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1、用户画像大数据分析平台解决方案集中展现数据整合万物互联人工智能云计算智能分析数据分析数据应用智能预警虚拟现实大数据01 案例介绍通过驾驶行为数据,构建精准的车险用户画像,进一步提高业务效率和获客能力。性别年龄国籍地理位置开车地点职业驾照类别开车频率开车原因健庩状况医疗条件感知力学习周期消费习惯民族特征教育水平婚姻状态共用车辆情况生活方式使用药物情况酒驾经历疲劳驾驶收入情况碰撞事故车辆维修犯罪记录违章驾驶记录 驾驶时间通过对用户不同维度的大数据分析,最终得出可执行的业务决策。基本属性行为习惯购买 能力心理 特征社交 网络兴趌 爱好用户画像案例介绍某保险公司用户画像某保险公司用户画像获益数据用户画
2、像产品匹配精准营销公司收益1、保险公司CRM系统数据2、保单数据3、出险数据1、数据标注2、多维建模3、全景画像1、保险产品明细匹配2、总价个性化组合推荐3、产品优惠度与成交底线、商业险产品推荐成功率提高50%2、用户满意度增加20%3、平均成单沟通次数比原来减少了0.5次1、产品销售成本总体下降20%2、销售额总体增加14%3、总体毛利提升了40%用户画像案例介绍某证券公司用户画像对证券公司平台用户进行个性化营销开户促销产品促销数据集:百万级别的证券用户数据解决方案:基于上下文的证券用户画像识别“薅羊毛”用户对真实用户进行大力度促销营销效果:有效防止了“薅羊毛”用户的出现(防止开户返利
3、过程的无效用户)针对不同用户产品推荐交易的成功率提升了50%(基金、理财产品的推荐交易成功率提升了50%)提升了总体整体销售收入增加20%数据用户画像用户识别产品促销用户质量提升02 大数据平台介绍1234数据量Volume多样性Variety价值密度Value速度Velocity从非结构化数据的超大规模和增长,比结构化数据增长快10倍到50倍,是传统数据仓库的10倍到50倍,总数据量的8090%大数据的异构和多样性,多种形式(文本、图像、视频、机器数据),无模式或者模式不明显,不连贯的语法或句义大量的不相关信息对未来趋势与模式的可预测分析,深度复杂分析,机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨
4、询、报告等)实时分析而非批量式分析,数据输入、处理与丢弃,立竿见影而非事后见效丰富的数据来源,来自web、内部网路、传感器、其他智能终端。多样化的数据格式,结构化数据、文字、图片、视频、xml、html、json。处理速度快,并发量大,实时定位数据、工业采集数据。数据量大,Web数据,内部信息系统数据,物联网数据。海量高速数据时代的来临大数据建设中常见的问题平台层开源平台组件使用困难。开源平台组件整合困难。单一组件功能缺失和性能丢失问题数据采集层数据来源的多样性数据类型的复杂性数据特征的多元化数据处理方法的差异化组织内部数据的分散性数据共享机制的缺乏数据分析层数据建模困难数据特征抽取困难数据标
5、签获取困难业务分析目标不明确找不到数据价值点数据展现层针对不同用户的个性化展现困难。数据实时交互困难。大数据平台:构建新一代金融数据仓库实时数据现有业务系统半/非结构化数据ERPCRMHR财务.KafkaETL调度解析/上传贴源数据区明细数据区轻度汇总区主题数据区数据质量管理元数据管理任务调度管理结构化数据仓库区非结构化数据区日志处理文本分析图像存储全文检索实时决策离线处理自助分析数据探索统一检索流式数据实时研判数据加工主题模型自助报表交互探索统计预测模型发现明细查询全文检索实时推荐实时预警实时研判报表业务审计业务传统数仓数据集市自助分析自助报表模型实验用户画像客户分析数据查询全文检索数据融合
6、数据加工数据治理数据集市数据可视化大数据平台:从原始数据到数据集市多源汇聚清洗转化数据建模/数据地图主题数据/多维分析数据自由展现大数据平台:价值点平台整合价值低延时实时计算基于容器云技术的部署很好的SQL支持03 金融大数据方案历史数据查询数据交换平台应用集市数据区网贷之家网贷天眼供应商系统资金核算系统系统企业内外部半结构化、非结构化数据大数据交换组件数据库数据交换组件数据区数据交换组件数据计算层大数据区沙盘演练数据区数据应用层实时数据区客户主题协议主题产品主题业务沙盘演练数据增值产品 网售数据供应链数据增值产品数据区主题数据区 用户访问层客户汇总账户汇总机构汇总 社交媒体用户行为用户评价访
