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看金融行業(yè)如何進行數(shù)字轉(zhuǎn)型 |
| 作者：佚名 來源：網(wǎng)絡(luò) |
作為互聯(lián)網(wǎng)+金融的先鋒，某大型國有銀行儲存了龐大的可用數(shù)據(jù)資源，但是，如何合理地利用這些爆裂式增長的數(shù)據(jù)，從中挖掘商機，化被動為主動，找到目標客戶，從而真正為客戶解燃眉之急呢?
該大型國有銀行運用與生俱來的優(yōu)勢，將消費與金融結(jié)合，搶占先機布局了銀行電商平臺，并部署了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的推薦引擎和分析引擎，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，在電商商城上為用戶提供精準實時的個性化商品推薦服務(wù)，從而提高網(wǎng)站的用戶體驗、客單價和復(fù)購率，同時搭建了用戶畫像和用戶分析系統(tǒng)，幫助運營人員優(yōu)化電 商運營，拉升線上銷量。
個性化站內(nèi)推薦，為客戶送去及時雨
“大數(shù)據(jù)”，其數(shù)據(jù)既要“大”又要“準”，才能提升數(shù)據(jù)價值。通過js部署代碼的方式，在商城網(wǎng)站的PC端和手機客戶端采集商品信息、用戶行為等非敏感 信息，包括商品編號、商品名稱、商品品類、頁面訪問、瀏覽品類、瀏覽單品、搜索、添加購物車等。將這些信息經(jīng)過算法模型的處理，變換為多種形式的個性化推 薦模型，并結(jié)合百分點掌握的外部全網(wǎng)數(shù)據(jù)，基于場景引擎、規(guī)則引擎、算法引擎、展示引擎以及流處理平臺、批處理平臺進行全方位的個性化數(shù)據(jù)運營，形成更精 確的推薦結(jié)果，推薦的內(nèi)容包括商品、廣告、活動、商家等。
智能分析引擎，獲取潛在客戶
金融行業(yè)面臨著消費者的消費行為、消費需求的轉(zhuǎn)變，當金融服務(wù)從以產(chǎn)品為中心轉(zhuǎn)向以消費者為中心，傳統(tǒng)銀行迫切需要主動為產(chǎn)品尋找目標客戶。系統(tǒng)將自身全 網(wǎng)數(shù)據(jù)與商城數(shù)據(jù)整合，了解用戶在其它電商、社交平臺、APP上的外部行為，提供更準確的客戶畫像，通過復(fù)雜的信息維度全面描述、透徹了解，即使在不能面 對面接觸的情況下，也能精準定位潛在客戶。
全方位運維分析，讓服務(wù)走在客戶需求前面
產(chǎn)品只是用戶需求的一部分，服務(wù)則是用戶需求更大的一部分。傳統(tǒng)銀行想要提升競爭力、更加自信地應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)金融的挑戰(zhàn)，需要從客戶需求出發(fā)，不斷創(chuàng)造出為用戶帶來驚喜的產(chǎn)品和服務(wù)。
系統(tǒng)通過整合商城前后端數(shù)據(jù)，提供基于流量、通路、訪客、會員、客戶行為、商品、訂單、融資等的數(shù)據(jù)分析，利用百分點分析引擎，向業(yè)務(wù)人員展示電子商務(wù)的 核心數(shù)據(jù)情況，滿足商業(yè)分析及網(wǎng)站運維分析的需求，通過建立完整的客戶行為分析引擎，獲取客戶洞察，智能感知客戶需求，提升銷售轉(zhuǎn)化率。
可視化數(shù)據(jù)分析報告，提升運營優(yōu)化效率
分析引擎以行業(yè)通用的方式展示流量、通路、訪客、會員、客戶行為、商品、訂單、融資等可視化數(shù)據(jù)報告，向銀行運營后臺、店鋪后臺進行數(shù)據(jù)輸出;業(yè)務(wù)人 員可根據(jù)需要，靈活展現(xiàn)電商運維的核心及常用指標，形成可用的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，并定期對數(shù)據(jù)分析報告的質(zhì)量進行評估和優(yōu)化，保證指標的合理性和正確性，通過 對數(shù)據(jù)信息清晰有效的傳達、溝通與解讀，挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在價值...
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