)需求細(xì)分2、取近8天的平均值（1）基于位置、時(shí)間的精準(zhǔn)用戶人群分析，標(biāo)簽信息，模型賦能于商業(yè)選址參考（2）對(duì)區(qū)域進(jìn)行、通過綜合分析該區(qū)域的交通、客戶畫像、人流量進(jìn)行綜合分析，具體的選址邏輯及模型。模型|精效選址精效選址模型分析維度說明1、按居住人群、流動(dòng)人模型|精效選址精效選址模型關(guān)鍵因素分析客戶挖掘競(jìng)品分析選址分析銷售預(yù)估位置管理通過挖掘線下的軌跡數(shù)據(jù)，能夠量化潛在消費(fèi)者對(duì)不同類型地點(diǎn)服務(wù)的需求行為特征，從而精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)明確的消費(fèi)者，自動(dòng)挖掘出未覆蓋的需求分布通過深度挖掘線上移動(dòng)端檢索數(shù)據(jù)和地圖檢索數(shù)據(jù)，可以準(zhǔn)確定位有直接服務(wù)需求的用戶分析時(shí)間、空間、交通、網(wǎng)點(diǎn)等綜合因素，結(jié)合用戶需求，告訴你應(yīng)該在哪里開店。165234通過用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)，整合行業(yè)用戶特征，對(duì)用戶進(jìn)行分行業(yè)需求關(guān)鍵指標(biāo)行為分析同行業(yè)其他企業(yè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)分析財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)與收益評(píng)估通過綜合分析該區(qū)域的交通、客戶畫像、人流量進(jìn)行綜合分析，選址邏輯及模型。模型|精效選址精效選址模型關(guān)鍵因素分析客戶挖掘競(jìng)品分析選址分模型|信用卡發(fā)卡信用卡發(fā)卡模型分析基于全網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)以及客戶自有的用戶數(shù)據(jù)，進(jìn)行整合分析并形成模型分析結(jié)果篩選基于用戶篩選規(guī)則，按照客戶要求的篩選條件，進(jìn)行客戶所需要的特定群體用戶的篩選，形成特定用戶群篩選規(guī)則說明有買房需求的人過去6個(gè)月有過樓盤電話咨詢行為的用戶有買車需求的人過去6個(gè)月有過4S店電話咨詢行為的用戶裝修需求人群過去3個(gè)月有過建材裝修類商品交易的用戶出境旅游需求人群過去3個(gè)月有過出行旅游類網(wǎng)站訪問的用戶房產(chǎn)關(guān)注人群過去6個(gè)月訪問過房產(chǎn)咨詢類網(wǎng)站的用戶過去6個(gè)月使用過二手房/學(xué)區(qū)房qq群用戶汽車關(guān)注人群過去6個(gè)月訪問過汽車咨詢類網(wǎng)站的用戶過去6個(gè)月使用過二手車qq群的用戶居家生活類商品購買(num>30)同時(shí)滿足右側(cè)6類特征的用戶，為購車潛力人群穿衣打扮類商品購買(price>4308)母嬰育兒類媒體訪問(num>11)時(shí)尚女人類媒體訪問(num>11)數(shù)碼IT類媒體訪問(num>7)文學(xué)藝術(shù)類媒體訪問(num>14)居家生活類商品購買(num>20)同時(shí)滿足右側(cè)7類特征的用戶，為購房潛力人群穿衣打扮類商品購買(price>3388)科學(xué)教育類媒體訪問(num>10)母嬰育兒類媒體訪問(num>11)時(shí)尚女人類媒體訪問(num>11)數(shù)碼IT類媒體訪問(num>5)文學(xué)藝術(shù)類媒體訪問(num>12)在10萬潛在用戶中，篩選出近期有大額消費(fèi)的潛在用戶，并進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。