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智能建模賦能海量客戶數(shù)字化提級營銷

2024-04-29 15:39:29陳萌包沫怡
關(guān)鍵詞:海量聚類建模

陳萌 包沫怡

中國工商銀行秉承“科技賦能、價值創(chuàng)造”思路,應(yīng)用人工智能模型聚類分析,對海量客戶進(jìn)行動態(tài)分組和排序預(yù)測,優(yōu)選更易提級、更能促活的目標(biāo)客戶,重點(diǎn)開展多輪次營銷觸達(dá),實(shí)現(xiàn)事半功倍的效果。

隨著時代的發(fā)展和競爭的加劇,商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)逐漸從做大增量向深耕存量轉(zhuǎn)型。過往依靠有限的人員隊伍開展?fàn)I銷的模式與服務(wù)海量客戶的需求出現(xiàn)錯位。亟需發(fā)揮金融科技手段從大量數(shù)據(jù)資源中尋寶挖潛的專屬特長,更高效地洞察客戶,更便捷地滿足客戶,讓適配的金融服務(wù)觸及更龐大的目標(biāo)客戶。在此背景下,中國工商銀行秉承“科技賦能、價值創(chuàng)造”思路,應(yīng)用人工智能模型聚類分析,對海量客戶進(jìn)行動態(tài)分組和排序預(yù)測,優(yōu)選更易提級、更能促活的目標(biāo)客戶,重點(diǎn)開展多輪次營銷觸達(dá),實(shí)現(xiàn)事半功倍的效果。

基于大量數(shù)據(jù)構(gòu)建海量客戶聚類模型

工商銀行擁有超過7億個人客戶,其中有不少低資產(chǎn)客戶。為做好這部分客戶的畫像和需求分析,工行采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)的聚類算法構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型,深度挖掘客戶特征,歸納聚合同類型客戶,以期通過模型輸出結(jié)果賦能潛力客戶的動態(tài)分群和策略運(yùn)營。

選取年齡適中且有有效聯(lián)系方式的客戶納入研究樣本,從中隨機(jī)抽取300多萬客戶作為建模樣本。在此基礎(chǔ)上,從客戶的基礎(chǔ)信息、行為信息、資產(chǎn)余額、產(chǎn)品信息等多個維度切人,提取客戶特征數(shù)據(jù)。再根據(jù)客戶標(biāo)簽的代表性、提級客戶和非提級客戶標(biāo)簽的差異、數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性以及數(shù)據(jù)的完整度,從中精選客戶標(biāo)簽進(jìn)行去極值和標(biāo)準(zhǔn)化處理。下一步是降維處理標(biāo)簽提升建模效率,通過建模工具對樣本客戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行了主成分分析,將原來的多個數(shù)據(jù)標(biāo)簽降維成優(yōu)中選優(yōu)的幾個主成分,在保留原有數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上降低后續(xù)建模的變量,提高聚類模型訓(xùn)練效率。

選擇業(yè)內(nèi)常用的聚類模型,調(diào)整模型參數(shù)并多次迭代后,針對樣本客戶形成特征較為穩(wěn)定的15個細(xì)分客戶組別,在計算每一個聚類小組的自然提級率和顯著的客戶特征基礎(chǔ)上形成六個海量客戶細(xì)分群組。再根據(jù)人工智能模型輸出的聚類結(jié)果,細(xì)化分析各組別客戶的主要特征和差異化需求,結(jié)合重點(diǎn)產(chǎn)品及業(yè)務(wù)分類施策,制定差異化營銷服務(wù)方案。

“易提級”組別客戶。主要特征為月日均金融資產(chǎn)較高、工資收入較為穩(wěn)定、儲蓄存款較多。重點(diǎn)推廣資產(chǎn)配置、權(quán)益回饋、發(fā)薪套餐、養(yǎng)老金、中長期限理財、權(quán)益或固收類基金等活動和產(chǎn)品,吸引客戶留存資金。觸達(dá)渠道為手機(jī)銀行、智能設(shè)備和柜面。

“頻交易”組別客戶。主要特征為線上交易活躍,平均年齡相對較低。重點(diǎn)推廣支付立減、消費(fèi)套餐、商戶聯(lián)名、信用卡、中短期限理財、貨幣基金等活動和產(chǎn)品,鞏固客戶使用習(xí)慣。

“年輕客”組別客戶。主要特征為平均日均資產(chǎn)較低,交易活躍度很低,且平均年齡較小。重點(diǎn)向其推廣新客禮包、年輕客群專屬品牌、首綁有禮、簡約無界信用卡等活動和產(chǎn)品,提高客戶滲透水平。

