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大数据技术在对公业务营销中的PDMA分析

心的本色该是如此。成,如朗月照花,深潭微澜,不论顺逆,不论成败的超然,是扬鞭策马,登高临远的驿站;败,仍滴水穿石,汇流入海,有穷且益坚,不坠青云的傲岸,有“将相本无主,男儿当自强”的倔强。千亿国际娱乐

尽管在当下,打造零售银行成为众多银行的转型口号,但对公业务仍然在其业务中占有绝对的份额,也是其利润的主要来源之一。随着大数据及人工智能的盛行,银行业务都在围绕大数据而展开。银行对公业务营销如何拥抱大数据是值得思考的,其是一项系统性的、复杂的工作。

数据工程师张湛梅等曾经提出了一套名为“PDMA”的大数据营销体系,其主要包括认知客户(perceive)、挖掘需求(data-mining)、精准营销(marketing)、营销评估(assessment)。其核心要义就在于通过大数据对客户进行认知分析,挖掘客户的特殊偏好和需求,然后对客户进行精准营销,之后对营销效果进行评估。以下结合银行对公业务营销的相关内容对“PDMA”的具体内涵进行阐述。

 

一、认知客户行为 (P)

对公客户通常需要一整套定制化的金融解决方案,需求较为复杂。认知客户可以从如下一些方面入手:客户的基本信息、财务状况、与银行合作紧密程度、持有产品的状况、对资金流动性的需求、资金需求时段等。这些数据主要来源于工商信息、央行征信、税务数据、其他行内外数据等结构化和非结构化的数据。对于客户的全面认识需要较为广阔的数据来源,得到的相关数据越多,对该客户的认知将更为精确。将接入的数据源进行诸如对公客户和产品的交叉组合,或者基于供应链的客户上下游集合等多样化的组合,并将资金流和信息流相结合,精确掌握对公客户的属性,达到对客户的精准认知。

 

二、挖掘客户需求(D)

在认知客户行为的基础之上,通过对相关信息进行分析,去除无效信息,将有效信息放大,挑选出最适合营销的企业关系群体,应用多种大数据分析方法,建立模型,识别出群体的特征和相互之间业务重点,帮助客户经理深度挖掘客户的金融需求。可以通过分析客户持有的产品明细清单,找出客户持有产品组合的一般规律,判断产品组合间的相关程度,测算持有某种产品的客户同时使用该产品相关产品的可能性,分析出需求未充分挖掘的客户,并将相应清单推送给客户经理等,以实行精准营销。

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时间:2017-09-09 04:12:02 分类 千亿国际娱乐