银行客户用户画像_太瑞基因商学院:如何构建客户360°画像?
一、何为客户画像
用户的个体画像是指根据用户的行为,抽取出典型特征,形成了一个用户的个体画像。个体画像认为每个客户都有自己独特的需求和兴趣,所以,可以将单个客户视为独立的市场,并据此提供不同的服务,或对现有服务优化。个性画像主要用于高价值客户的服务。
对于客户画像,除了个体画像外,企业还需要建立一个整体客户画像,这样便于从更高层面进行客户的管理和企业的规划
二、金融行业客户数据特点
1. 结构化的数据
银行的大多数数据是结构化数据,都是交易数据,并没有消费数据,因此,我们可以通过一些技术手段从互联网搜集、拼接、筛选、挖掘、分析去形成更精准的客户分析、客户画像,勾勒出客户更加丰满和多角度的行为特征。
2. 数据真实度很高
在银行等金融行业,存储的用户的数据,大都是身份证、姓名等真实数据,数据质量高于别的行业,这些大量的真实数据,可以很好的用于客户用户的画像,若是能结合外部的数据,打通全网,形成360度客户视图,将产生不可估量的价值。
三、为什么要建立客户画像
客户的全网画像可用于客户生命周期管理,在流失会员挽回、活跃会员扩大销售,以及潜在用户开拓方面,都有非常大的作用。
1. 潜在用户积极开拓
2. 活跃会员扩大销售
3. 流失会员激活挽回
四、如何建立客户画像
建立客户画像,应该从具体的业务场景出发,结合数据表现,归纳学习出基准的规则或方法,然后通过反复迭代的学习过程,生成符合既定约束条件的最优化方案,然后把此方案泛化推广到类似的场景中去。
那么,该如何实现呢? 这需要使用一种类似成像技术中的像素来对人的特征进行刻画,这就是画像中的标签。
4.1 整体架构
我们可以看到总共分为五层:第一是数据源;第二层是数据采集服务;第 三层是数据预处理,主要是结构化;第四层是商品画像;第五是统一的数据接口,还有就是集群,上面可以接入各种各样的应用。
4.2 逻辑架构
对于业务处理的逻辑,通过对各种渠道的数据源进行采集,然后对用户进行画像,最终在个性化推荐、用户洞察、精准营销等方面进行应用。
4.3 具体实现
1. 数据源分析
构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。
对于用户相关数据的分类,引入一种重要的分类思想:封闭性的分类方式。这样的分类方式,有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整,造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外,不同的分类方式根据应用场景,业务需求的不同,也许各有道理,按需划分即可。
本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。
(1)静态信息数据
用户相对稳定的信息,主要包括人口属性、商业属性等方面数据。
(2)动态信息数据
用户行为,可以看作用户动态信息的唯一数据来源。
2.目标分析
用户画像的目标是通过分析用户行为,最终为每个用户打上标签,以及该标签的权重。
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