文档介绍：大数据项目在银行业的应用
大数据项目启动思路
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首先要了解自己的企业,或者自己所在的行业的核心是什么?
作为各类企业尤其是客户方的企业来说,大数据跟他们有什么关系,或者说作为企业方怎样去参与,这是企业方现在面临的最大问题。
大数据项目启动思路
核心数据
核心数据现在对很多企业来说实际上就是CRM, 自己的用户系统,这是最重要的。
外围数据
如企业经常会在线上线下举办一些活动,在做活动的时候,消费者的信息只是简单地提供在表单里面,还是进入了CRM的系统里?
常规渠道的数据
需要企业去找常规渠道里面的数据,跟自己的CRM结合起来,才能为自己下一步做市场营销、做推广、产品创新等建立基础。
社会化数据
这方面信息的主要特征是非结构化,而且非常庞大
大数据项目启动思路
在建立数据的过程中,企业需要从什么方向去探索,也不是漫无目的的。
在大数据尤其是互联网时代还有一个最重要的点,就是失效预警。即你发现一个规律,在现实中应用了,但是你一定要设立一些预警指标。
大数据项目启动思路
大数据项目建设要点
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大数据项目建设要点
1、关注集群属性,推进“区域化”营销
将同样生活、工作圈内的客户作为一个“集群”,这些客户往往具有某些相同的属性,分析这些集群客户的规律与偏好,针对不同集群的特征进行差异化营销。
具体的操作方式包含如下四个步骤:
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合理划分区域
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区域客户画像
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行为偏好分析
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遴选营销活动
发现数据中存在的关系和规则,挖掘数据背后隐藏的知识,预测未来的发展趋势。这是大数据应用的最终目的和方向,也是能够为企业带来实际效益的手段。对于银行而言,预测客户的信用风险与流失风险无疑是最重要的工作之一。
这项工作的开展需要经历如下几个步骤:
大数据项目建设要点
2、整合运营信息,跟踪客户“健康度”
量化评估指标
构建诊断模型
指导日常工作
大数据项目建设要点
量化评估指标
构建诊断模型
指导日常工作
1、业务信息类
2、消费信息类
3、捆绑业务类
4、客户维系类
大数据项目建设要点
量化评估指标
构建诊断模型
指导日常工作
1、主成分分析法
通过主成分的载荷矩阵和主成份的贡献率确定指标权重。
2、层次分析法
通过对非定量事件的定量对比分析,制定出一套较为可行的确定权重或直接比较的方法。