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某商業(yè)銀行大數據營(yíng)銷(xiāo)案例

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某商業(yè)銀行大數據營(yíng)銷(xiāo)案例
項目背景
隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統銀行業(yè)務(wù)的不斷沖擊,銀行業(yè)變革需求迫切,做為互聯(lián)網(wǎng)+金融的先鋒,某商業(yè)銀行早已布局了銀行電商平臺,但該電商平臺需要通過(guò)大數據技術(shù)實(shí)現個(gè)性化商品推薦,提高網(wǎng)站的用戶(hù)體驗、客單價(jià)和復購率,同時(shí)希望能夠搭建用戶(hù)畫(huà)像和用戶(hù)分析系統,幫助運營(yíng)人員優(yōu)化網(wǎng)站運營(yíng)。
 
項目目標
1、在該銀行的電商商城上為用戶(hù)提供精準實(shí)時(shí)的個(gè)性化推薦服務(wù)
2、提供網(wǎng)站運營(yíng)智能分析工具
3、提供可視化分析報告
某商業(yè)銀行大數據營(yíng)銷(xiāo)案例
大數據金融系統解決方案:
1、個(gè)性化站內推薦
(1)部署代碼,采集數據
通過(guò)js部碼的方式,在商城網(wǎng)站的PC端和手機客戶(hù)端采集商品信息和用戶(hù)行為等非敏感信息,包括商品編號、商品名稱(chēng)、商品品類(lèi)、頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)、瀏覽品類(lèi)、瀏覽單品、搜索、添加購物車(chē)等。
(2)建立推薦模型
對于收集上來(lái)的商品和用戶(hù)行為信息,經(jīng)過(guò)算法模型的處理變換為多種形式的個(gè)性化推薦模型,并結合大數據金融系統掌握的外部全網(wǎng)數據,形成更精確的推薦結果。
(3)進(jìn)行精準的個(gè)性化推薦
大數據金融系統基于場(chǎng)景引擎、規則引擎、算法引擎、展示引擎以及流處理平臺和批處理平臺進(jìn)行個(gè)性化數據運營(yíng),形成個(gè)性化推薦方案,推薦的內容包括商品、廣告、活動(dòng)、商家等。
 
2、智能分析引擎
(1)客戶(hù)畫(huà)像
將商城的數據與大數據金融系統全網(wǎng)數據整合,了解用戶(hù)在其它電商、社交平臺、APP上的外部行為,提供更準確的客戶(hù)畫(huà)像。
某商業(yè)銀行大數據營(yíng)銷(xiāo)案例
(2)商業(yè)分析和網(wǎng)站運維分析
整合商城前后端數據,提供基于流量、通路、訪(fǎng)客、會(huì )員、客戶(hù)行為、商品、訂單、融資等的數據分析,通過(guò)大數據金融系統分析引擎,向業(yè)務(wù)人員展示電子商務(wù)的核心數據情況,滿(mǎn)足商業(yè)分析(BA)和網(wǎng)站運維分析(WA)的需求。
(3)算法和效果評估
建立完整的客戶(hù)行為分析引擎,包括基于多種算法產(chǎn)生的客戶(hù)行為模型和最終的效果評估優(yōu)化等。
 
3、可視化數據分析報告
(1)可視化數據分析報告系統。
通過(guò)大數據金融系統分析引擎,以行業(yè)通用的方式展示流量、通路、訪(fǎng)客、會(huì )員、客戶(hù)行為、商品、訂單、融資等可視化數據報告;向行內運營(yíng)后臺、店鋪后臺進(jìn)行數據輸出。
(2)靈活的報表展現。
業(yè)務(wù)人員可根據需要,靈活展現電商運維的核心及常用指標,形成可用的數據分析結果。
(3)評估與優(yōu)化
定期對數據分析報告的質(zhì)量進(jìn)行評估和優(yōu)化,保證指標的合理性和正確性,并根據需求不斷改進(jìn)分析報告系統。
 
項目實(shí)施
目前基于大數據金融系統的篩選引擎和分析引擎均已部署和上線(xiàn)。

 

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