Ⅰ 銀行如何通過大數據預測並防止用戶流
銀行如何通過大數據預測並防止用戶流
用戶流失已經成為產品運營的一項重要KPI「全球有50%的用戶已經更換或者正准備更換他們使用的銀行。在美國和加拿大，消費者變更自己銀行的比例正在上升。」—— Global Consumer Banking Survey 2012, Ernst& Young.用戶流失以及用戶參與度已經成為大多數銀行的一項最重要的議題有研究表明：「發展一個新客戶的成本是維護一個老客戶的3-8倍，一個老客戶貢獻的利潤是新客戶的10倍以上。」用戶參與度每下降5%，則企業的利潤將下降25%。獲得新用戶的代價要遠高於保留住現有用戶，而重新獲得已經流失的用戶代價更高。事實上，經過一系列的測試以及研究證實，用戶流失是對公司利潤的最大破壞。近期，福布斯雜志上刊登了一篇由各公司領導層關於缺乏對客戶理解的文章，「缺少積極的、持續的來自企業或品牌關懷相關的用戶體驗，會導致企業丟失掉驚人的20%的年收入。這就是銀行類企業每年會有一筆數額巨大到上億元損失的原因！本質上，理解用戶的需求、偏好、情緒、動作以及更換銀行的傾向已經成為銀行最為重要的事。社交化本地化移動化是如何影響到用戶情緒以及流失的？在現今這個萬物互聯的時代，在爆炸式的社交媒體中，壞消息的傳播速度驚人。經調查，調查顯示，有接近63%的用戶使用在線個人網路以及社交網站作為獲取可靠銀行產品信息的來源。並且，有45%的用戶會在社交媒體中對他們獲得的服務作出評價。因此通過數據，跟蹤到用戶的想法並及時的作出相應的決策為客戶提供更好的服務及合理的定價策略。但是，不同渠道的用戶情感和用戶體驗信息存在於各種結構化和非結構化的數據中，這些數據可能會說謊；更不幸是，各種數據之間沒有貫通，存在著信息孤島；這些現實情況使得銀行對客戶進行全面整體的了解，銀行想較早獲得客戶流失預警信號並啟動挽留措施變得異常困難。最重要的是了解客戶以及預測流失為了能夠盡早的鑒別潛在的用戶流失傾向，首先需要對你用戶的行為進行分析並有一個全面的了解。需要了解銀行的客戶是怎樣使用銀行服務的，撥打客服電話、在網站上或移動銀行上的交易、又或者是在社交媒體上的互動？這些歷史數據能夠讓銀行較早的了解到一些預警信號，比如交易量減少了，自動支付中止了，或者其他什麼對於用戶的負面體驗，根據這些預警採取具體的措施進行補救來減少流失的發生。但是，我們前面也提到，客戶的信息沒有貫通，這讓第一時間監測到預警信號並採取措施變得很困難；結果就是，銀行最終從不同的碎片化的不完整信息進行策略擬定與實施，導致客戶容易流失，損失慘重。大數據是如何幫助預測潛在流失的？用戶數據生成的數量、種類以及速度的快速增長，使得利用傳統的數據管理技術幾乎無法存儲更無法實時的進行分析並提出有價值的信息。現在大數據可以幫助我們解決這些困難，並平衡結構化和非結構化的數據。例如銀行訪問，客戶來電日誌，網頁交互日誌，信用卡記錄的交易數據，以及客戶在社交媒體上的交互數據。大數據技術解決了數據管理問題，通過解決存儲、分析、檢索大量多樣化的結構化非結構化的數據，並且隨著數據的增加可以彈性的擴展，這就讓銀行可以接觸到用戶的實時行為，能更好的提供流失預警。此外，精湛的數據匹配能力能鏈接客戶在各個渠道上的交互數據，建立起一個全面的360度畫像，全面了解客戶，將它轉化為可執行的數據決策。建立預測流失模型360度的客戶畫像，對於銀行預測潛在流失的客戶是否足夠呢？要想全面利用好用戶的信息，需要建立一個可行的預測流失的模型。有效的客戶流失模型的高預測值幫助識別具有高流失風險的客戶且能夠過濾「羊毛黨」，並且對每個流失模型能夠構造出效果提升曲線，可視化的展示出相比於不使用模型，使用流失模型所起到的提升作用。另外，如果銀行業不能針對單個客戶給出有針對性的營銷方案，那麼即使能夠准確的預測流失客戶也是不夠的。那些通用的基於大范圍客戶分類的營銷方案會導致挽回率下降。我們需要更加精細化、有明確目的、並且有針對性的制定不同的營銷方案，來挽回高流失風險用戶，降低流失率。西橋科技是一家國內領先的大數據產品與服務提供商，致力於為企業提供完整的基於大數據用戶行為分析的一站式解決方案。已在民生銀行、興業銀行、江蘇銀行等落地應用，它可以助力企業有效的提供個性化的解決方案。簡單來說，基於業務流程的用戶智能管理，結合大數據技術和成熟的機器學習技術，會讓銀行在預測以及阻止用戶流失，推行個性化推薦和提高用戶忠誠度上取得一個全新的、更有競爭力的進步。
Ⅱ 「大數據」是否可以幫助企業認識客戶、區分客戶呢
大數據就是為了幫助企業精準定位客戶而存在的。
商業數據分析可以告知企業經營業務的健康狀況，以便對自己的立場、業務中發生的事情以及實現業務目標必須要做的事情有一個清晰的認識。
因此，它有助於提高企業的效率和生產力，還可以幫助預測未來的市場趨勢。以下重點介紹數據分析可以幫助企業開展業務的各種方式:
