用户画像之案例

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DeNicolas 发表于 2019-2-11 14:37:58 | 显示全部楼层 |阅读模式
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董同学的用户画像系列文章,本篇主要讲述数据画像在银行和保险中的应用。

用户画像是推荐系统的基础,良好的用户画像可以帮助我们在推荐的更为精确,更知道客户想要什么。谢谢董言同学为我们准备这么好的一系列内容,希望大家能够喜欢!

前面系列文章:

1)用户画像的概述

2)用户画像之建模分析

3)用户画像之画像的原则

银行用户画像实践介绍

银行具有丰富的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据,用户画像的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。

到银行网点来办业务的人年纪偏大,未来消费者主要在网上进行业务办理。银行接触不到客户,无法了解客户需求,缺少触达客户的手段。分析客户、了解客户、找到目标客户、为客户设计其需要的产品,成了银行进行用户画像的主要目的。银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务,用户画像要从这几个角度出发,寻找目标客户。

银行的客户数据很丰富,数据类型和总量较多,系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。先利用数据仓库进行数据集中,筛选出强相关信息,对定量信息定性化,生成DMP需要的数据。利用DMP进行基础标签和应用定制,结合业务场景需求,进行目标客户筛选或对用户进行深度分析。同时利用DMP引入外部数据,完善数据场景设计,提高目标客户精准度。找到触达客户的方式,对客户进行营销,并对营销效果进行反馈,衡量数据产品的商业价值。利用反馈数据来修正营销活动和提高ROI。形成市场营销的闭环,实现数据商业价值变现的闭环。另外DMP还可以深度分析客户,依据客户的消费特征、兴趣爱好、社交需求、信用信息来开发设计产品,为金融企业的产品开发提供数据支撑,并为产品销售方式提供场景数据。

简单介绍一些DMP可以做到的数据场景变现:

A寻找分期客户

利用发卡机构数据+自身数据+信用卡数据,发现信用卡消费超过其月收入的用户,推荐其进行消费分期。

B寻找高端资产客户

利用发卡机构数据+移动位置数据(别墅/高档小区)+物业费代扣数据+银行自身数据+汽车型号数据,发现在银行资产较少,在其他行资产较多的用户,为其提供高端资产管理服务。

C寻找理财客户

利用自身数据(交易+工资)+移动端理财客户端/电商活跃数据。发现客户将工资/资产转到外部,但是电商消费不活跃客户,其互联网理财可能性较大,可以为其提供理财服务,将资金留在本行。

D寻找境外游客户

利用自身卡消费数据+移动设备位置信息+社交好境外强相关数据(攻略,航线,景点,费用),寻找境外游客户为其提供金融服务。

E寻找贷款客户

利用自身数据(人口属性+信用信息)+移动设备位置信息+社交购房/消费强相关信息,寻找即将购车/购房的目标客户,为其提供金融服务(抵押贷款/消费贷款)。

保险行业用户画像实践

保险行业的产品是一个长周期产品,保险客户再次购买保险产品的转化率很高,经营好老客户是保险公司一项重要任务。保险公司内部的交易系统不多,交易方式不是很复杂,数据主要集中在产品系统和交易系统之中,客户关系管理系统中也包含丰富了信息,但是数据集中在很多保险公司还没有完成,数据仓库建设可能需要在用户画像建设前完成。

保险公司主要数据有人口属性信息,信用信息,产品销售信息,客户家人信息。缺少兴趣爱好、消费特征、社交信息等信息。保险产品主要有寿险,车险,保障,财产险,意外险,养老险,旅游险。

保险行业DMP用户画像的业务场景都是围绕保险产品进行的,简单的应用场景可以是。

A:依据自身数据(个人属性)+外部养车App活跃情况,为保险公司找到车险客户。

B:依据自身数据(个人属性)+移动设备位置信息,为保险企业找到商旅人群,推销意外险和保障险。

C:依据自身数据(家人数据)+人生阶段信息,为用户推荐理财保险,寿险,保障保险,养老险,教育险。

D:依据自身数据+外部数据,为高端人士提供财产险和寿险。