1、pos機業(yè)務(wù)員該怎么跑業(yè)務(wù)?

電信、聯(lián)通運營商精準(zhǔn)數(shù)據(jù)
一、直接提取競爭對手公司做競價推廣頁面的意向客戶聯(lián)系方式
二、直接提取競爭對手公司咨詢座機接通的客戶聯(lián)系方式，
三、直接提取同行業(yè)APP注冊的用戶聯(lián)系方式
各行各業(yè)，只要你需要意向客戶，我就能幫你。 利用大數(shù)據(jù)幫助機構(gòu)低成本獲取高意向度的客戶資源，我們做的是運營商大數(shù)據(jù)項目，有自己獨立的后臺！有協(xié)議，有合同，有行業(yè)建議，有后期服務(wù)！

找準(zhǔn)目標(biāo)客戶，分析市場需求，反復(fù)反思不足。

我也做POS的，從一朋友zywy05,他是提供sj，拿走不謝 精準(zhǔn)pos機一手?jǐn)?shù)據(jù)

2、大數(shù)據(jù)引擎下如何精準(zhǔn)營銷?

1．零售企業(yè)數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)收集是零售企業(yè)實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷的基礎(chǔ)。通過POS機、觀測設(shè)備、移動終端、互聯(lián)網(wǎng)、智能終端等收集企業(yè)與顧客的交互數(shù)據(jù)，同時在企業(yè)運營過程中重視對商品數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、會員關(guān)系數(shù)據(jù)等交易數(shù)據(jù)的收集。另外，企業(yè)外部的數(shù)據(jù)如市場調(diào)查數(shù)據(jù)、專家意見、第三方機構(gòu)數(shù)據(jù)等也可收集，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、重構(gòu)、填補，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，補充到數(shù)據(jù)庫。根據(jù)企業(yè)的商業(yè)目標(biāo)，對2．消費者分群及理解消費者的消費行為，利用收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行消費者分群，分析不同消費群體的特征、消費偏好，進(jìn)行消費需求預(yù)測。對得到的消費者類別進(jìn)行描述性分析，根據(jù)帕累托的二八原則，企業(yè)80%的利潤是由20%的重要消費者創(chuàng)造的。零售企業(yè)只要把握住這部分消費者，針對不同價值的消費者群體投入相應(yīng)的營銷資源，優(yōu)先滿足重要消費者的需求。
2. 營銷方案設(shè)計零售企業(yè)首先設(shè)立營銷目標(biāo)，如增加銷售10%、提升消費者忠誠度、提升消費者價值、擴大企業(yè)知名度等。總的來說，可描述為優(yōu)化消費者價值、獲取新消費者、實現(xiàn)消費者保持、實現(xiàn)交叉銷售和增量銷售，最終提升企業(yè)利潤。通過營銷活動，將以前低價值消費者轉(zhuǎn)換為重要消費者，并保持其忠誠度。
3. 營銷方案實施利用數(shù)據(jù)分析選擇最合適的營銷方案實施渠道，并對營銷活動進(jìn)行活動效果跟蹤。既需不斷保證方案實施的靈活性，也要對實施過程中出現(xiàn)的意外情況保持警惕，才能在競爭對手發(fā)現(xiàn)其市場份額被搶占之后再發(fā)起反擊之前，將營銷活動的影響開展到盡可能大的局面。
4. 營銷結(jié)果反饋通過對營銷方案實施過程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并總結(jié)經(jīng)驗，用于指導(dǎo)下一階段的營銷方案制定。對整個營銷過程效果的評估可從營銷成本、銷售收入、企業(yè)知名度、消費者滿意度等方面進(jìn)行綜合分析。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時代，信息技術(shù)不斷發(fā)展和完善，為零售企業(yè)帶來了海量數(shù)據(jù)，同時數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使得零售企業(yè)能夠有效應(yīng)用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)被提升到前所未有的高度。零售企業(yè)應(yīng)重視數(shù)據(jù)的力量，深層次挖掘隱藏在海量數(shù)據(jù)中有價值的市場信息，指導(dǎo)企業(yè)制定各項決策，建立符合自身實際情況的精確營銷體系，有針對性地實施營銷計劃，比以往靠管理者個人經(jīng)驗和判斷作決策更科學(xué)有效。 一、大數(shù)據(jù)整理。公司的各個平臺在一段時間之內(nèi)都會積累起大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對于企業(yè)的經(jīng)營有著非常重要的意義。也對企業(yè)的未來發(fā)展起著至關(guān)重要的意義。大數(shù)據(jù)來自多個渠道，多個平臺，要進(jìn)行很專業(yè)的整理。