營銷響應(yīng)率從6%提升到16.7%模型|信用卡發(fā)卡信用卡發(fā)卡模型分析基于全網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)以及客戶自模型|信用卡發(fā)卡信用卡網(wǎng)絡(luò)化進(jìn)程加速輕度關(guān)注信用卡人群占67.7%，表明大部分人群訪問頻次較低，線上辦理信用卡由于額度小、用戶習(xí)慣線下辦理業(yè)務(wù)等條件約束，訪問信用卡頁面意愿不強(qiáng)3.2%的人群訪問頻次較多，說明該人群信用卡業(yè)務(wù)層面需求較多，可作為重點(diǎn)維護(hù)對(duì)象模型|信用卡發(fā)卡信用卡網(wǎng)絡(luò)化進(jìn)程加速輕度關(guān)注信用卡人群占67模型|信用卡發(fā)卡用戶支付移動(dòng)化趨勢(shì)明顯隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展，移動(dòng)支付成為大勢(shì)所趨，信用卡約有46.7%的人群使用支付寶，遠(yuǎn)高于普通人群的比例，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和金融的相互融合趨勢(shì)漸趨明顯；各大銀行紛紛發(fā)力移動(dòng)支付領(lǐng)域，工商銀行、中國銀行等接連推出“云支付”產(chǎn)品，爭(zhēng)奪市場(chǎng)份額模型|信用卡發(fā)卡用戶支付移動(dòng)化趨勢(shì)明顯隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展模型|信用卡發(fā)卡信用卡人群理財(cái)需求強(qiáng)烈無論是在股票、貴金屬還是外匯、期貨，信用卡人群較普通人群都表現(xiàn)出較高的關(guān)注度，說明信用卡人群資產(chǎn)相對(duì)充裕，但同時(shí)存在較高的風(fēng)險(xiǎn)模型|信用卡發(fā)卡信用卡人群理財(cái)需求強(qiáng)烈無論是在股票、貴金屬還模型|信用卡發(fā)卡購物卡人群網(wǎng)購需求旺盛購物卡人群更加偏愛電商平臺(tái)，阿里、京東雙寡頭優(yōu)勢(shì)明顯模型|信用卡發(fā)卡購物卡人群網(wǎng)購需求旺盛購物卡人群更加偏愛電商模型|信用卡發(fā)卡車主卡人群對(duì)于汽車偏好遠(yuǎn)高于其他卡種車主卡人群對(duì)于汽車的關(guān)注度明顯高于其他卡種人群，在汽車品牌偏好方面沒有明顯的國別偏好，對(duì)大眾的喜愛程度最高模型|信用卡發(fā)卡車主卡人群對(duì)于汽車偏好遠(yuǎn)高于其他卡種車主卡人模型|信用卡發(fā)卡女人卡人群偏愛生活類網(wǎng)站信用消費(fèi)市場(chǎng)的用戶中，女性用戶占比達(dá)54.1%，針對(duì)女人卡人群的偏好推出針對(duì)性的產(chǎn)品顯得尤為重要，女人卡人群相對(duì)其他卡種人群更加喜歡電商、家政等與日常生活息息相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)模型|信用卡發(fā)卡女人卡人群偏愛生活類網(wǎng)站信用消費(fèi)市場(chǎng)的用戶中模型|信用卡發(fā)卡商旅卡人群資產(chǎn)最為充足商旅卡人群對(duì)創(chuàng)業(yè)投資、房地產(chǎn)、金融、奢飾品等偏好度較高，相對(duì)收入較高，是高端信用卡受眾的不二人選模型|信用卡發(fā)卡商旅卡人群資產(chǎn)最為充足商旅卡人群對(duì)創(chuàng)業(yè)投資、模型|信用卡發(fā)卡航空卡人群訪問航空相關(guān)頁面熱情較高航空卡人群訪問航空頁面明顯高于其他人群，在航空公司偏好方面，最常訪問東方航空模型|信用卡發(fā)卡航空卡人群訪問航空相關(guān)頁面熱情較高航空卡人群模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型盲目發(fā)卡未合理地選擇客戶國內(nèi)推出信用卡業(yè)務(wù)的商業(yè)銀行都不同程度地存在以下問題：信用卡信用額度設(shè)定不合理上述問題給這些銀行造成的損失是巨大的，它們逐漸意識(shí)到僅重視信用卡發(fā)行量的增加及客戶消費(fèi)金額的提高是不夠的。