微軟銀行業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案交流(參考版)
2025-02-28 13:27本頁(yè)面
【正文】 模型的反饋和改 迚 違約率高 利率很高 ? Wonga ? LendingStream ? Zestcash ? Klarna ? PawnGo ? 阿里云 ? 金 電聯(lián)行 36 花旗銀行大數(shù)據(jù) 信貸應(yīng)用 定期 （每天） 對(duì) 所有客戶的交易日志和當(dāng)前的債權(quán)狀況（包括核心系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)和從征信中心取得的數(shù)據(jù)）迚行分析， 建模，及分析當(dāng)前模型的精確性； 定期 （每天） 根據(jù) 分析對(duì)客戶迚行分類（ segmentation ）； 每天 針對(duì)不同的分類建立不同的模型，迚行行為 評(píng)分 、 預(yù)測(cè) 對(duì) 客戶 營(yíng)銷 可能性 、 提前還款的可能性 、 壞賬 的可能性等； 每天 根據(jù)預(yù)測(cè)的分?jǐn)?shù)和交易狀況和提前設(shè)定的strategy 自勱調(diào)整客戶的 credit line； 每天 根據(jù)預(yù)先設(shè)定的 strategy和 3， 4的結(jié)果對(duì)客戶迚行 電話 、 郵件 、 信件 等的促銷和催收 ； 采用結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù) 基本身份信息 住址信息 收入信息 財(cái)產(chǎn)信息 消費(fèi)信息 … （ 1）定期更新消費(fèi)者信息 （ 2）營(yíng)銷活勱需求 （ 3）建模并計(jì)算 （ 4）提供報(bào)告 HBASE （ NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)） Hadoop （ Map/Reduce） HBASE （ NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)） 大集中系統(tǒng) ? 使用 HBASE存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)及非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容 ? 使 用 adoop的并行計(jì)算框架對(duì)存儲(chǔ)的半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，按照營(yíng)銷要求迚行分析計(jì)算 與消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù)中的身份信息進(jìn)行關(guān)聯(lián) 結(jié)果合并處理 37 MS大數(shù)據(jù)分析最佳實(shí)踐 客戶分析 解決方案關(guān)注點(diǎn) ? 理解客戶行為 : 利用線上和線下客戶數(shù)據(jù)，更加高效制定市場(chǎng)決策 ? 提升客戶體驗(yàn) : 通過(guò)理解客戶痛點(diǎn)以及定制客戶服務(wù)，使客戶滿意度最大化 企業(yè)痛點(diǎn) ? 客戶通過(guò)線上，線下和企業(yè)之間的交互信息視圖不完整 ? 對(duì)客戶有行為特征了解有限，無(wú)法切實(shí)有效影響客戶的業(yè)務(wù)決策 ? 缺乏對(duì)市場(chǎng)活動(dòng) ROI分析的直觀性 解決方案益處 ? 獲得完整的客戶信息視圖 ? 提高市場(chǎng)費(fèi)用投放的有效性 ,減少營(yíng)銷成本 ? 獲得對(duì)渠道貢獻(xiàn)率的洞察力，優(yōu)化營(yíng)銷途徑 ? 提供量身定制的客戶服務(wù)，提高客戶整體滿意度 解決方案模塊 營(yíng)銷及公共關(guān)系分析 互聯(lián)網(wǎng)及媒體輿情分析 客戶服務(wù)分析 模塊收益 ? 衡量企業(yè)營(yíng)銷在各種渠道的有效性 ? 通過(guò)分析營(yíng)銷方案的關(guān)鍵字及客戶反饋，獲得對(duì)企業(yè)營(yíng)銷實(shí)際效果的了解 ? . 關(guān)注在最有價(jià)值的客戶群上 ? 持續(xù)提高營(yíng)銷方案的質(zhì)量 ? 將營(yíng)銷資源向最有執(zhí)行效果的渠道投放 ? 獲取負(fù)面評(píng)價(jià) ? . 理解企業(yè)以及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手在哪些信息存在共鳴 ? 使?fàn)I銷人員更快更準(zhǔn)地接觸更多客戶 ? 更低成本地將信息傳遞到各種渠道，各個(gè)層次，各個(gè)地域的客戶 ? 確認(rèn)出最有影響力的人群，比如微博達(dá)人，明星等 ? 客服人員更高效應(yīng)對(duì)市場(chǎng)情緒 ? 通過(guò)及時(shí)分析，快速反應(yīng)，減少不必要的電話及郵件溝通 ? 將消費(fèi)者的反應(yīng)及時(shí)補(bǔ)充到新產(chǎn)品或服務(wù)的改進(jìn)中 ? 提高客戶消費(fèi)的時(shí)效性，忠誠(chéng)度及口碑 模塊功能 ? 對(duì)客戶分層，客戶資料和信息測(cè)試進(jìn)行分析 ? 營(yíng)銷活動(dòng)效果評(píng)估：同過(guò)分析各營(yíng)銷渠道中的營(yíng)銷受眾數(shù)量，影響力以及最終消費(fèi)者的評(píng)價(jià)傾向 ? 按照產(chǎn)品屬性分析受眾情緒傾向 ? 按照品牌及業(yè)務(wù)伙伴分析影響力 ? 分析客戶在不同銷售渠道下的用戶體驗(yàn) ? 分析客服中心的業(yè)務(wù)績(jī)效如呼叫量，呼叫時(shí)長(zhǎng)，解決狀態(tài)，客戶滿意度等 ? data分析客戶數(shù)據(jù)以及客戶網(wǎng)絡(luò)行為，社交媒體信息，對(duì)客戶需求有更深洞察力 關(guān)鍵指標(biāo) ? 營(yíng)銷活動(dòng)有效性 ? 各產(chǎn)品反應(yīng)比例 ? 渠道的有效性 ? 市場(chǎng)費(fèi)用投入產(chǎn)出比 ? 市場(chǎng)比例 ? 品牌接受度 ? 客戶滿意度 ? 最有影響力人群 ? 客戶滿意度 ? 呼叫總量，反應(yīng)速度 ? 客戶留存率 38 38 Generate a minimum of $100K in savings a year through automation of sentiment data and targeted customer marketing. By automating sentiment analysis, they can alleviate the pain of reacting too late to negative sentiment and avoid costly lawsuits. TBD Leveraging social data to determine customer sentiment and position products Situation Need Results Highlight Solution MS的大數(shù)據(jù)成功案例 Capital One社交網(wǎng)站客戶滿意度分析 39 MS的大數(shù)據(jù)成功案 例 Experian跨渠道營(yíng)銷 Bundling ready to consume data with BI and industry accelerators for clear results Situation Need Results Highlight Solution 40 “ ” Connects to more than 1 billion signals 連接到超過(guò) 10 億的信號(hào) /數(shù)據(jù)源 Across 15 leading social works, including Facebook 排名前 15位的社交網(wǎng)絡(luò)，包括 Facebook Generates a ‘Klout’ score for individual people, brands partners 為個(gè)人、 品牌及合作伙伴生成一個(gè) ‘Klout’ 分?jǐn)?shù) Enables analysis, targeting and social graphs 在線影響力分析工具， 提 供 分析、 目標(biāo)和社交圖 MS的 大數(shù)據(jù)成功案 例 KLOUT 1 Perform A|B Testing of User Flows 2 Optimize Registration Funnels 3 Monitor co
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