二、品牌策略。一個企業(yè)的品牌發(fā)展方向必須參考大數(shù)據(jù)的一些結(jié)果，通過對于市場的大量個體的分析，確定品牌的成長空間，確定品牌的優(yōu)先發(fā)力點，從而讓品牌又快又好的成長。

三、用戶體驗。來源于萬千顧客的個體信息被歸納與整合，從而得出群體的需求，群體的習(xí)慣，群體的消費特征，從而改變自己的經(jīng)營方式，更好的提升用戶體驗。

四、營銷策略。營銷的方向與預(yù)算都需要大數(shù)據(jù)進(jìn)行一個有效的支持，從而確定真正的著力點，從而讓有限的成本獲取最大的營銷效果，現(xiàn)有的營銷策略也可以通過大數(shù)據(jù)來進(jìn)行一定的修正，從而優(yōu)化營銷的執(zhí)行力。

五、效果預(yù)測。投手與效果之間有一定的關(guān)系，這種關(guān)系的不確定性經(jīng)常讓投入產(chǎn)生不了實在的效益，有了大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)分析，我們就可以得出非常接近于事實的預(yù)測，從而更好的進(jìn)行各方面的準(zhǔn)備。

六、執(zhí)行修正。公司在經(jīng)營過程中，很多的市場策略做對了，也有一部份做錯了，通過大數(shù)據(jù)的分析，我們會找出這些做錯的部份，從而一一糾正。這也是大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的體現(xiàn)。

希望對你有幫助！

3、[恒豐銀行]基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷模型應(yīng)用

【案例】恒豐銀行——基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷模型應(yīng)用 https://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1500159788&ver=1&signature=pCHfpePVrKXUGp39JEg577lopIPT9KCdx9FqIL2LbRmunZMQ-86itFcexY XKcX3Vb1ypwGo8v0IU6fkNgcs QIafGAccsZFmMb6yBYcuPdqH63EKBvL88BGFaUrBBPQl0v*mpgzYxrTCkcaJGaX2iIFRHZEDNCmuM0qhqqN294=

本篇案例為數(shù)據(jù)猿推出的大型 “金融大數(shù)據(jù)主題策劃” 活動 （查看詳情） 第一部分的系列案例/征文；感謝** 恒豐銀行** 的投遞

作為整體活動的第二部分，2017年6月29日，由數(shù)據(jù)猿主辦，上海金融信息行業(yè)協(xié)會、互聯(lián)網(wǎng)普惠金融研究院合辦，中國信息通信研究院、大數(shù)據(jù)發(fā)展促進(jìn)委員會、上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟、首席數(shù)據(jù)官聯(lián)盟、中國大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用聯(lián)盟協(xié)辦的 《「數(shù)據(jù)猿·超聲波」之金融科技·商業(yè)價值探索高峰論壇》 還將在上海隆重舉辦 【論壇詳情】 【上屆回顧（點擊閱讀原文查看）】

在論壇現(xiàn)場，也將頒發(fā) “技術(shù)創(chuàng)新獎”、“應(yīng)用創(chuàng)新獎”、“最佳實踐獎”、“優(yōu)秀案例獎” 四大類案例獎

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如今，商業(yè)銀行信息化的迅速發(fā)展，產(chǎn)生了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、中間數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)隨之興起。要從這些海量數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息，為商業(yè)銀行的各類決策提供參考和服務(wù)，需要結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)。國外的匯豐、花旗和瑞士銀行是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的先行者。在國內(nèi)的商業(yè)銀行中，大數(shù)據(jù)的思想和技術(shù)逐步開始在業(yè)務(wù)中獲得實踐和嘗試。

面對日趨激烈的行業(yè)內(nèi)部競爭及互聯(lián)網(wǎng)金融帶來的沖擊，傳統(tǒng)的上門營銷、電話營銷，甚至是掃街營銷等方式跟不上時代的節(jié)奏。利用精準(zhǔn)營銷可節(jié)約大量的人力物力、提高營銷精準(zhǔn)程度，并減少業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，無形中為商業(yè)銀行節(jié)約了大量的營銷成本。

