Ⅰ 银行如何通过大数据预测并防止用户流
银行如何通过大数据预测并防止用户流
用户流失已经成为产品运营的一项重要KPI“全球有50%的用户已经更换或者正准备更换他们使用的银行。在美国和加拿大，消费者变更自己银行的比例正在上升。”—— Global Consumer Banking Survey 2012, Ernst& Young.用户流失以及用户参与度已经成为大多数银行的一项最重要的议题有研究表明：“发展一个新客户的成本是维护一个老客户的3-8倍，一个老客户贡献的利润是新客户的10倍以上。”用户参与度每下降5%，则企业的利润将下降25%。获得新用户的代价要远高于保留住现有用户，而重新获得已经流失的用户代价更高。事实上，经过一系列的测试以及研究证实，用户流失是对公司利润的最大破坏。近期，福布斯杂志上刊登了一篇由各公司领导层关于缺乏对客户理解的文章，“缺少积极的、持续的来自企业或品牌关怀相关的用户体验，会导致企业丢失掉惊人的20%的年收入。这就是银行类企业每年会有一笔数额巨大到上亿元损失的原因！本质上，理解用户的需求、偏好、情绪、动作以及更换银行的倾向已经成为银行最为重要的事。社交化本地化移动化是如何影响到用户情绪以及流失的？在现今这个万物互联的时代，在爆炸式的社交媒体中，坏消息的传播速度惊人。经调查，调查显示，有接近63%的用户使用在线个人网络以及社交网站作为获取可靠银行产品信息的来源。并且，有45%的用户会在社交媒体中对他们获得的服务作出评价。因此通过数据，跟踪到用户的想法并及时的作出相应的决策为客户提供更好的服务及合理的定价策略。但是，不同渠道的用户情感和用户体验信息存在于各种结构化和非结构化的数据中，这些数据可能会说谎；更不幸是，各种数据之间没有贯通，存在着信息孤岛；这些现实情况使得银行对客户进行全面整体的了解，银行想较早获得客户流失预警信号并启动挽留措施变得异常困难。最重要的是了解客户以及预测流失为了能够尽早的鉴别潜在的用户流失倾向，首先需要对你用户的行为进行分析并有一个全面的了解。需要了解银行的客户是怎样使用银行服务的，拨打客服电话、在网站上或移动银行上的交易、又或者是在社交媒体上的互动？这些历史数据能够让银行较早的了解到一些预警信号，比如交易量减少了，自动支付中止了，或者其他什么对于用户的负面体验，根据这些预警采取具体的措施进行补救来减少流失的发生。但是，我们前面也提到，客户的信息没有贯通，这让第一时间监测到预警信号并采取措施变得很困难；结果就是，银行最终从不同的碎片化的不完整信息进行策略拟定与实施，导致客户容易流失，损失惨重。大数据是如何帮助预测潜在流失的？用户数据生成的数量、种类以及速度的快速增长，使得利用传统的数据管理技术几乎无法存储更无法实时的进行分析并提出有价值的信息。现在大数据可以帮助我们解决这些困难，并平衡结构化和非结构化的数据。例如银行访问，客户来电日志，网页交互日志，信用卡记录的交易数据，以及客户在社交媒体上的交互数据。大数据技术解决了数据管理问题，通过解决存储、分析、检索大量多样化的结构化非结构化的数据，并且随着数据的增加可以弹性的扩展，这就让银行可以接触到用户的实时行为，能更好的提供流失预警。此外，精湛的数据匹配能力能链接客户在各个渠道上的交互数据，建立起一个全面的360度画像，全面了解客户，将它转化为可执行的数据决策。建立预测流失模型360度的客户画像，对于银行预测潜在流失的客户是否足够呢？要想全面利用好用户的信息，需要建立一个可行的预测流失的模型。有效的客户流失模型的高预测值帮助识别具有高流失风险的客户且能够过滤“羊毛党”，并且对每个流失模型能够构造出效果提升曲线，可视化的展示出相比于不使用模型，使用流失模型所起到的提升作用。另外，如果银行业不能针对单个客户给出有针对性的营销方案，那么即使能够准确的预测流失客户也是不够的。那些通用的基于大范围客户分类的营销方案会导致挽回率下降。我们需要更加精细化、有明确目的、并且有针对性的制定不同的营销方案，来挽回高流失风险用户，降低流失率。西桥科技是一家国内领先的大数据产品与服务提供商，致力于为企业提供完整的基于大数据用户行为分析的一站式解决方案。已在民生银行、兴业银行、江苏银行等落地应用，它可以助力企业有效的提供个性化的解决方案。简单来说，基于业务流程的用户智能管理，结合大数据技术和成熟的机器学习技术，会让银行在预测以及阻止用户流失，推行个性化推荐和提高用户忠诚度上取得一个全新的、更有竞争力的进步。
Ⅱ “大数据”是否可以帮助企业认识客户、区分客户呢
大数据就是为了帮助企业精准定位客户而存在的。
商业数据分析可以告知企业经营业务的健康状况，以便对自己的立场、业务中发生的事情以及实现业务目标必须要做的事情有一个清晰的认识。
