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看金融行业如何进行数字转型

作者:佚名  来源:网络
作为互联网+金融的先锋,某大型国有银行储存了庞大的可用数据资源,但是,如何合理地利用这些爆裂式增长的数据,从中挖掘商机,化被动为主动,找到目标客户,从而真正为客户解燃眉之急呢?
该大型国有银行运用与生俱来的优势,将消费与金融结合,抢占先机布局了银行电商平台,并部署了基于大数据技术的推荐引擎和分析引擎,通过大数据技术,在电商商城上为用户提供精准实时的个性化商品推荐服务,从而提高网站的用户体验、客单价和复购率,同时搭建了用户画像和用户分析系统,帮助运营人员优化电 商运营,拉升线上销量。
  个性化站内推荐,为客户送去及时雨
  “大数据”,其数据既要“大”又要“准”,才能提升数据价值。通过js部署代码的方式,在商城网站的PC端和手机客户端采集商品信息、用户行为等非敏感 信息,包括商品编号、商品名称、商品品类、页面访问、浏览品类、浏览单品、搜索、添加购物车等。将这些信息经过算法模型的处理,变换为多种形式的个性化推 荐模型,并结合百分点掌握的外部全网数据,基于场景引擎、规则引擎、算法引擎、展示引擎以及流处理平台、批处理平台进行全方位的个性化数据运营,形成更精 确的推荐结果,推荐的内容包括商品、广告、活动、商家等。
  智能分析引擎,获取潜在客户
  金融行业面临着消费者的消费行为、消费需求的转变,当金融服务从以产品为中心转向以消费者为中心,传统银行迫切需要主动为产品寻找目标客户。系统将自身全 网数据与商城数据整合,了解用户在其它电商、社交平台、APP上的外部行为,提供更准确的客户画像,通过复杂的信息维度全面描述、透彻了解,即使在不能面 对面接触的情况下,也能精准定位潜在客户。
  全方位运维分析,让服务走在客户需求前面
  产品只是用户需求的一部分,服务则是用户需求更大的一部分。传统银行想要提升竞争力、更加自信地应对互联网金融的挑战,需要从客户需求出发,不断创造出为用户带来惊喜的产品和服务。
  系统通过整合商城前后端数据,提供基于流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等的数据分析,利用百分点分析引擎,向业务人员展示电子商务的 核心数据情况,满足商业分析及网站运维分析的需求,通过建立完整的客户行为分析引擎,获取客户洞察,智能感知客户需求,提升销售转化率。
  可视化数据分析报告,提升运营优化效率
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