雖然恒豐銀行內(nèi)部擁有客戶的基本信息和交易等大量數(shù)據(jù)，但是傳統(tǒng)的營銷系統(tǒng)并沒有挖掘出行內(nèi)大量數(shù)據(jù)的價值，仍然停留在傳統(tǒng)的規(guī)則模型。當(dāng)下，恒豐銀行接入了大量的外部數(shù)據(jù)，有著更多的維度，如果將內(nèi)部數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉，則能產(chǎn)生更大的價值。客戶信息收集越全面、完整，數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)論就越趨向于合理和客觀。利用人工智能技術(shù)，建立精準(zhǔn)營銷系統(tǒng)變得可能且必要。

恒豐銀行基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷方案是利用大數(shù)據(jù)平臺上的機器學(xué)習(xí)模型深入洞察客戶行為、客戶需求，客戶偏好，挖掘潛出在客戶，實現(xiàn)可持續(xù)的營銷計劃。

周期/節(jié)奏

2016.4-2016.5 完成需求梳理和業(yè)務(wù)調(diào)研，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行總體方案設(shè)計。
2016.5-2016.8 整理銀行內(nèi)、外部數(shù)據(jù)，根據(jù)營銷需求制定客戶標(biāo)簽和設(shè)計文檔，實施用戶畫像。
2016.8-2016.10 在用戶畫像的基礎(chǔ)上，構(gòu)建理財產(chǎn)品個性化推薦系統(tǒng)。其中包括個性化推薦算法調(diào)研，模型對比等一系列工作。
2016.10-2017.1 客戶需求預(yù)測并對客戶價值進(jìn)行建模，并完善整合精準(zhǔn)營銷應(yīng)用模型。
2017.1-2017.3 用戶畫像、個性化推薦、客戶價值預(yù)測等精準(zhǔn)營銷模型上線。

客戶名稱/所屬分類

恒豐銀行/客戶管理

任務(wù)/目標(biāo)

根據(jù)零售業(yè)務(wù)營銷要求，運用多種數(shù)據(jù)源分析客戶行為洞察客戶需求，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷與服務(wù)，提高銀行客戶滿意度和忠誠度。

針對不同的客戶特征、產(chǎn)品特征和渠道特征，制定不同市場推廣策略。為了完成以上任務(wù)，主要從以下幾個方面構(gòu)建精準(zhǔn)營銷系統(tǒng)：

1.用戶畫像： 結(jié)合用戶的歷史行為和基本屬性給用戶打標(biāo)簽。

2.精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)： 給用戶推薦個性化理財產(chǎn)品， 例如在微信銀行中給每個客戶推薦他喜歡的產(chǎn)品，幫客戶找到其最適合的產(chǎn)品，增加產(chǎn)品的購買率。

3.需求預(yù)測和客戶價值： 新產(chǎn)品發(fā)售的時候，找到最有可能購買該產(chǎn)品的客戶，進(jìn)行短信營銷，進(jìn)而提高產(chǎn)品響應(yīng)率。客戶價值精準(zhǔn)定位，根據(jù)客戶價值水平制定不同的推薦策略。銀行通過計算客戶使用其產(chǎn)品與服務(wù)后所形成的實際業(yè)務(wù)收益，充分了解每一個客戶的貢獻(xiàn)度，為管理層提供決策支撐。

挑戰(zhàn)

項目實施過程由用戶畫像，精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)，需求預(yù)測和客戶價值建模三部分組成，采用TDH機器學(xué)習(xí)平臺Discover所提供的算法和模型庫進(jìn)行開發(fā)和驗證。

（一）用戶畫像的建立

客戶標(biāo)簽主要包含客戶基本屬性，客戶等級標(biāo)簽，客戶偏好標(biāo)簽，客戶交易特征，客戶流失特征，客戶信用特征，客戶終身價值標(biāo)簽，客戶潛在需求標(biāo)簽。

（二）精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)的建立

由于系統(tǒng)復(fù)雜，且篇幅有限，僅對其中最重要的理財推薦系統(tǒng)做詳細(xì)闡述。精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)架構(gòu)圖如下。

2.1業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為機器學(xué)習(xí)問題

業(yè)務(wù)問題

銀行理財產(chǎn)品個性化推薦給客戶。 例如在微信銀行中給每個客戶推薦此客戶喜歡的產(chǎn)品，幫客戶找到其最適合的產(chǎn)品，增加產(chǎn)品的購買率。

