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01银行客户管理大数据应用

时间:2019-01-02 13:19:14  来源:本站  作者:
公司

  银行客户管理中的大数据应用 大数据的价值,首先在金融领域让世人看到了其不可替代的价值和爆发式的能量。可 以说,在当前的大数据时代,掌握了金融大数据,就掌握了未来的金融市场。运用大数据发 力金融“精准营销” ,帮助银行机构快速寻找高质量目标客户、稳定留住核心客户、以及设 计退出更受欢迎的金融产品。 典型的金融客户管理大数据应用包括: 精准定位目标客户 在信用卡行业中,大数据营销是比较高的收益项目,在营销的过程中广泛使用到大数 据挖掘技术。银行通过积累和收集用户的信息,通过短信、电话等方式开展营销,或者与客 户建立针对性的互动关系,这是银行卡营销中的重要形式,也是比较常用的营销手段。一旦 营销方式与客户期望成功对接, 客户就会对营销进行响应, 这对于信用卡中心来说就可能获 得比较可观的收益。 为了提高客户的响应率, 就需要对营销过程中的客户反应数据进行数据 挖掘和分析,并且建立相应的营销评估模型,预测客户响应的概率和可能性。通过大数据分 析模型能够帮助信用卡发行中心实现精准化营销, 将目标对准响应性最高的客户。 同时对于 不同的响应客户, 可以安排相应的营销技能员工进行针对性地推销, 提高信用卡推销的成功 率。 预防流失客户 在某些客户具有流失风险的时候,需要通过特殊待遇、额外增值以及激励忠诚度来对 成功挽留这批客户。例如,预测到客户停止在此银行贷款,可能转投其他银行,可以利用适 当降低利率以及增加额度来保留客户。大数据分析可以精准定位客户中的转移高风险人群, 利用分析孤立点的方式来体现异常客户行为,帮助银行能够最大限度降低客户流失率。 客户群细分 客户细分在各个行业广泛存在,且历史悠久。但基于传统技术的客户细分,无法应对 当前金融市场高强度竞争和快节奏发展。大数据分析应用,在银行客户细分领域,帮助银行 对所有客户实行分类营销, 达到精确营销的目的。 银行客户在银行存款中净现金流的多少称 为客户价值,包括客户潜在价值和当前价值。客户潜在价值是指经过一段时间的发展,将来 银行有很大可能从客户身上获得盈利。 银行依据客户给银行带来价值的高低把客户分为潜在 价值、低价值、中等价值、高价值四种类型。通过对数据进行选择,建立客户分类模型,多 维度分析潜在价值及当前价值,最终完成客户价值的细分,帮助银行精准聚焦高价值客户。 帮助银行在高端价值的客户群中赢得先机。 交叉销售 随着我国各家银行在管理体制到业务操作等各领域中多项改革的推进,以及金融混业 经营的演变,交叉销售正在成为众多银行所关注的焦点。交叉销售即借助客户关系管理,发 现顾客的多种需求, 并通过满足其需求而销售多种相关服务或产品的一种新兴营销方式。 通 过关联大数据分析助力交叉销售提效提质, 全面帮助银行业对于基金、 保险、 投资理财产品、 高端消费品、乃至旅游文化产品等的混合交叉营销。借助大数据的运用,深度挖掘现有客户 群的深层价值,提升银行的经营能力,扩大商业收益。 电子银行产品推荐 传统的银行柜面服务模式已经逐渐不能符合社会发展需求,电子银行应运而生。在推 荐电子银行产品的时候运用关联规则, 从大量银行数据中抽取有价值、 有效的数据信息来推 荐电子银行产品,也是大数据关联挖掘分析技术的具体实践,可以在一定程度上带动销售、 挖掘客户以及深层开发客户群。电子银行发展,在一定程度上改变传统的银行模式,不断提 高银行处理系统的智能化水平,让客户充分了解金融电子产品的优势,满足客户实际需求。 关联规则运用到推荐电子产品中,可以在一定程度上调节资源配置,解决人力和资金,提高 销售率,科学的进行市场预测,吸引客户,帮助银行在“互联网+”时代角力互联网金融。

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