大數據可以幫助企業設定現實目標
為企業開展的業務設定目標可能會對錯誤信息進行猜測。企業並不希望其業務目標頻繁變更。這就是大數據分析發揮作用的地方。
藉助大數據分析，企業將能夠從歷史趨勢和過去的活動中收集數據。企業從一開始就對目標應該是什麼以及是否是正確的目標有了清晰的認識。
它確保企業不會濫用機會來幫助其業務發展。當某些目標不可能實現時，這一點就變得非常清楚。這種數據分析將展現企業的優勢和缺點，這可以為企業發展業務提供幫助。
大數據分析可以提高客戶保留率
客戶是企業所依賴的最重要資產。沒有建立強大的客戶基礎，企業難以取得成功。但是，即使擁有龐大的客戶群，企業也不要忽視激烈的市場競爭。
使用大數據分析使企業能夠觀察各種與客戶相關的模式和趨勢。觀察客戶行為對於提高忠誠度至關重要。從理論上講，企業收集的數據越多，能夠識別的方式和趨勢就越多。
企業有必要制定大數據分析策略，以最大程度地利用數據。藉助適當的客戶數據分析機制，企業將有能力獲得關鍵的行為洞察力，需要採取行動來維護客戶群。了解客戶見解將幫助企業了解客戶對其需求。這是實現高客戶保留率的重要步驟。
可口可樂公司就是使用大數據分析來提高客戶保留率一個的真實例子。2015年，可口可樂公司通過創建以數字為主導的忠誠度計劃，成功地加強了其數據戰略。
從上面的示例可以明顯看出，大數據分析是可口可樂保持客戶忠誠度的堅強後盾。
改善服務水平和績效
數據分析使企業可以預測其滿足客戶需求的能力。用戶通常要求當天交貨，大數據分析是通過了解重要城市中每個供應商的物流模式和平均交貨時間來進行的。分析供應商的服務水平有助於確定哪些供應商對於按位置下達的訂單成功的可能性最高。
此外，它還允許企業做出和履行承諾，或者在他們知道無法交貨的情況下轉手交易，或者提議第二天交貨。
如果企業想要提高其效率，管理員工或流程的績效是至關重要的。有必要衡量績效。這是一項艱巨的任務，因為數據將是分散和不受控制的。
大數據分析有助於決策
決策者的直覺和經驗很有價值，但是企業必須依靠可以影響他們的決策數據。沒有數據分析，企業將無法就定價策略、庫存管理和其他業務因素做出明智的決定。即使是在僱用人員方面，可行的數據也可以幫助企業評估要僱用多少人員以及如何安排。
使用數據分析的企業報告其決策改進的可能性是其他企業的三倍。通過將數據分析納入決策，企業將降低風險，也會提高效率和業務利潤。
收入增長迅速
數據分析在增加業務收益方面起著至關重要的作用。企業確保盡可能有效地使用必要資源至關重要。
一項研究表明，採用數據驅動營銷策略的公司可以增加20%的收入，降低30%的成本。大數據分析對於監視電子商務活動、廣告活動和多渠道很有用。這使企業可以衡量它們的性能和有效性，從而更容易查看哪些有效，哪些無效。
企業可以中止沒有帶來預期結果的廣告，找出哪些關鍵字帶來了流量，並將資源投入到更好的宣傳活動中。
降低成本
無論規模大小，成本都是企業的重要因素之一。每一項業務都是不同的，需要在適當的時間對資源進行適當的投資。例如在節日期間，禮品店的銷售額可能會增加。
另一方面，珠寶和鮮花店在婚禮期間會增加銷售量。這意味著，每一項業務都需要在特定時間段內擁有時間靈活的勞動力，並且在一年中的特定時間需要額外的努力和投資。
大數據分析可以幫助企業確定正確的戰略，以便能夠在適當的時間投資於勞動力和人員配置預測等資源。這樣可以最大限度地降低成本開銷的風險，並在數據分析的幫助下更好地利用資源，從而最大限度地提高投資回報率。
Ⅲ 大數據技術常應用在哪些方面
1、產品開發
公司利用大數據來預測客戶需求。他們建立了預測模型，以了解客戶的喜好並提供相關材料。
2、日誌分析
商業和開源日誌分析提供了收集，處理和分析大量日誌數據的能力，而不必將數據轉儲到關系資料庫中並通過SQL查詢檢索。
3、安全合規性
大數據可幫助您識別數據中的模式，這些模式指示欺詐並聚集大量信息，從而使監管報告變得更快。
4、推薦引擎
大數據及其可伸縮性和強大功能，可處理大量非結構化和結構化數據，使公司能夠根據其歷史為客戶推薦的最佳選擇。
Ⅳ 如何利用好大數據挖掘潛在用戶
就目前而言，現在的大數據技術為絕大部分的業務提供了許多功能，同時還提高了效率和收入。當然除了這些以外，大數據分析還為公司的潛在客戶和現有客戶提供了許多好處。這些優點讓很多公司對於大數據技術十分嚮往，那麼怎麼能夠利用好大數據呢？一般來說參與尋找內部、收集最大的數據量、和大數據公司進行合作。
一，參與尋找內部
要想找到潛在用戶，可以利用大數據技術從訂單歷史、客戶服務信息、業務訂單管理系統來挖掘數據，數據分析師可以通過對數據進行分析出最忠實購物者的全方位視圖來找到自己需要的參數。
