集奥聚合:精准营销—集奥方舟

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来源:中国电子银行网 2018-09-20 09:29:16 2018中国金融科技创新榜集奥聚合 金融科技企业案例

核心提示“2018中国金融科技创新榜”科技企业参赛案例

  集奥聚合作为行业领先的互联网大数据服务商,整合了多维数据源,覆盖7亿互联网用户,深度解析多个行业主流网站及APP访问规则,实时监控用户互联网行为,每天可产生100亿+条用户画像标签, 能够进行包括人口属性、家庭特征、兴趣偏好、需求特征等多维度的精准用户画像。

  在金融大数据服务具备大量经验,其数据服务团队对银行内部运作有充分认知,积累了大量金融行业场景营销模型,在此基础上推出了基于私有云的方舟产品,全方位帮助银行部署大数据相关应用。

  数据对接

  私有云对接,直接行内部署,将第三方数据直接导入银行内部, 解决数据安全问题。

  深入人群画像

  将银行数据与第三方数据匹配,进行用户数据的补充。该银行选取了百万量级用户与集奥数据进行匹配,匹配率达到60%,共沉淀集奥聚合标签数据1.4亿条。

  在有效匹配基础上,对人群的人群属性、兴趣爱好进行了统计, 深入分析了用户的电子银行、支付、理财、贷款、保险、信用卡等方面的行为,按照多类维度进行了对客户人群进行对比分析,同时结合行内数据对比得出后期的策略建议。

  策略实施

  1. 场景化权益营销

  在数据有效匹配的基础上,结合直销银行的协同目标,与行方开展了场景化权益营销测试。

  1)营销测试概要

  合作银行本有生鲜类合作网站的营销权益,客户下载并激活手机银行即可获得该权益。根据集奥的大数据标签监测用户行为,通过相应标签筛选出潜在客群,通过短信方式进行活动推荐。通过设置实验组与对照组,根据最终转化效果验证外部数据的有效性。

  测试共分两轮进行。

  2) 营销测试过程

  第一轮:

  实验组目标客户筛选

  本次营销权益为生鲜电商产品,对应的客户群体应该为对健康有所偏好,同时有一定电商、支付行为的群体。

  通过大数据,筛选出在相关方面有较高访问频次的人群,行方从AUM 等资产维度进行合作建模,第一轮测试共有近6万客户符合实验组条件。

  对照组目标客户筛选

  行方客户中随机挑选5000人

  首轮结果对比

  筛选出相关人群后,通过短信将活动通知到客户。最终结果如下:

  测试组:5日内促活率 0.73%

  对照组:5日内促活率 不到0.07%

  首轮即提升10倍以上效果,初步验证数据的有效性。

  第二轮:

  测试组A:

  我方通过第一轮测试结果对模型进行优化,保留一次原有策略中优质部分;同时根据样本营销前一个月的外部数据网络行为进行优化,利用机器学习引擎进行调优。再次选择近8万人作为测试组A。

  测试组B:

  为了验证效果的有效性,增加了行内现有的精准营销模型筛选的10000客户作为测试组B。

  测试组C

  仅使用行内的数据筛选维度,不使用集奥的第三方数据选择10000客户作为对照组。

  第二轮结果对比

  测试组A:3日内促活率0.84%

  测试组B:3日内促活率0.70%

  测试组C:3日内促活率0.23%

  从效果方面对比:二次测试(3天观测期)对比首次测试(5天观测期),在接近一半的时间内取得了更加显著的效果,增幅16%。在同等行内维度下,外部数据直接提升效果近4倍,高于行内模型效果20%。

  从覆盖广度对比:符合行内精准营销模型人群仅占5.3%,而集奥方舟模型合格人群占 14.4,同时,二者的名单重合率为零,两者共同进行将极大提升营销覆盖人群。

  后续方向探索

  1. 价值客户细分

  在场景化营销效果得到肯定的情况下,后续将人群属性进行二维象限划分,将用户的行内属性与行外行为进行匹配,构造价值矩阵, 区分不同人群。

集奥聚合:精准营销—集奥方舟

  行外理财活跃程度

  第一类(鸡肋客户:行内外业务活跃度都低)

  第二类(忠诚客户:行内业务活跃度高,行外活跃度低)

  第三类(挖潜客户:行内活跃度低,行外活跃度高)

  第四类(重要客户:行内外业务活跃度都高)

  将着重对挖潜客户进行营销,采取与之相匹配的权益,进行更多营销尝试。

  2. 补足业务短板

  在人群的画像过程中,分析师发现微信支付、支付宝支付用户的互联网活跃度高,对于理财产品的接受度也高。但该行目前的支付绑卡并不乐观。

  后续将对人群进行深入分析,选择收到支付用户欢迎的权益、使用前述场景化营销的模式来促进微信绑卡。

责任编辑:方杰

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