解决方案特点:
针对高扣率消费、循环利息、账单分期与预借现金四大类客户行为进行基本业务业务行为客群细分,详细描述每一客群的特征表现,进行客户画像。
针对特定的基本业务行为客群通过行为频度、范围、连续性与周期性等维度进行进一步细分,为充分了解客户提供基础。
从消费、还款及取现三类交易行为分别探索客户的行为特征,为基于新兴渠道、支付方式开展的业务提供指导。
基于大数据平台提供的数据处理和分析工具,从海量行为记录中分析并学习用户行为模式,洞悉客户需求和市场机遇。
了解客户行为习惯,洞悉客户业务偏好,识别目标客户群体。以客户需求为中心提供服务,以此提升客户体验是优质银行服务的重要表现,而客户行为细分是洞察客户需求的主要抓手。
首先根据信用卡业务实际将客户分为高扣率消费、循环利息、账单分期与预借现金四个基本业务行为客群。
基于客户高扣率消费行为,通过聚类算法识别出四大战略细分客户群并通过各个维度对客群特征进行描述。
通过分析每个客户的原始行为记录,从中洞悉客户的行为习惯,通过这些因素,建立针对每个客户的行为偏好画像。
通过大数据平台,对社交属性的许多信息的掌握,可以使得我们更精确的描绘客户画像。
在用户偏好画像的基础上,进行银行产品的精准营销策略制订和个性化金融业务营销策略制订。