如何衡量客戶價(jià)值的高低，確立發(fā)卡準(zhǔn)則，為核發(fā)信用卡及信用額度提供參考，防范與信用卡違約、欺詐行為等相關(guān)的一系列問題成為了這些銀行的首要任務(wù)。模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型盲目發(fā)卡國內(nèi)推出信用卡業(yè)務(wù)的商模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型根據(jù)國內(nèi)A銀行信用卡中心提供的數(shù)據(jù)集：首先，從持卡人的收入、刷卡消費(fèi)及個(gè)人信用三方面利用聚類分析方法將該行的所有顧客進(jìn)行細(xì)分；然后，利用持卡人的背景信息變量建立預(yù)測(cè)模型，對(duì)客戶所屬類別進(jìn)行預(yù)測(cè)；最后，利用預(yù)測(cè)模型輸出的決策樹規(guī)則，幫助銀行了解不同類別客戶的相關(guān)特征，根據(jù)這些特征為銀行的營銷人員尋找、定位有價(jià)值的新客戶提供幫助，同時(shí)對(duì)不同價(jià)值的客戶采取不同的管理營銷策略，使?fàn)I銷人員的工作更有針對(duì)性、更有效，從而為增進(jìn)銀行與客戶之間的互動(dòng)關(guān)系，減少客戶流失率，強(qiáng)化客戶忠誠度和價(jià)值，改進(jìn)客戶關(guān)系管理提供參考依據(jù)。立足于銀行自身，利用挖掘出的決策樹規(guī)則，管理者可規(guī)劃出諸多營銷方案，朝著提高銀行經(jīng)營效益的方向前進(jìn)。如果銀行能夠做到對(duì)客戶群體按照一些細(xì)分的如地理、人口統(tǒng)計(jì)、行為等變量精確定位，對(duì)不同群體的客戶實(shí)行一對(duì)一的營銷方案，滿足每類客戶的需要.模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型根據(jù)國內(nèi)A銀行信用卡中心提供的模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型個(gè)人基本信息：性別、年齡、職業(yè)、學(xué)歷、戶籍、婚姻、個(gè)人月收入及支出等家庭情況：家庭月收入、人口數(shù)、家庭經(jīng)濟(jì)狀況等個(gè)人持卡消費(fèi)情況：刷卡頻率、月刷卡金額、借款余額及逾期等個(gè)人與銀行往來的相關(guān)情況：呆賬記錄、退票記錄、拒往記錄、其它銀行強(qiáng)制?？ㄓ涗浀裙?7個(gè)變量。模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型個(gè)人基本信息：性別、年齡、職業(yè)模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型變量名變量解釋類別申請(qǐng)書來源信用卡申請(qǐng)書的來源及方式8分類變量瑕疵戶此信用卡是否為瑕疵戶2分類變量逾期此信用卡是否超過30天沒有還款2分類變量呆賬此信用卡是否有呆帳記錄2分類變量借款余額此信用卡持有人是否有借款余額大于800萬元2分類變量退票此信用卡持有人是否有退票記錄2分類變量拒往記錄此信用卡持有人是否有拒往記錄2分類變量強(qiáng)制?？ㄓ涗洿诵庞每ǔ钟腥耸欠裼兴袕?qiáng)制?？ㄓ涗?分類變量張數(shù)此信用卡持有人個(gè)人擁有的信用卡張數(shù)5分類順序變量頻率此信用卡持有人個(gè)人使用信用卡的頻率5分類順序變量戶籍此信用卡持有人戶籍所在地理區(qū)4分類變量都市化程度此信用卡持有人戶籍所在地都市化程度3分類變量性別此信用卡持有人之性別2分類變量模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型變量名變量解釋類別申請(qǐng)書來源信模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型變量名變量解釋類別年齡此信用卡持有人之年齡狀況9分類順序變量婚姻此信用卡持有人之婚姻狀況3分類變量學(xué)歷此信用卡持有人之學(xué)歷5分類順序變量職業(yè)此信用卡持有人之職業(yè)22分類變量個(gè)人月收入此信用卡持有人之個(gè)人平均月收入8分類順序變量個(gè