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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
分析引擎以行业通用的方式展示流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等可视化数据报告，向银行运营后台、店铺后台进行数据输出;业务人 员可根据需要，灵活展现电商运维的核心及常用指标，形成可用的数据分析结果，并定期对数据分析报告的质量进行评估和优化，保证指标的合理性和正确性，通过 对数据信息清晰有效的传达、沟通与解读，挖掘数据内在价值...
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