將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為機器學(xué)習(xí)問題

理財產(chǎn)品種類繁多，產(chǎn)品迭代速度很快，客戶在繁多的產(chǎn)品中不能快速找到適合自己的產(chǎn)品，因此有必要建立一個自動化推薦模型，建立客戶理財偏好，給客戶推薦最適合的產(chǎn)品。

將銀行理財產(chǎn)品推薦業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為機器學(xué)習(xí)問題，進(jìn)而利用人工智能技術(shù)提高推薦產(chǎn)品的點擊率和購買率。例如在恰當(dāng)?shù)臅r間，通過用戶偏好的渠道給用戶推薦產(chǎn)品，推薦的結(jié)果為用戶購買或者未購買。這個問題可以看作一個典型機器學(xué)習(xí)二分類問題：基于歷史營銷數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，讓模型自動學(xué)到客戶購買的產(chǎn)品偏好，并預(yù)測客戶下次購買理財產(chǎn)品的概率。對模型預(yù)測出所有客戶對所有產(chǎn)品的響應(yīng)概率進(jìn)行排序，可選擇客戶購買概率最高的topN個產(chǎn)品推薦給客戶。

下面將敘述如何構(gòu)建該推薦預(yù)測模型。

2.2數(shù)據(jù)源準(zhǔn)備

在建立的一個理財推薦模型之前，可以預(yù)見到相似的客戶可能會喜好相似的產(chǎn)品（需要表征客戶和產(chǎn)品的數(shù)據(jù)），同一個人的喜好可能具有連續(xù)性（購買歷史交易數(shù)據(jù)，包括基金國債等），他的存款、貸款資金可能決定了他能購買什么檔次的理財?shù)鹊取Ｒ虼耍覀冃枰獪?zhǔn)備以下數(shù)據(jù)。

客戶基本屬性：客戶性別，年齡，開戶時間，評估的風(fēng)險等級等等。
產(chǎn)品基本屬性：產(chǎn)品的逾期收益率，產(chǎn)品周期，保本非保本，風(fēng)險等級等。
客戶購買理財產(chǎn)品的歷史：在什么時候購買什么產(chǎn)品以及購買的金額。
客戶的存款歷史： 客戶歷史存款日均余額等。
客戶的貸款歷史： 客戶歷史貸款信息等。
客戶工資：客戶工資的多少也決定了客戶購買理財?shù)念~度和偏好。
用戶畫像提取的特征：用戶的AUM等級，貢獻(xiàn)度，之前購買基金，國債的金額等。

2.3特征轉(zhuǎn)換和抽取

有了這么多數(shù)據(jù)，但是有一部分特征是算法不能直接處理的，還有一部分?jǐn)?shù)據(jù)是算法不能直接利用的。

特征轉(zhuǎn)換

把不能處理的特征做一些轉(zhuǎn)換，處理成算法容易處理的干凈特征。舉例如下：

開戶日期。就時間屬性本身來說，對模型來說不具有任何意義，需要把開戶日期轉(zhuǎn)變成到購買理財時的時間間隔。

產(chǎn)品特征。從理財產(chǎn)品信息表里面可以得到風(fēng)險等級，起點金額等。但是并沒有標(biāo)志這款產(chǎn)品是否是新手專屬，是否是忠誠客戶專屬。這就需要我們從產(chǎn)品名字抽取這款產(chǎn)品的上述特征。

客戶交易的時間信息。同客戶的開戶日期，孤立時間點的交易信息不具有任何意義，我們可以把交易時間轉(zhuǎn)變?yōu)榫嚯x上次購買的時間間隔。

特征抽取

還有一部分?jǐn)?shù)據(jù)算法不能直接利用，例如客戶存款信息，客戶交易信息。我們需用從理財交易和存款表中抽取可能有用的信息。

用戶存款信息：根據(jù)我們的經(jīng)驗，客戶購買理財之前的存款變動信息更能表明客戶購買理財?shù)恼鎸嵪敕ǎ虼宋覀冃枰獜目蛻魵v史存款數(shù)據(jù)抽取客戶近三個月，近一個月，近一周的日均余額，以體現(xiàn)客戶存款變化。

客戶交易信息：客戶最近一次購買的產(chǎn)品、購買的金額、及其相關(guān)屬性，最近一個月購買的產(chǎn)品、購買的金額及其相關(guān)屬性等等。