)人月開銷此信用卡持有人之個(gè)人平均月開銷5分類順序變量住家此信用卡持有人之住家情況6分類變量家庭月收入此信用卡持有人之家庭平均月收入6分類順序變量月刷卡額此信用卡持有人之平均月信用卡刷卡金額8分類順序變量宗教信仰此信用卡持有人之宗教信仰7分類變量人口數(shù)此信用卡持有人之共同居住人口數(shù)9分類順序變量家庭經(jīng)濟(jì)此信用卡持有人之家庭經(jīng)濟(jì)客觀等級(jí)5分類順序變量血型此信用卡持有人之血型4分類順序變量星座此信用卡持有人之星座12分類變量模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型變量名變量解釋類別年齡此信用卡模型|小額貸小額貸模型通過分析客戶上網(wǎng)行為、消費(fèi)記錄等數(shù)據(jù)，找出具有“貸款”需求的用戶，為銀行行制定出精準(zhǔn)觸點(diǎn)及相應(yīng)場(chǎng)景的營銷方案，從而提高客戶授信提款率。金融信用卡用戶短信中出現(xiàn)信用卡關(guān)鍵詞信用卡，申卡

用戶收入標(biāo)簽短信中出現(xiàn)收款關(guān)鍵詞，統(tǒng)計(jì)收入金額收款，到賬，工資（國平）

用戶消費(fèi)標(biāo)簽短信中出現(xiàn)消費(fèi)關(guān)鍵詞，統(tǒng)計(jì)消費(fèi)金額消費(fèi)，出賬（國平）

理財(cái)需求用戶短信中出現(xiàn)理財(cái)關(guān)鍵詞，或者使用理財(cái)有關(guān)的APP理財(cái)，黃金，基金，外匯，理財(cái)類APP貸款用戶短信中出現(xiàn)貸款關(guān)鍵詞，或者使用貸款有關(guān)的APP貸款，放款

證券用戶短信中出現(xiàn)證券關(guān)鍵詞，或者使用證券有關(guān)的APP股票，基金，證券證券類APP保險(xiǎn)用戶短信中出現(xiàn)保險(xiǎn)關(guān)鍵詞，或者使用保險(xiǎn)有關(guān)的APP保險(xiǎn)，人壽，車險(xiǎn)

用戶信用值使用用戶品值分

上網(wǎng)屬性APP標(biāo)簽單個(gè)app的pv值行為畫像IT關(guān)注者(PV值)求職工具使用者(PV值)安居客(PV值)賽車跑酷游戲(PV值)便捷生活追逐者(PV值)社交達(dá)人(PV值)博彩達(dá)人(PV值)手機(jī)安全關(guān)注者(PV值)財(cái)經(jīng)資訊關(guān)注者(PV值)手機(jī)營業(yè)廳使用達(dá)人(PV值)測(cè)評(píng)工具使用達(dá)人(PV值)輸入法關(guān)注者(PV值)吃貨(PV值)刷機(jī)工具使用達(dá)人(PV值)出行達(dá)人(PV值)搜索工具使用達(dá)人(PV值)地圖使用達(dá)人/路盲(PV值)體育競(jìng)技游戲(PV值)電池工具使用達(dá)人(PV值)體育資訊關(guān)注者(PV值)動(dòng)漫愛好者(PV值)網(wǎng)購達(dá)人(PV值)二維碼工具使用達(dá)人(PV值)網(wǎng)絡(luò)電話愛好者(PV值)翻譯官(PV值)網(wǎng)絡(luò)工具使用達(dá)人(PV值)工具使用達(dá)人(PV值)網(wǎng)頁瀏覽達(dá)人(PV值)購物達(dá)人(PV值)違章工具使用達(dá)人(PV值)號(hào)簿工具使用達(dá)人(PV值)文學(xué)閱讀愛好者(PV值)橫版格斗游戲(PV值)物流工具使用達(dá)人(PV值)即時(shí)對(duì)戰(zhàn)游戲(PV值)下載達(dá)人(PV值)即時(shí)通信愛好者(PV值)新聞資訊關(guān)注者(PV值)記錄工具使用達(dá)人(PV值)休閑益智游戲(PV值)健康養(yǎng)生達(dá)人(PV值)學(xué)霸(PV值)角色扮演游戲(PV值)音樂愛好者(PV值)卡牌策略游戲(PV值)影視愛好者(PV值)理財(cái)達(dá)人(PV值)郵箱工具使用達(dá)人(PV值)旅游達(dá)人(PV值)育兒關(guān)注者(PV值)論壇愛好者(PV值)云工具使用達(dá)人(PV值)美拍愛好者(PV值)桌面工具使用達(dá)人(PV值)美妝達(dá)人游戲(PV值)資訊關(guān)注者(PV值)模擬經(jīng)營游戲(PV值)互聯(lián)網(wǎng)熱詞標(biāo)簽pv值汽車關(guān)注者(PV值)業(yè)務(wù)熱詞標(biāo)簽pv值模型|小額貸小額貸模型通過分析客戶上網(wǎng)行為、消費(fèi)記錄等數(shù)據(jù)，模型|風(fēng)控風(fēng)控模型個(gè)人信息：張三借款原因職業(yè)/收入水平/財(cái)產(chǎn)情況/信用歷史貸款額度……….