用户画像 (6)

外部数据不会集中在某一家,需要金融企业花费大量时间进行寻找。外部数据和内部数据的打通是个很复杂的问题,手机号/设备号/身份证号的MD5数值匹配是一种好的方法,不涉及隐私数据的交换,可以进行唯一匹配。依据行业内部的经验,没有一家企业外部数据可以满足企业要求,外部数据的引入需要多方面数据。一般情况下,数据覆盖率达到70%以上,就是一个非常高的覆盖率。覆盖率达到20%以上就可以进行商业应用了。

金融行业外部数据源较好合作方有银联、芝麻信用、运营商、中航信、腾云天下、腾讯、微博、前海征信,各大电商平台等。市场上数据提供商已经很多,并且数据质量都不错,需要金融行业一家一家去挖掘,或者委托一个厂商代理引入也可以。独立第三方帮助金融行业引入外部数据可以降低数据交易成本,同时也可以降低数据合规风险,是一个不错的尝试。另外各大城市和区域的大数据交易平台,也是一个较好的外部数据引入方式。

5.4.1、按照业务需求进行筛选客户(DMP的作用)

用户画像主要目的是让金融企业挖掘已有的数据价值,利用数据画像技术寻找到目标客户和客户的潜在需求,进行产品推销和设计改良产品。

用户画像从业务场景出发,实现数据商业变现重要方式。用户画像是数据思维运营过程中的一个重要闭环,帮助金融企业利用数据进行精细化运营和市场营销,以及产品设计。用户画像就是一切以数据商业化运营为中心,以商业场景为主,帮助金融企业深度分析客户,找到目标客户。

DMP(大数据管理平台)在整个用户画像过程中起到了一个数据变现的作用。从技术角度来讲,DMP将画像数据进行标签化,利用机器学习算法来找到相似人群,同业务场景深度结合,筛选出具有价值的数据和客户,定位目标客户,触达客户,对营销效果进行记录和反馈。大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业,在金融行业应用不多,未来会成为数据商业应用的主要平台。

DMP可以帮助信用卡公司筛选出未来一个月可能进行分期付款的客户,电子产品重度购买客户,筛选出金融理财客户,筛选出高端客户(在本行资产很少,但是在他行资产很多),筛选出保障险种,寿险,教育险,车险等客户,筛选出稳健投资人,激进投资人,财富管理等方面等客户,并且可以触达这些客户,提高产品转化率,利用数据进行价值变现。DMP还可以了解客户的消费习惯、兴趣爱好、以及近期需求,为客户定制金融产品和服务,进行跨界营销。利用客户的消费偏好,提高产品转化率,提高用户黏度。

DMP还作为引入外部数据的平台,将外部具有价值的数据引入到金融企业内部,补充用户画像数据,创建不同业务应用场景和商业需求,特别是移动大数据、电商数据、社交数据的应用,可以帮助金融企业来进行数据价值变现,让用户画像离商业应用更加近一些,体现用户画像的商业价值。

用户画像的关键不是360度分析客户,而是为企业带来商业价值,离开了商业价值谈用户画像就是耍流氓。金融企业用户画像项目出发点一定要从业务需求出发,从强相关数据出发,从业务场景应用出发。用户画像的本质就是深度分析客户,掌握具有价值数据,找到目标客户,按照客户需求来定制产品,利用数据实现价值变现。

6、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

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