以上例舉的只是部分特征。

2.4構(gòu)造、劃分訓(xùn)練和測試集

構(gòu)造

以上說明了如何抽取客戶購買理財?shù)南嚓P(guān)特征，只是針對正樣本的，即客戶購買某種理財時候的特征。隱藏著的信息是，此客戶當(dāng)時沒有購買其他在發(fā)售的產(chǎn)品。假設(shè)把客戶購買了產(chǎn)品的標(biāo)簽設(shè)為1，沒有購買的產(chǎn)品樣本設(shè)為0，我們大致有如下訓(xùn)練樣本（只列舉部分特征）。

其中客戶是否購買產(chǎn)品是我們在有監(jiān)督訓(xùn)練的標(biāo)簽，也就是我們建立的是一個預(yù)測客戶是否會購買產(chǎn)的模型。

劃分訓(xùn)練集和測試集

考慮到最終模型會預(yù)測將來的某時間客戶購買某種產(chǎn)品的概率，為了更真實的測試模型效果，以時間來切分訓(xùn)練集和測試集。具體做法如下。假設(shè)我們有2016-09-01 ~ 2017-03-20 的理財購買相關(guān)數(shù)據(jù)。以2016-09-01 ~ 2017-03-19的理財交易數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練，2017-03-20這一天的客戶對每個產(chǎn)品是否購買的數(shù)據(jù)作為測試。以2016-09-01 ~ 2017-03-18的理財交易數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練，2017-03-19這一天的客戶對每個產(chǎn)品是否購買的數(shù)據(jù)作為測試，以此類推。

2.5模型訓(xùn)練

根據(jù)提取的特征，組成樣本寬表，輸入到分類模型，這里選擇了TDH平臺機器學(xué)習(xí)組件Discover所提供的近百個分布式算法進(jìn)行建模和訓(xùn)練，同時我們還使用了特征的高階交叉特性進(jìn)行推薦的預(yù)測和分析。

2.6模型評估

評價推薦好壞的指標(biāo)很多，比較常用的有

1.ROC曲線下面積（AUC）
2.logloss
3.推薦產(chǎn)品第一次命中rank的倒數(shù)（MRR）
4.TopN

針對銀行的理財推薦實際業(yè)務(wù)，客戶當(dāng)天絕大多數(shù)是只購買了某一款理財，MRR(Mean Average Precision 的特殊情況)能反應(yīng)這種情況下推薦的好壞。另一種直觀的評價指標(biāo)是TopN，假定我們只推薦N個模型認(rèn)為客戶最有可能購買的產(chǎn)品，并和真實情況比較，就能得到當(dāng)天推薦的結(jié)果的混淆矩陣，TN，TP，F(xiàn)N，F(xiàn)P，recall，precision等。

我們在生產(chǎn)上驗證了最近十天的推薦效果，即測試了2017-03-20， 2017-03-19，…… , 2017-03-11等十天的推薦效果，以下是這些結(jié)果的評價。

AUC

Logloss

MRR

0.89

0.45

0.78

也可以把新客戶（之前沒有購買理財）和老客戶（至少購買過一次）分開評估效果。 新客戶的購買占了整個理財購買的1/3 以上。

測試新客戶的預(yù)測效果，可以看出模型對冷啟動問題解決的好壞。

對新客戶的預(yù)測效果

AUC

Logloss

MRR

0.80

0.73

0.32

對老客戶的預(yù)測效果

AUC

Logloss

MRR

0.92

0.38

0.88

2.7模型優(yōu)化

1.上線之前的優(yōu)化：特征提取，樣本抽樣，參數(shù)調(diào)參
2.上線之后的迭代，根據(jù)實際的A/B testing和業(yè)務(wù)人員的建議改進(jìn)模型

（三）需求預(yù)測和客戶價值

“顧客終生價值”(Customer Lifetime Value)指的是每個購買者在未來可能為企業(yè)帶來的收益總和。研究表明，如同某種產(chǎn)品一樣，顧客對于企業(yè)利潤的貢獻(xiàn)也可以分為導(dǎo)入期、快速增長期、成熟期和衰退期。

經(jīng)典的客戶終身價值建模的模型基于客戶RFM模型。模型簡單的把客戶劃分為幾個狀態(tài)，有一定意義但不一定準(zhǔn)確，畢竟RFM模型用到的特征不全面，不能很好的表征客戶的價值以及客戶銀行關(guān)系管理。