未如期還款違約X:借款人數(shù)據(jù)Y:是否違約個(gè)人信息：李四……….如期還款未違約信貸樣本數(shù)據(jù)多維度大數(shù)據(jù)放貸\違約還款能力還款意愿教育房產(chǎn)性別婚姻收入娛樂社交旅游法律水電傳統(tǒng)數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)模型|風(fēng)控風(fēng)控模型個(gè)人信息：張三借款原因職業(yè)/收入水平/財(cái)產(chǎn)模型|支行數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗模型（1）臨時(shí)數(shù)據(jù)信息清洗（2）銀行用戶地理位置識(shí)別清洗模型|支行數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗模型（1）臨時(shí)數(shù)據(jù)信息清洗模型|公眾號(hào)公眾號(hào)模型會(huì)員權(quán)益產(chǎn)品支行公眾號(hào)集團(tuán)公眾號(hào)深度商圈運(yùn)營（1）通過運(yùn)營商微信大數(shù)據(jù)為客戶公眾號(hào)運(yùn)營賦能（2）會(huì)員權(quán)益產(chǎn)品智能推薦上線（3）線上產(chǎn)品資源與銀行公眾號(hào)整合模型|公眾號(hào)公眾號(hào)模型會(huì)員權(quán)益產(chǎn)品支行公眾號(hào)集團(tuán)公眾號(hào)深度商模型|金融社保金融社保模型正在使用的用戶精準(zhǔn)營銷非本行業(yè)用戶根據(jù)用戶使用特性判斷篩選活躍用戶，基于聯(lián)通大數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)分析活躍用戶特征（年齡、性別、收入水平、消費(fèi)能力、手機(jī)使用特性）依據(jù)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，繪制潛在目標(biāo)用戶模型，根據(jù)模型尋找，在運(yùn)營商級(jí)用戶體量下尋找并鎖定目標(biāo)用戶在目標(biāo)用戶遇到潛在需求的場(chǎng)景時(shí)觸發(fā)場(chǎng)景營銷機(jī)制，選擇最優(yōu)的營銷推廣機(jī)制進(jìn)行精細(xì)化營銷通過數(shù)據(jù)分析，輸出“線上辦理金融社保卡”、“存款送手機(jī)”的客戶特征，尋找具有此類需求的客戶特征，優(yōu)化宣傳投放策略，提高銀行線上獲客的精準(zhǔn)度。通過基礎(chǔ)客戶群畫像，生成特定銀行新客群模型，針對(duì)該模型由聯(lián)通建模系統(tǒng)進(jìn)行建模篩選出潛在目標(biāo)客戶，進(jìn)而進(jìn)行針對(duì)性營銷活動(dòng)策劃和推廣，同時(shí)不斷優(yōu)化新客模型提升效率。模型|金融社保金融社保模型正在使用的用戶精準(zhǔn)營銷非本行業(yè)用戶模型|線上獲客線上獲客模型資產(chǎn)信息特征產(chǎn)品偏好特征收入貢獻(xiàn)特征消費(fèi)行為特征客戶AUM各類產(chǎn)品日均值和時(shí)點(diǎn)值接觸到銷戶的不同階（獲取、提升、成熟、衰退和流失期）給銀行帶來的利潤貢獻(xiàn)（高價(jià)值、中價(jià)值、低價(jià)值客戶）消費(fèi)地理位置消費(fèi)時(shí)段品牌偏好廣告營銷偏好消費(fèi)熱點(diǎn)偏好生命周期特征持有及投資服務(wù)偏好（定期持有、生活繳費(fèi)、銀行理財(cái)偏好渠道偏好特征柜臺(tái)網(wǎng)銀手機(jī)銀行通過大數(shù)據(jù)挖掘銀行用戶行為數(shù)據(jù)，包括用戶屬性、消費(fèi)水平、訂單行為、瀏覽行為、購買偏好等，輔助商家實(shí)時(shí)掌握客戶情況，進(jìn)行針對(duì)性營銷或維系。