解決方案特點:
針對高扣率消費、循環利息、賬單分期與預借現金四大類客戶行為進行基本業務業務行為客群細分,詳細描述每一客群的特征表現,進行客戶畫像。
針對特定的基本業務行為客群通過行為頻度、范圍、連續性與周期性等維度進行進一步細分,為充分了解客戶提供基礎。
從消費、還款及取現三類交易行為分別探索客戶的行為特征,為基于新興渠道、支付方式開展的業務提供指導。
基于大數據平臺提供的數據處理和分析工具,從海量行為記錄中分析并學習用戶行為模式,洞悉客戶需求和市場機遇。
了解客戶行為習慣,洞悉客戶業務偏好,識別目標客戶群體。以客戶需求為中心提供服務,以此提升客戶體驗是優質銀行服務的重要表現,而客戶行為細分是洞察客戶需求的主要抓手。
首先根據信用卡業務實際將客戶分為高扣率消費、循環利息、賬單分期與預借現金四個基本業務行為客群。
基于客戶高扣率消費行為,通過聚類算法識別出四大戰略細分客戶群并通過各個維度對客群特征進行描述。
通過分析每個客戶的原始行為記錄,從中洞悉客戶的行為習慣,通過這些因素,建立針對每個客戶的行為偏好畫像。
通過大數據平臺,對社交屬性的許多信息的掌握,可以使得我們更精確的描繪客戶畫像。
在用戶偏好畫像的基礎上,進行銀行產品的精準營銷策略制訂和個性化金融業務營銷策略制訂。