為了方便的對客戶終身價值建模，有幾個假定條件。其一把客戶的購買價值近似為客戶為企業(yè)帶來的總收益，其二把未來時間定義在未來一個季度、半年或者一年。也就是我們通過預(yù)測客戶在下一個時間段內(nèi)的購買價值來定義客戶的終身價值。因此，我們將預(yù)測的問題分為兩個步驟：第一步預(yù)測這個客戶在下一個階段是否會發(fā)生購買（需求預(yù)測）。第二步對預(yù)測有購買行為的客戶繼續(xù)建模預(yù)測會購買多大產(chǎn)品價值。

3.1需求預(yù)測

提取客戶定活期存款、pos機刷卡、渠道端查詢歷史等特征，以這些特征作為輸入預(yù)測用戶在當(dāng)前時間節(jié)點是否有購買需求，訓(xùn)練和測試樣本構(gòu)造如下：

1.歷史用戶購買記錄作為正樣本。
2.抽樣一部分從未購買的理財產(chǎn)品的用戶作為負(fù)樣本集合Un，對于每一個正樣本Un中隨機選取一個用戶構(gòu)造負(fù)樣本。
3.選取2016.04-201610 的購買數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，2016.11的數(shù)據(jù)作為測試樣本。

使用機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類訓(xùn)練和預(yù)測，重復(fù)上述實驗，得到下列結(jié)果:

AUC: 0.930451274
precision: 0.8993963783
recall: 0.8357507082
fmeasure: 0.8664062729

進(jìn)一步對客戶分群之后，可以更好的對新客戶進(jìn)行建模，對于老客戶我們可以進(jìn)一步提取他們的歷史購買特征，預(yù)測他們在下一段時間內(nèi)購買的產(chǎn)品價值（數(shù)量，金額等），對于新客戶，可以進(jìn)根據(jù)他的存款量預(yù)測其第一次購買的產(chǎn)品價值，把存款客戶變成理財客戶。通過分析客戶存款變動于客戶購買理財?shù)年P(guān)系，我們發(fā)現(xiàn)客戶購買理財?shù)那耙欢螘r間內(nèi)定活期的增加的有不同的模式，如下圖。

根據(jù)需求預(yù)測模型，我們給出新客戶最有可能購買的top N 列表，然后由業(yè)務(wù)人員進(jìn)行市場推廣。

3.2客戶價值預(yù)測

進(jìn)一步預(yù)測有購買需求的客戶的購買價值高低。這是個回歸問題，但是預(yù)測變量從二分類變量變?yōu)轭A(yù)測連續(xù)的金額值。訓(xùn)練的時候預(yù)測值取訓(xùn)練周期內(nèi)（一個月或者季度）客戶所購買的總金額。

算出客戶的當(dāng)前價值（即當(dāng)前階段購買的產(chǎn)品價值）和未來價值（預(yù)測的下一個階段的客戶價值）可以幫助我們鑒定客戶處于流失階段，或者上升階段，或者是穩(wěn)定階段。當(dāng)前價值取的是當(dāng)前時間前三個月的交易量。對流失階段高價值客戶可以適當(dāng)給予營銷優(yōu)惠，對于有購買意向的客戶適當(dāng)引導(dǎo)。如下圖所示。

結(jié)果/效果

一是提高銀行營銷準(zhǔn)確性。隨著客戶不斷增加，理財產(chǎn)品也在不斷推陳出新，在實時精準(zhǔn)營銷平臺的幫助下，銀行從以前盲目撒網(wǎng)式的營銷方式轉(zhuǎn)變到對不同客戶精準(zhǔn)觸達(dá)，提高了理財產(chǎn)品的營銷成功率，降低銷售和運作成本。理財產(chǎn)品推薦的上線以來，產(chǎn)品推薦成功率比專家經(jīng)驗排序模型最高提升10倍。

二是增加銀行獲客數(shù)量。精準(zhǔn)營銷系統(tǒng)洞察客戶潛在需求和偏好，提高了銀行獲取目標(biāo)客戶群的準(zhǔn)確率。從數(shù)百萬客戶中,通過機器學(xué)習(xí)模型,找到最有可能購買產(chǎn)品的客戶群，通過渠道營銷，實現(xiàn)響應(yīng)率提升。相比傳統(tǒng)盲發(fā)模式，發(fā)送原38%的短信即可覆蓋80%的客戶。

通過構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷方案，恒豐銀行深入洞察客戶行為、需求、偏好，幫助銀行深入了解客戶，并打造個性化推薦系統(tǒng)和建立客戶價值預(yù)測模型，實現(xiàn)可持續(xù)的營銷計劃。