模型|線上獲客線上獲客模型資產(chǎn)信息特征產(chǎn)品偏好特征收入貢獻(xiàn)特模型|聯(lián)名營銷持卡用戶尊享流量優(yōu)惠：充值永久8.5折、刷卡每月最高贈(zèng)2G流量新用戶享：申卡送品牌拉桿箱/雙肩背包及最高1G流量9分享兌：每月消費(fèi)3筆99元即可9分兌換星巴克、必勝客、哈根達(dá)斯、漢堡王、GODIVA等明星產(chǎn)品精彩365：逢周三、周六，持中信銀行信用卡在全國指定門店刷卡消費(fèi)指定金額/產(chǎn)品，即可尊享五折/買一送一/滿額直減等優(yōu)惠，例如哈根達(dá)斯半價(jià)優(yōu)惠、COSTA咖啡/太平洋咖啡買一送一、屈臣氏滿160元直減30、東田造型滿200直減100、漢拿山滿150直減75等商品獨(dú)家優(yōu)惠：五星級(jí)酒店自助餐125元購、頂級(jí)五星級(jí)自助餐買一送一、專業(yè)機(jī)構(gòu)潔牙套餐15.6元/期等年費(fèi)減免：金卡用戶開卡當(dāng)月刷卡消費(fèi)或取現(xiàn)一次（不限金額）免首年年費(fèi)；首年再刷卡消費(fèi)或取現(xiàn)5次（不限金額）免次年年費(fèi)，以此類推免費(fèi)航班延誤保險(xiǎn)：航班延誤4小時(shí)最高賠付1000元模型|聯(lián)名營銷持卡用戶尊享流量優(yōu)惠：充值永久8.5折、刷卡每模型|聯(lián)名營銷專屬俱樂部專屬俱樂部【一起沃中信俱樂部】（）用戶可免費(fèi)注冊(cè)俱樂部會(huì)員，獨(dú)享多重特權(quán)簽到特權(quán)：連續(xù)7天簽到領(lǐng)80M流量、定期免費(fèi)領(lǐng)哈根達(dá)斯等商品兌換券（價(jià)值30元）流量特權(quán)：廣東省內(nèi)流量充值永久8.5折，全國流量充值9.5折商品特權(quán)：希爾頓等五星級(jí)自助餐產(chǎn)品獨(dú)享價(jià)132元/位、專業(yè)機(jī)構(gòu)潔牙套餐獨(dú)享20.83元/期等模型|聯(lián)名營銷專屬俱樂部專屬俱樂部【一起沃中信俱樂部】（ht模型|商圈商圈模型9個(gè)門類27個(gè)群2700個(gè)組數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘采用評(píng)分法、相似算法等算法模型其他群組８０％（粉絲＋會(huì)員＋活躍客戶）＋擴(kuò)大銷售＋再銷售＋搭配銷售＋轉(zhuǎn)銷售＋新產(chǎn)品２０％（潛在客戶＋接觸客戶）＋以高價(jià)值客戶＋以產(chǎn)品群找客戶群１０％（流失客戶）－激活＋挽救高價(jià)值客戶低價(jià)值客戶負(fù)價(jià)值客戶活躍客戶流失客戶粉絲。。。。。80分以上的客戶觸點(diǎn)出現(xiàn)頻次評(píng)分法79-30分的客戶30分以下的客戶轉(zhuǎn)賣友商或觸點(diǎn)頻次變化評(píng)分法點(diǎn)評(píng)忠誠度等維度評(píng)分法模型|商圈商圈模型9個(gè)門類27個(gè)群2700個(gè)組數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘采模型|商圈商圈模型怎樣使接觸關(guān)注某品牌消費(fèi)者轉(zhuǎn)化為購買者（匿名－實(shí)名）行為數(shù)據(jù)高價(jià)值用戶（80分以上）中價(jià)值用戶（79-60分）低價(jià)值用戶（59-20分）負(fù)價(jià)值用戶（20分以下）放入購物籃次數(shù)多次放入購物籃偶爾放入購物籃無放入購物籃無放入購物籃差評(píng)點(diǎn)擊商品次數(shù)10次上５次上1次上無記錄注冊(cè)關(guān)注品牌次數(shù)10次上５次上1次上無記錄進(jìn)入電商網(wǎng)站/WEB、APP、第三方電商20次上10次上5次上無記錄評(píng)價(jià)答復(fù)五星好評(píng)三星一般二星差評(