“常透支”組別客戶。主要特征為使用信用卡交易,且偏好線上交易。重點(diǎn)推廣信用卡權(quán)益、積分兌換、刷卡有禮、線上平臺聯(lián)動、自動還款、消費(fèi)分期、信用貸款等活動和產(chǎn)品,提升信用卡消費(fèi)占比,強(qiáng)化客戶業(yè)務(wù)綁定。

“線下客”組別客戶。主要特征為偏好到店,近一年在柜面辦理業(yè)務(wù)相對較頻繁,近期現(xiàn)金存款金額較高。抓住客戶到店契機(jī),重點(diǎn)推廣養(yǎng)老金、社???、壽險、疾險、大額存單、國債、貴金屬等活動和產(chǎn)品,加強(qiáng)客戶往來聯(lián)系。

“繳費(fèi)客”組別客戶。主要特征為近期批量代扣流出金額相對較高。重點(diǎn)推廣資產(chǎn)配置、貨幣基金、現(xiàn)金管理類理財、家裝分期、汽車分期、消費(fèi)減免、信用卡等活動和產(chǎn)品,引導(dǎo)客戶歸集零錢,防止資金流失。

根據(jù)差異化策略開展多輪)欠精準(zhǔn)觸達(dá)

2023年全年,結(jié)合各組別特征和營銷觸達(dá)策略,圍繞大個金板塊熱門產(chǎn)品和活動,在全域渠道和觸點(diǎn)開展張網(wǎng)式布放,持續(xù)面向各組別高潛力客戶開展多輪次精準(zhǔn)營銷觸達(dá)。截至2023年10月末,針對聚類模型的目標(biāo)客戶累計精準(zhǔn)推送近十億人次,觸達(dá)近億戶,累計提級客戶數(shù)量較活動開始前實(shí)現(xiàn)顯著增長,取得了較好的成效。

針對“易提級”組別客戶“月日均金融資產(chǎn)較高、工資收入較為穩(wěn)定、儲蓄存款較多”等特點(diǎn),一是通過手機(jī)銀行開展多輪次精準(zhǔn)推送,應(yīng)用消息中心、首頁輪播等觸點(diǎn)和微信客戶服務(wù)公眾號、短信外撥、智能外呼等線上渠道,推送“升金有禮”“薪享事成”等活動。二是常態(tài)化對該組別客戶進(jìn)行基保理營銷,按周推送新發(fā)基金、優(yōu)質(zhì)理財產(chǎn)品信息,組織“資產(chǎn)診斷”活動,引導(dǎo)客戶合理配置不同種類的產(chǎn)品分散風(fēng)險,做好投資者教育工作。

針對“頻交易”組別客戶“三方交易活躍且較為年輕”等特點(diǎn),一是通過手機(jī)銀行開展多輪次精準(zhǔn)推送,應(yīng)用手機(jī)銀行消息中心、首頁輪播、轉(zhuǎn)賬匯款首頁等觸點(diǎn)和批量短信,推送消費(fèi)立減、積分獎勵、“i小宇”等活動。二是常態(tài)化部署手機(jī)銀行中微信、支付寶渠道動賬消息尾隨提示,提高信用卡、工銀信使等重點(diǎn)產(chǎn)品曝光率。三是根據(jù)客戶營銷活動敏感型的特點(diǎn),聯(lián)動“微信月月刷”活動和公眾號“綁卡有禮”活動,引導(dǎo)客戶關(guān)注工行客戶服務(wù)微信公眾號,增加觸達(dá)機(jī)會,逐步引導(dǎo)客戶使用工行卡,將工行作為主交易銀行。

針對“年輕客”組別客戶“月日均資產(chǎn)和交易活躍度均較低,平均年齡較小,發(fā)展?jié)摿^大”等特點(diǎn),一是通過手機(jī)銀行、智能外呼、短信外撥和微信客戶服務(wù)公眾號等線上渠道矩陣,抓住新開戶六個月內(nèi)和各類節(jié)日營銷契機(jī),圍繞“新客有禮”“升金有禮”等活動,按月滾動開展線上運(yùn)營和精準(zhǔn)推送。二是持續(xù)進(jìn)行重點(diǎn)產(chǎn)品滲透,包括三方綁卡、工銀信使、信用卡、風(fēng)險測評、積存金等,逐步提高客戶的活躍度,以手機(jī)銀行精準(zhǔn)推送、智能外呼和短信外撥為主要推廣手段。