7、问日志处理后大数据待处理大数据流程调度监控告警数据标准数据质量元数据数据安全流程调度平台数据管控平台流程调度层数据管控层数据产生层数据交换层实时数据查询客户管理财务管理外部用户贴源数据区内部管理分析内部用户历史归档数据区IT人员风险管理金融大数据平台总体架构第一方数据实时用户行为采集内容:网贷之家、网贷天眼等业务系统数据数据格式:关系型数据库独特优势:灵活、易扩展、高操控性业务系统数据采集内容:用户行为轨迹数据格式:自定义、高度灵活独特优势:实时、跨站、跨浏览器、跨设备、采集内容:Txt、CSV、Excel、XML、Word、PDF、Socket独特优势:支持非结构化数据、实时、高效日志数据抓
8、取内容:媒体资讯、贴吧、微博、搜索引擎、数据格式:将HTML转换为格式化数据(Json)独特优势:精确的流量控制、JS引擎、模拟登录、模拟用户行为、功能全面、操作简单数据探头系统数据桥接系统日志收集系统抓取系统互联网开放数据采集内容:央行征信、银联交易等合作方数据数据格式:可支持各种第二方数据格式独特优势:支持多种数据格式,按需采集,灵活、易扩展SDK/API/接口合作方数据第二方数据第三方数据大数据平台金融海量数据汇聚构建标签、划分主题与粒度一级分类二级分类三级分类四级分类人口属性产品特征营销特征兴趣爱好购物偏好需求特征基本信息地理位置性格信息持有产品变化趋势广告敏感度风险偏好阅读兴趣运动兴
9、趣社交兴趣购物行为偏好便利性偏好关系偏好当前需求潜在需求18-25;26-35;45+男;女;中性高净值北京CBD东单喜欢新鲜事物,冲动购物双子X1 Carbon10000N/A信用卡月交易次数130每月25-28日为交易高峰近一年交易金额增长150%价格极端不敏感奢侈品、创意品牌0.5%收益范围内不敏感信用良好稳健性纸质书旅游/数据分析8本、10本瑜伽、滑雪CBD商圈、万龙八易滑雪场喜好熟人社交金融圈、咨询圈、四大化妆品、服装、鞋手机APP用户体验要求高服务属性要求高对固定产品忠诚度高海岛旅游、星巴克、美甲智能手机换代家政服务、柯南周边产品摄影相机年龄性别用户综合价值居住城市活跃区域工作地点
10、性格星座产品种类产品金额资产负债率交易频率月变化趋势价格敏感度品牌敏感度收益敏感度风险属性风险接受度材质属性阅读品类月均阅读书籍数量运动类别运动地点社交属性活跃圈子产品偏好渠道偏好便利性导向服务属性回头率当前非数码产品需求当前数码产品需求潜在非数码产品需求潜在数码产品需求相似度计算推荐算法文本挖掘算法分类聚类算法预测算法商业建模分析客户细分模型客户价值模型忠诚度模型受众群体扩散模型社交网络模型归因模型客户获取客户转化客户服务客户挽回战略 & 规划明确并聚焦目标分析 & 洞察全方位深入分析应用 & 营销 & 交互多渠道协同, 数据应用客户体验建设可靠信任关系DATADATADATADATADAT
11、ADATADATADATA数据整合用户画像数据分析客户细分模型客户价值模型忠诚度模型受众群体扩展模型社会网络模型客户获取客户转化客户服务数据应用业务转型大数据技术与平台支撑大数据分析技术和工具网贷客户分析模型不断优化的管理闭环外部数据内部数据数据模型业务应用用户行为偏好数据匹配DATA金融营销大数据闭环应用金融大数据-用户画像架构客户收入支出信息客户渠道使用客户资金往来.客户基本信息客户持有产品客户历史交易客户风险等级事实标签用户画像标签原始数据预测标签模型标签资金往来趋势产品购买次数投诉次数.人口属性账户历史趋势渠道使用频率.用户关联关系用户满意度用户风险评分.产品购买偏好渠道使用偏好用户活跃度.消费能力违约概率用户近期需求.人口属性人群属性用户流失概率.人口属性用户价值用户兴趣爱好.模型预测建模分析统计分析金融大数据-用户画像结果客户全景视图交易信息基于现有各个业务系统和渠道产生的数据客户行为偏好信息包含客户即时偏好分析和长期偏好分析,形成客户兴趣偏好标签客户社会关系网客户交互信息基于分析客户对内对外的各类数据,形成完整的客户交互标签人口统计学标签基本属性,源于现有客户基本信息以及外部数据源性别家庭住址工作单位年龄收入和支出交易流水产品和服务购买历史近期金融产品需求客户意见反馈未来服务预期客户行为偏好客户沟通记录(邮件/短信/QQ)客户讨论倾向客户态度和观点KAM谢谢你的观看
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