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银行智能营销解决方案
随着移动互联网、物联网的崛起,大数据技术逐步成熟,大数据已经从“概念”走向“价值”。近年来,银行业信息系统建设日趋
完备,形成并储存了庞大的可用数据资源并将预计在未来几年中呈现井喷式增长。除此之外,银行业面临的更大的挑战是大数据带
来的业务挑战,手机支付,小微贷等新兴业务使得银行越来越难以知道客户的消费行为,银行对于客户的了解程度相对越来越弱,
建立一个整合内外部数据的大数据平台来应对数据和业务的挑战已经成为业界的共识。
方案咨询
本方案主要包含如下几部分:
数据接入,加工,结构化处理,融合,存储及分析;
投诉信息提取(部门,问题,原因)、类型分类等;
投诉统计分析:客户、部门、产品、地区、时间等;
系统管理:模型管理、自助报表管理等。
通过模型全生命周期管理,实现人工智能分析平台中应用的全流程管理。平台支持Spark,R,Python,基于Spark,R,Python开发的各种开源算法和模型。
数据分析成果直接对接到业务一线,让价值来决定后投入,注重投入产出关系。
标签开发是一个持续的建设过程。对标签启用、正常、停用的全生命周期过程实施管理控制,持续迭代的进行标签的开发和建设。
采集银行自有数据,积极利用外部数据,以客户号为主要维度,建立起反映全面业务视角的客户特征数据项,优化组织数据存储形态,为大数据价值挖掘提供敏捷实施的基础环境。
支持分布式多数据源接入,打通数据孤岛,分布式融合客户数据资产,持续提升客户生态场景应用。
事件式营销;
关系刻画模型;
风控模型。
客户画像展现;
客户筛选与客户策略;
多维分析报表。
基于客户细分的交叉营销、精准营销及事件性营销,如地理位置+画像的营销
基于数据挖掘、大数据分析的客户深入洞察。
基于客户画像、地理位置、行为的实时营销
千人千面的产品推介。
渠道整合,推动客户经理、客服人员、大堂经理转变职能,了解客户全貌,提供个性化服务,做针对性营销及关系维系。
客户生命周期管理,客户关怀及客户挽留。
客户案例
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