4、如何獲得精準(zhǔn)的pos數(shù)據(jù)

企業(yè)可以利用運營商大數(shù)據(jù)，獲得精準(zhǔn)的pos數(shù)據(jù)。

作為一款收單商品，手機POS遮蓋全部客戶。中國銀聯(lián)承擔(dān)與每個手機生產(chǎn)商深層協(xié)作，將手機POS安裝布署到每個生產(chǎn)商的手機中，并以出示統(tǒng)一的POS控制方式為每個收單組織 顛覆式創(chuàng)新。

運營商大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)獲客，用戶數(shù)據(jù)抓取的原理。

任何行業(yè)，企業(yè)都可以利用三網(wǎng)運營商大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)獲客。比如你是做POS行業(yè)，想要一批有POS機需求的客戶，那么就可以利用運營商大數(shù)據(jù)來進(jìn)行建模，可以搜集同行，比如可以抓取相關(guān)app。

隨行付、瑞銀信、星驛付 等等。這些POS機相關(guān)app注冊用戶 肯定是潛在的意向客戶）競品的相關(guān)平臺和標(biāo)簽（網(wǎng)站，網(wǎng)頁，網(wǎng)址，URL;手機APP;400電話，固話，座機；短信；關(guān)鍵詞等）進(jìn)行建模。

實時截流訪客數(shù)據(jù)，還可以通過建模對其客戶的地域，性別，年齡，訪問次數(shù)，通話時長等維度進(jìn)行精準(zhǔn)的篩選、數(shù)據(jù)是實時數(shù)據(jù)，如此實時的客戶數(shù)據(jù)既可以保障相關(guān)客戶的意向度，也可以保證相關(guān)合作的行業(yè)，企業(yè)可以第一時間對客戶進(jìn)行觸達(dá)，從而進(jìn)行確定意向，轉(zhuǎn)化，和成交。

總結(jié)如下：

作為一款收單商品，手機POS遮蓋全部客戶。中國銀聯(lián)承擔(dān)與每個手機生產(chǎn)商深層協(xié)作，將手機POS安裝布署到每個生產(chǎn)商的手機中，并以出示統(tǒng)一的POS控制方式為每個收單組織 顛覆式創(chuàng)新。

