标签体系以千为计量单位,比较繁杂;标签口径模糊,内容变化游离。
很多金融企业的数字化刚刚起步,没有成熟完善的数据标签体系场景强相关标签不够,弱相关标签太多;无凝练融合业务场景的特征标签。
数据质量比较差,数据整合度不高;外部数据缺乏。
1、用户画像
是在建立好标签体系之后,可以立刻执行、尝试并且能够立竿见影带来一些效果的。它可以输出客群的群体画像,辅助一些运营活动,还可以根据单个画像、业务场景定义,快速赋能一线员工。
2、精准营销
在深入洞察客户需求与行为的基础上,进一步建立客群分层经营体系:重点聚焦深入做强中高端客户、低成本服务大众客户 ;设置合理的零售客户分群,并从客户金融服务需求的角度制定客群经营策略。
3、分析挖掘
金融产品响应预测标签:利用数据挖掘技术与AI算法,通过对客户持有某种投资产品(理财、信托、基金、保险)响应进行分析,建立客户购买某产品响应预测模型,充分挖掘出客户投资金融产品潜在价值;贵宾客户提升潜力预测:利用统计分析与AI算法研究当前非贵宾客户在未来的一段时间内会有提升到贵宾客户的可能性,通过选择适量的历史上曾提升到贵宾客户的特征建立客户预提升潜力模型,输出预提升名单。
1、支持多种标签的一站式构建方式,人机协同完成用户 360°标签体系。
2、支持利用用户数据、业务明细、行为数据等设置规则生成标签。
3、体系化标签内容管理与标签生产和应用的权限管理。
4、标签整体数据的概览及完成对标签的管理功能,包括标签的创建与管理。