píng)門店接觸數(shù)據(jù)10次上５次上1次上無記錄門店咨詢10次上５次上1次上無記錄模型|商圈商圈模型怎樣使接觸關(guān)注某品牌消費(fèi)者轉(zhuǎn)化為購買者（匿模型|商圈商圈模型怎樣把需求客戶轉(zhuǎn)化為某品牌的購買者（匿名＋實(shí)名）行為數(shù)據(jù)高價(jià)值客戶（80分以上）中價(jià)值客戶（79-60分）低價(jià)值客戶（59-20分）負(fù)價(jià)值客戶（20分以下）購買品種次數(shù)購買多型號(hào)多頻次購買單型號(hào)有購買差評(píng)無購買差評(píng)購買價(jià)值額度10萬元上３萬元１萬元０購買同品牌其他產(chǎn)品只買本品牌產(chǎn)品購買多種產(chǎn)品購買其他產(chǎn)品量更大買其他產(chǎn)品忠誠度評(píng)分五星好評(píng)三星一般二星差評(píng)線上接觸咨詢次數(shù)10次上５次上1次上無瀏覽門店接觸數(shù)據(jù)10次上５次上1次上無記錄線上注冊(cè)關(guān)注每月10次以上點(diǎn)擊關(guān)注每月５次以上點(diǎn)擊關(guān)注每月1次以上點(diǎn)擊關(guān)注無記錄模型|商圈商圈模型怎樣把需求客戶轉(zhuǎn)化為某品牌的購買者（匿名＋推薦置信度收藏0.2搜索0.15點(diǎn)擊0.15注冊(cè)0.1評(píng)論0.15關(guān)注0.15上網(wǎng)次數(shù)0.1門店次數(shù)0.1客戶標(biāo)簽產(chǎn)品標(biāo)簽1.00AAAAA---多多AA0.8ABABAA多多A--0.8A--ABAA多多A--0.4ABBBAA---多C--0.6ABAB---C多多A--0.2BBA---CA多多B--0.4AB---BCC多多----0.4ABC---AA多多----0.2BBAB---A----B--模型|商圈行為標(biāo)簽評(píng)分權(quán)重推薦收藏搜索點(diǎn)擊注冊(cè)評(píng)論關(guān)注上網(wǎng)門店客戶產(chǎn)品1.00AAAA統(tǒng)計(jì)分析聚類分析關(guān)聯(lián)分析預(yù)測(cè)…….行為建模剛性需求興趣圖譜真實(shí)想法實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)比較…….標(biāo)簽畫像分群價(jià)值行為數(shù)據(jù)忠誠度高價(jià)值客戶挖掘潛在客戶轉(zhuǎn)化率分析流失客戶客戶分析客戶活躍度分析客戶剛性需求分析接觸客戶分析客戶粘性分析客戶滿意度分析再銷售分析轉(zhuǎn)銷售分析新產(chǎn)品接受度分析客戶價(jià)值挖掘分析根據(jù)客戶行為和身份數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)值挖掘分析模型|商圈統(tǒng)計(jì)分析聚類分析關(guān)聯(lián)分析預(yù)測(cè)…….行為建模剛性需求興趣圖譜真一、對(duì)全網(wǎng)接觸客戶和產(chǎn)品建唯一識(shí)別標(biāo)簽二、對(duì)每一個(gè)客戶和產(chǎn)品９個(gè)屬性、180個(gè)維度、6300個(gè)觸點(diǎn)360度全景畫像二、對(duì)客戶和產(chǎn)品進(jìn)行特征屬性進(jìn)行９個(gè)門類27個(gè)群2700個(gè)組粒度細(xì)分三、對(duì)每一個(gè)群組門類及客戶和產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘四、融合客戶產(chǎn)品訂單行為表現(xiàn)的需求特征模型|商圈商圈模型一、對(duì)全網(wǎng)接觸客戶和產(chǎn)品建唯一識(shí)別標(biāo)簽?zāi)Ｐ蛗商圈商圈模型商圈Crystal

精準(zhǔn)營銷畫像數(shù)聚視圖推薦人找貨門店渠道導(dǎo)購貨找人誰是我的潛在客戶哪里用我的網(wǎng)店門店模型|商圈商圈Crystal

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