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大数据分析公司神策数据正式上线银行DEMO

2023/10/15 19:50:49发布44次查看
近日,中国银保监会刚刚发布《银行业金融机构数据治理指引》指出,银行业金融机构应当在风险管理、业务经营与内部控制中加强数据分析应用,实现数据驱动,提高管理精细化程度,发挥大数据价值。
然而有些遗憾的是,鲜有银行机构能够从中挖掘出数据分析价值。大多数银行的数据仍停留“业务记载”层面,这种“会计”价值并未将大数据真正应用于营销实践、提升业务效率等,造成数据资源的浪费。
目前,招商银行、中原银行、百信银行等银行企业都在通过神策数据实现数据驱动。这些我们身边的银行是如何实现数据分析的?
神策数据官网银行demo已正式上线!这片试验田将带你初步感受这些“满意银行”背后的数据洞察。
神策数据银行demo概览
依托数字技术,在互联网金融的兴起与发展全面冲击了传统银行业。在新业态下,传统银行在金融生态中核心业务和关键环节仍保持固有优势——银行在发展过程中已经积累并正在积累庞大的客户群体基础,同时企业级数据仓库存储了覆盖客户、账户、产品、交易等基本信息和大量的结构化数据,以及海量的以语音、图像、视频等形式存在的非结构化信息。这些数据背后都会蕴藏了诸如客户偏好、社会关系、消费习惯等丰富全面的信息资源。
神策数据深入理解客户、市场、科技与竞争变化对银行网点转型与智慧银行建设的驱动,帮助银行在数据洞察下构建高效服务体系,一系列银行应用场景已经落地。
(一)关于营销:客户体验,全生命周期的智慧营销与服务;
数据治理应当覆盖数据的全生命周期,覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据,覆盖内部数据和外部数据,覆盖监管数据,覆盖所有分支机构和附属机构。
——《银行业金融机构数据治理指引》
大多数银行的各服务渠道的彼此隔离形成“服务孤岛”,让银行无法实现渠道互动、有效服务客户。同时,日益激烈的银行竞争导致获客成本高居不下。银行追求更为精准的营销解决方案,破除短期、粗犷且无法评估效果的传统营销与服务模式,迫切从单一渠道推送到多渠道协作转型、营销从拍脑袋的灵感式向基于数据分析的智慧、精准营销转型。神策数据帮住银行客户实现:
1、行为数据与业务数据打通,完善的渠道分析模型,实现跨营销渠道协同的营销流程。常见的场景如:
全面剖析营销渠道,形成“科学投放-效果评估-渠道优化”的闭环。
从用户的获取、活跃、留存、付费、传播等方面评估广告投放质量,对sem、edm、今日头条、广点通等渠道的投放进行全面分析,实现不同广告渠道、广告关键词、广告系列、广告内容、广告媒介的优化闭环。
不同渠道来源的触发用户数
打通呼叫中心,拓建多渠道互动响应的客户服务能力。
银行通常会通过呼叫中心(callcenter)来辅助银证类、银保类、理财类及信用卡类电销业务。以电销为例,盲目式电话推销极易引起客户反感,成功率极低。精准营销,在了解客户兴趣与爱好、购买能力做出预测和综合判断后,向客户推荐金融服务及产品,以保障推荐产品符合其财力、兴趣、理财偏好。当呼叫中心与神策分析打通,电销人员可以在掌握客户交易行为、理财情况等信息前提下进行产品与服务的针对性推荐,能够最大限度提高客户尊崇感和满意度,保证电销成功率,最终优化智能客服服务和人工坐席服务。
2、千人千面,推出个性化银行服务与产品。了解客户的群组特征和个性化需求并进行用户分群,结合客户个性化需求,主动且实时地向客户推荐他们感兴趣的产品或服务,以及挽回即将流失客户的操作3、持续关注客户体验,不断优化全生命周期的营销与服务计划。伴随客户生命周期的精准营销,不以单次营销为目标。既要不断挖掘目标客户,扩大精准营销范围,也要伴随客户成长过程,在客户不同时期提供适时提供客户需要的产品和服务。(
二)客户管理:用户分层打造高标准专属服务;
银行业金融机构应当确立数据质量管理目标,建立控制机制,确保数据的真实性、准确性、连续性、完整性和及时性。树立数据是重要资产和数据应真实客观的理念与准则。
——《银行业金融机构数据治理指引》
银行通过获取客户的用户属性、金融产品偏好、渠道偏好、风险偏好、理财偏好等全视图信息,通过数据分析精细勾勒用户画像,通过用户分群为客户提供差异化的产品和服务策略。围绕客户管理,神策数据帮助客户实现:1、全面数据采集,私有化部署保证客户资产沉淀。通过神策数据稳定成熟的银行系统私有化部署方案,保障客户信息、每一笔资金安全与稳定,实现数据资产积累。帮助银行整合电子渠道(手机银行、直销银行、微信银行)的行为数据,并且提供后端数据导入工具,采集关键行为数据,比如注册、转账成功、实名认证等,最大限度的保证数据的安全性和准确性。2、用户画像,判定客户价值辅助征信体系建立。神策数据结合用户的历史行为和基本属性给用户打标签,通过全面数据采集,以及数据分析对银行客户进行全面细致的画像描摹,了解客户资本情况、资本充足率,对客户风险识别至关重要。同时,外部数据的补充可以辅助银行全方位判别用户在其他银行及金融市场的行为,并通过深度学习模型,预测用户多元化的金融需求等。3、预测客户流失,延长客户生命周期价值。例如针对资产配置异常的中高端客户,结合中高端客户的历史信息,找出影响其资产配置异常与活跃度的主要因素,可通过一对一等服务形式进行挽留客户,从而有效止损。
筛选有过购买基金行为,但超过一个月未访问app客户群
(三)产品迭代:需求洞察,体现以客户为中心的设计
好的设计才有好的营销。通过银行手机银行、直销银行、微信银行等跨终端、多应用的用户行为数据(如操作轨迹、登录习惯、关注的产品模块等)的采集与分析,通过掌握用户的行为数据重现用户的使用过程,更好地了解了用户需求,从以下几方面实现产品运营与优化,提升用户体验。
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