5、如何進(jìn)行保險精準(zhǔn)營銷

1、針對性營銷
大數(shù)據(jù)可以提供某些企業(yè)交易特點和資金需求特點，可以幫助業(yè)務(wù)部門對企業(yè)的資金需求進(jìn)行分析和篩選，提供現(xiàn)金管理產(chǎn)品，幫助企業(yè)解決流動性問題。大數(shù)據(jù)可以幫助信用卡中心追蹤熱點信息，針對特定人群提供精準(zhǔn)營銷產(chǎn)品，增加新卡用戶，例如熱映電影、娛樂活動、餐飲團購等。銀行針對特定人群推出定制的理財產(chǎn)品，保險產(chǎn)品。
2、社交化營銷
人們的社交行為產(chǎn)生了巨大的數(shù)據(jù)，利用社交平臺，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析，金融行業(yè)可以開展成本較低的社交化營銷，借助于開放的互聯(lián)網(wǎng)平臺，依據(jù)大量的客戶需求數(shù)據(jù)，進(jìn)行產(chǎn)品和渠道推廣。通過互聯(lián)網(wǎng)社交平臺返回的海量數(shù)據(jù)，評測營銷方案的階段成果，實時調(diào)整營銷能夠方案，利用口碑傳銷和病毒式傳播來幫助金融行業(yè)快速進(jìn)行產(chǎn)品宣傳、品牌宣傳、渠道宣傳等。
3、數(shù)據(jù)平臺
如何做到精準(zhǔn)營銷，從而增加客戶粘性，這無疑是要有一個強大的數(shù)據(jù)平臺做后盾，依靠大數(shù)據(jù)平臺，類似多云數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)平臺為支點，進(jìn)行客戶需求的引導(dǎo)性作用，不斷加強互聯(lián)網(wǎng)+的實際應(yīng)用，達(dá)到從大數(shù)據(jù)中快速獲取客戶的購買欲望及購買需求。
4、信用風(fēng)險評估
銀行可以利用大數(shù)據(jù)增加信用風(fēng)險輸入緯度，提高信用風(fēng)險管理水平，動態(tài)管理企業(yè)和個人客戶的形用風(fēng)險。建立基于大數(shù)據(jù)的信用風(fēng)險評估模型和方法，將會提高銀行對中小企業(yè)和個人的資金支持。個人信用評分標(biāo)準(zhǔn)的建立，將會幫助銀行在即將到來的信用消費時代取得領(lǐng)先。基于大數(shù)據(jù)的動態(tài)的信用風(fēng)險管理機制，將會幫助銀行提前預(yù)測高風(fēng)險信用違約時間，及時介入，降低違約概率，同時預(yù)防信用欺詐。
5、欺詐風(fēng)險管理
信用卡公司可以利用大數(shù)據(jù)及時預(yù)測和發(fā)現(xiàn)惡意欺詐事件，即使采取措施，降低信用開欺詐風(fēng)險。銀行可以基于大數(shù)據(jù)建立防欺詐監(jiān)控系統(tǒng)，動態(tài)管理網(wǎng)上銀行、POS機、ATM等渠道的欺詐事件，大數(shù)據(jù)提供了多緯度的監(jiān)控指標(biāo)和聯(lián)動方式，可以彌補和完善目前反欺詐監(jiān)控方式的不足。特別在識別客戶行為趨勢方面，大數(shù)據(jù)具有較大的優(yōu)勢。
6、提升客戶體驗
銀行可以依據(jù)大數(shù)據(jù)分析，可以對進(jìn)入網(wǎng)點的客戶提供定制服務(wù)和問候，在節(jié)假日為客戶提供定制服務(wù)，預(yù)知企業(yè)客戶未來資金需求，提前進(jìn)行預(yù)約，提高客戶體驗。私人銀行可以依據(jù)大數(shù)據(jù)分析報告，幫助客戶進(jìn)行金融市場產(chǎn)品投資，賺取超額利潤，形成競爭優(yōu)勢，提高客戶體驗。保險業(yè)務(wù)可以依據(jù)大數(shù)據(jù)預(yù)測為客戶提前提供有效服務(wù)，提高客戶體驗，同時增加商業(yè)機會。理財業(yè)務(wù)可以利用大數(shù)分析，快速推出行業(yè)報告和市場趨勢報告，幫助投資者及時了解熱點，提高客戶滿意度。
7、需求分析和產(chǎn)品創(chuàng)新
大數(shù)據(jù)提供了整體數(shù)據(jù)，銀行可以利用整體樣本數(shù)據(jù)，從中進(jìn)行篩選。可以從客戶職業(yè)，年齡，收入，居住地，習(xí)慣愛好，資產(chǎn)，信用等各個方面對客戶進(jìn)行分類，依據(jù)其他的數(shù)據(jù)輸入緯度來確定客戶的需求來定制產(chǎn)品。銀行還可以依據(jù)企業(yè)的交易數(shù)據(jù)來預(yù)測行業(yè)發(fā)展特點，為企業(yè)客戶提供金融產(chǎn)品服務(wù)。
8、運營效率提升
大數(shù)據(jù)可以展現(xiàn)不同產(chǎn)品線的實際收入和成本，幫助銀行進(jìn)行產(chǎn)品管理。同時大數(shù)據(jù)為管理層提供全方面報表，揭示內(nèi)部運營管理效率，有力于內(nèi)部效率提升。大數(shù)據(jù)可以幫助市場部門有效監(jiān)測營銷方案和市場推廣情況，提高營銷精度，降低營銷費用。大數(shù)據(jù)可以展現(xiàn)風(fēng)險視圖控制信用風(fēng)險，同時加快信用審批。大數(shù)據(jù)可以幫助保險行業(yè)快速為客戶提供保險方案，提高效率，降低成本。理財產(chǎn)品也可以利用大數(shù)據(jù)動態(tài)提供行業(yè)報告，快速幫助投資人。
9、決策支持
大數(shù)據(jù)可以幫助金融企業(yè)，為即將實施的決策提供數(shù)據(jù)支撐，同時也可以依據(jù)大數(shù)據(jù)分析歸納出規(guī)律，進(jìn)一步演繹出新的決策。基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的決策樹模型將會有效幫助金融行業(yè)分析信用風(fēng)險，為業(yè)務(wù)決策提供有力支持。金融行業(yè)新產(chǎn)品或新服務(wù)推向市場前，可以在局部地區(qū)進(jìn)行試驗，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對采集的數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷進(jìn)行分析，通過統(tǒng)計分析報告為新產(chǎn)品的市場推廣提供決策支持。

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