某大型股份制商业银行大数据营销案例

客户问题与需求

　　1、电子渠道在该银行业务的宣传、营销、销售、交易中发挥了重要作用，直销银行APP和网站访问量快速增长，重访客户规模不断扩大，直销银行的访客行为分析需求也紧随而来，各业务部门对访客的兴趣爱好、潜在需求、客户价值的分析需求也日益强烈。

　　2、业内用户行为监测和分析技术已较成熟，除互联网公司外，部分金融机构已使用采集、监测的方式用于客户行为分析，支持业务部门的产品设计、业务运营和管理决策，以提升运营效率，最大程度的提升客户粘性，支撑电子银行的利润增长。

项目目标

　　1、直销银行APP和网站基础数据采集。

　　实现浏览量、访次、访客、来源、页面流失率、广告点击数、用户使用终端分布等数据的采集、传输、转化和存储。

　　2、业务流程数据监测。

　　实现对申请流程转化率、交易流程转化率、活动页面转化率、流程页面流失率、广告点击效果等业务流程指标的处理、计算和监测。

　　3、用户行为数据分析。

　　对已实施监测的数据和指标，通过设备、页面、路径、效果、产品、客群、渠道等维度进行数据分析，以了解用户对产品页面的偏好情况；统计用户属性、来源及在不同页面路径的访问、流失和转化情况，以了解用户购买（申请）推荐产品的情况，以及活动投放广告产生的营销效果。

百分点解决方案

　　1、在直销银行和用户的接触点部署百分点实时采集用户行为的代码，详细记录用户访问、浏览、交易的行为。

　　2、利用大数据建模技术，分析直销银行客户在行内的交易行为，为其建立第一方的客户标签。

　　3、结合百分点在互联网、电商行业的成熟经验，将直销银行客户同百分点数据进行匹配，全面分析其在互联网、电商上的各种行为，从而建立直销银行客户的全网画像。

　　4、基于第3）步中的全网画像，深入挖掘具备相似特征的互联网人群，构建潜在的直销银行客户列表。

　　5、根据直销银行的产品特点，受众人群特点，运用大数据分析建模，精准定位高价值客户，并为其设计DSP营销投放策略，助其拓展新客户。

项目成果

　　方案中第一步（部署代码、数据采集）工作已结束，正准备进行建立第一方客户标签、第一方数据与百分点数据的匹配和设计DSP营销策略等工作。