通過挖掘數據擁有大量的屬性，這些屬性能夠體現出客戶的價值。可能會確定不同業務的各種市場的銷售程度，即他們花的資金很少，並且會花費大量時間與客戶服務代表合作。有了這些知識，就能夠精準的尋找出自己需要的內容。
二、收集最大數據量
大家都知道，我們在與客服交流的過程總可以說是在了解客戶，如果收集到客戶盡可能多的信息，將會非常有幫助。而與別的品牌互動，退貨和交換以及之前的購買歷史記錄中獲得更多的數據，如果最大限度地利用客戶的個人詳細信息也是對於大數據分析帶來很大的幫助。這有助於全面了解客戶群並減除差距。
如果數據中存在缺失可能導致丟失有價值的信息，從而誤導客戶體驗的全貌。所以說，在大數據分析之前一定要確保捕獲可能對客戶的行為和體驗產生影響的所有內容。在分析完成之前，所有有關客戶群的任何內容非常重要。此過程可以說明以前可能不容易獲得或未見到的見解和模式，這些知識有助於解決客戶的特定偏好和需求。願意接受客戶的所作所為，而不是他們正在思考的事情。對於我們的分析一定要保持客觀的視角看待問題。
同樣重要的事情就是，這種分析是一個持續的過程。客戶的偏好和需求將不斷變化，並受到包括新興產品、當前趨勢和各種其他重要因素在內的所有情況的影響。但是，在需求方面保持更高級並不容易，這一過程可確保對未來和現有客戶始終保持高度重視。
三、與大數據公司合作
在獲得了數據以後，如果能夠最大限度地利用大數據來了解客戶並定位理想客戶僅僅只是一個開始。對於品牌來說，不僅可以確定其最佳購物者，還可以針對該公司的其他成員擴大其購物群的忠誠度。不過，當今企業面臨的一大挑戰是缺乏資源來啟動大數據計劃。除了保存和使用這些數據的理想基礎設施外，組織還必須有能力去檢查這些數據，當然還必須最大限度地利用這些洞察力。這是與大數據公司的合作關系的關鍵部分。而大數據公司的大數據專家不僅可以確保組織能夠訪問所有理想的大數據，還可以幫助分析它，以獲得高價值的性能指標，預測和見解，從而提高品牌的價值。
對於上面提到的問題，想必大家看了這篇文章以後已經知道了怎麼利用好大數據找到潛在用戶了吧，一般來說，參與尋找內部、收集最大的數據量、和大數據公司進行合作才能找到潛在用戶，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。
Ⅳ 如何利用大數據進行用戶需求分析
1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統
計
學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如
果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數
據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機地理解地自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理
解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數
據挖掘： 分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。
大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大
數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的
數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除
此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時
有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些
海量數據進行有效的分析，還是應該將這
些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統
計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通
的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於
MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與
前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數
據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於
統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。