針對“常透支”組別客戶“偏好使用信用卡消費(fèi),線上交易較為活躍”等特點(diǎn),一是應(yīng)用手機(jī)銀行消息中心、生活首頁彈窗等觸點(diǎn)和“e生活”App、微信客戶服務(wù)公眾號開展精準(zhǔn)推送,圍繞各類消費(fèi)達(dá)標(biāo)、優(yōu)惠、立減、積分兌換活動以及三方綁卡、“融e借”等產(chǎn)品。二是常態(tài)化部署手機(jī)銀行動賬消息尾隨提示,提高重點(diǎn)產(chǎn)品和活動的曝光率。

針對“線下客”組別客戶“偏好到訪線下網(wǎng)點(diǎn),近一年柜面辦理業(yè)務(wù)較頻繁”等特點(diǎn),一是圍繞“升金有禮”活動,全年通過智能外呼或短信外撥開展主動營銷觸達(dá),邀請客戶到訪網(wǎng)點(diǎn)。二是常態(tài)化部署叫號憑條精準(zhǔn)營銷話術(shù)和客服經(jīng)理手持Pad熱銷活動,客戶到店取號可查看相應(yīng)活動或產(chǎn)品推薦,一線客服經(jīng)理也會收到營銷提示內(nèi)容,做好到店承接,促進(jìn)提級目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。

針對“繳費(fèi)客”組別客戶“經(jīng)常通過工行代扣代繳各項(xiàng)生活服務(wù)費(fèi)用”等特點(diǎn),一是開展多次精準(zhǔn)推送,應(yīng)用手機(jī)銀行消息中心、短信外撥等渠道,以優(yōu)惠活動為抓手,推送存款、貨幣基金、代扣代繳、“e錢包”和個人養(yǎng)老金等產(chǎn)品,邀請客戶在線或到店辦理。二是擇機(jī)在網(wǎng)點(diǎn)部署存款產(chǎn)品相關(guān)平面廣告,抓住旺季營銷資金充裕契機(jī),做好到店客戶營銷。

智能建模營銷成功啟示

海量個人客戶經(jīng)營是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)性工作,面對龐大的客戶規(guī)模和經(jīng)營目標(biāo),兼顧資源投放、客戶體驗(yàn)與營銷效果并非易事。人工智能模型的構(gòu)建和應(yīng)用能夠幫助業(yè)務(wù)人員快速鎖定高潛力目標(biāo)客戶,開展集約化的營銷觸達(dá),從而避免大海撈針;而常態(tài)化客戶運(yùn)營和活動策劃也會持續(xù)收集客戶的體驗(yàn)和反饋,為模型提供迭代思路和優(yōu)化方向。

在海量客戶的數(shù)字化經(jīng)營過程中,需要結(jié)合業(yè)務(wù)發(fā)展的新趨勢和客戶服務(wù)的新要求,持續(xù)更新智能建模的方案和業(yè)務(wù)應(yīng)用的思路。同時伴隨著零售業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展,客戶經(jīng)營所承載的目標(biāo)和要求也將日益復(fù)雜和多樣。因此,無論是人工智能聚類模型的建模算法和特征框架,還是基于建模結(jié)論的業(yè)務(wù)策略都需要結(jié)合業(yè)務(wù)需求優(yōu)化升級持續(xù)迭代。

零售業(yè)務(wù)的核心是個人客戶,客戶的經(jīng)營是持續(xù)開展、逐步完善的過程。我們需要圍繞客戶全生命周期,建立需求識別與服務(wù)滿足的匹配視圖,并結(jié)合與客戶交互時間或渠道節(jié)點(diǎn)的實(shí)際情況,匹配合適的產(chǎn)品和營銷活動,形成體系化的維護(hù)策略。在此基礎(chǔ)上,按照“多輪觸達(dá)、斷點(diǎn)跟蹤、人機(jī)協(xié)同、持續(xù)深入”模式,先通過手機(jī)銀行、短信和智能外呼部署批量推送任務(wù),再實(shí)現(xiàn)高意向客戶由人員隊伍跟進(jìn)開展邀約維護(hù),逐步達(dá)成“活躍一滲透一提級”的階梯式目標(biāo)。

展望未來,我們將繼續(xù)應(yīng)用人工智能模型分析客戶、了解客戶,推動海量個人客戶促活捉級工作取得實(shí)效,持續(xù)為工商銀行客戶結(jié)構(gòu)優(yōu)化和金融資產(chǎn)提升貢獻(xiàn)力量!

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