工商銀行數(shù)據(jù)倉庫總體設(shè)計_dem(編輯修改稿)
2025-02-03 09:02 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 貢獻度指標(biāo)的具體分布怎樣 年齡在 2535的客戶的透支利潤和消費回傭最高， 因為這類人群中，理財風(fēng)格前衛(wèi)，消費旺盛者居多。 透支利息 在 年齡段 上的分布 2022/2/4 15 PCRM應(yīng)用主題 —— 深層分析 ? 銀行卡客戶貢獻度：初步結(jié)果 貢獻度指標(biāo)的具體分布怎樣 年齡在 2535的客戶的透支利潤和消費回傭最高， 因為這類人群中，理財風(fēng)格前衛(wèi)，消費旺盛者居多。 消費回傭 在 年齡段 上的分布 2022/2/4 16 PCRM應(yīng)用主題 —— 深層分析 ? 銀行卡客戶貢獻度：初步結(jié)果 對于銀行卡客戶發(fā)展的輔助作用 工行牡丹卡的客戶中， 2555的年齡段為高貢獻度 主流年齡段，其中，如果關(guān)注當(dāng)前直接貢獻度， 3645歲的客戶是最好的人群，如果關(guān)注發(fā)展?jié)摿? 以及對新產(chǎn)品、新消費渠道的接受程度， 2535歲的 客戶是重點人群。 2022/2/4 17 PCRM應(yīng)用主題 —— 深層分析 ? 銀行卡客戶貢獻度：初步結(jié)果 優(yōu)質(zhì)客戶排名靠前的客戶中，消費場所的分布 怎樣 金融、證券等交易機構(gòu)有較大金額占比， 飯店、旅游業(yè)其次，零售、百貨等居于中游。 可以根據(jù)這個結(jié)果制定相應(yīng)的消費場所促銷策略 2022/2/4 18 PCRM應(yīng)用主題 —— 深層分析 ? 深層分析 :原有需求之外的考慮 PCRM數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用對銀行卡部的用戶 有什么直接的幫助？ 利用數(shù)據(jù)挖掘自動篩選優(yōu)質(zhì)客戶， 針對優(yōu)質(zhì)客戶提供個性化服務(wù) —— 直郵用卡行為月報 2022/2/4 19 PCRM應(yīng)用主題 —— 深層分析 ? 深層分析 :直郵用卡行為月報原型 解決的問題 ?對優(yōu)質(zhì)客戶提供詳細的行為分析，幫助客戶更好掌握自己的用卡行為 ?針對客戶用卡的具體情形提供促銷性建議，使優(yōu)質(zhì)客戶感受到工商銀行卡部的人性化關(guān)注 ?工商銀行卡部可以更便捷地跟蹤優(yōu)質(zhì)客戶的信息 2022/2/4 20 PCRM應(yīng)用主題 —— 深層分析 ? 深層分析 :直郵用卡行為月報原型 應(yīng)用的競爭力 ?利用數(shù)據(jù)挖掘進行優(yōu)質(zhì)客戶自動篩選 ?提高平均篩選精度，提高優(yōu)質(zhì)客戶促銷的投資建效率 ?降低篩選成本，提高篩選速度，迎接他行的競爭（如交行的 500元個人理財報告） 2022/2/4 21 PCRM應(yīng)用主題 —— 深層分析 ? 深層分析 :直郵用卡行為月報原型 應(yīng)用的競爭力 ?利用 web展現(xiàn)工具輸出報告，可以進行網(wǎng)上直郵 2022/2/4 22
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