因此，它有助于提高企业的效率和生产力，还可以帮助预测未来的市场趋势。以下重点介绍数据分析可以帮助企业开展业务的各种方式:
大数据可以帮助企业设定现实目标
为企业开展的业务设定目标可能会对错误信息进行猜测。企业并不希望其业务目标频繁变更。这就是大数据分析发挥作用的地方。
借助大数据分析，企业将能够从历史趋势和过去的活动中收集数据。企业从一开始就对目标应该是什么以及是否是正确的目标有了清晰的认识。
它确保企业不会滥用机会来帮助其业务发展。当某些目标不可能实现时，这一点就变得非常清楚。这种数据分析将展现企业的优势和缺点，这可以为企业发展业务提供帮助。
大数据分析可以提高客户保留率
客户是企业所依赖的最重要资产。没有建立强大的客户基础，企业难以取得成功。但是，即使拥有庞大的客户群，企业也不要忽视激烈的市场竞争。
使用大数据分析使企业能够观察各种与客户相关的模式和趋势。观察客户行为对于提高忠诚度至关重要。从理论上讲，企业收集的数据越多，能够识别的方式和趋势就越多。
企业有必要制定大数据分析策略，以最大程度地利用数据。借助适当的客户数据分析机制，企业将有能力获得关键的行为洞察力，需要采取行动来维护客户群。了解客户见解将帮助企业了解客户对其需求。这是实现高客户保留率的重要步骤。
可口可乐公司就是使用大数据分析来提高客户保留率一个的真实例子。2015年，可口可乐公司通过创建以数字为主导的忠诚度计划，成功地加强了其数据战略。
从上面的示例可以明显看出，大数据分析是可口可乐保持客户忠诚度的坚强后盾。
改善服务水平和绩效
数据分析使企业可以预测其满足客户需求的能力。用户通常要求当天交货，大数据分析是通过了解重要城市中每个供应商的物流模式和平均交货时间来进行的。分析供应商的服务水平有助于确定哪些供应商对于按位置下达的订单成功的可能性最高。
此外，它还允许企业做出和履行承诺，或者在他们知道无法交货的情况下转手交易，或者提议第二天交货。
如果企业想要提高其效率，管理员工或流程的绩效是至关重要的。有必要衡量绩效。这是一项艰巨的任务，因为数据将是分散和不受控制的。
大数据分析有助于决策
决策者的直觉和经验很有价值，但是企业必须依靠可以影响他们的决策数据。没有数据分析，企业将无法就定价策略、库存管理和其他业务因素做出明智的决定。即使是在雇用人员方面，可行的数据也可以帮助企业评估要雇用多少人员以及如何安排。
使用数据分析的企业报告其决策改进的可能性是其他企业的三倍。通过将数据分析纳入决策，企业将降低风险，也会提高效率和业务利润。
收入增长迅速
数据分析在增加业务收益方面起着至关重要的作用。企业确保尽可能有效地使用必要资源至关重要。
一项研究表明，采用数据驱动营销策略的公司可以增加20%的收入，降低30%的成本。大数据分析对于监视电子商务活动、广告活动和多渠道很有用。这使企业可以衡量它们的性能和有效性，从而更容易查看哪些有效，哪些无效。
企业可以中止没有带来预期结果的广告，找出哪些关键字带来了流量，并将资源投入到更好的宣传活动中。
降低成本
无论规模大小，成本都是企业的重要因素之一。每一项业务都是不同的，需要在适当的时间对资源进行适当的投资。例如在节日期间，礼品店的销售额可能会增加。
另一方面，珠宝和鲜花店在婚礼期间会增加销售量。这意味着，每一项业务都需要在特定时间段内拥有时间灵活的劳动力，并且在一年中的特定时间需要额外的努力和投资。
大数据分析可以帮助企业确定正确的战略，以便能够在适当的时间投资于劳动力和人员配置预测等资源。这样可以最大限度地降低成本开销的风险，并在数据分析的帮助下更好地利用资源，从而最大限度地提高投资回报率。
Ⅲ 大数据技术常应用在哪些方面
1、产品开发
公司利用大数据来预测客户需求。他们建立了预测模型，以了解客户的喜好并提供相关材料。
2、日志分析
商业和开源日志分析提供了收集，处理和分析大量日志数据的能力，而不必将数据转储到关系数据库中并通过SQL查询检索。
3、安全合规性
大数据可帮助您识别数据中的模式，这些模式指示欺诈并聚集大量信息，从而使监管报告变得更快。
4、推荐引擎
大数据及其可伸缩性和强大功能，可处理大量非结构化和结构化数据，使公司能够根据其历史为客户推荐的最佳选择。
Ⅳ 如何利用好大数据挖掘潜在用户
就目前而言，现在的大数据技术为绝大部分的业务提供了许多功能，同时还提高了效率和收入。当然除了这些以外，大数据分析还为公司的潜在客户和现有客户提供了许多好处。这些优点让很多公司对于大数据技术十分向往，那么怎么能够利用好大数据呢？一般来说参与寻找内部、收集最大的数据量、和大数据公司进行合作。
一，参与寻找内部
要想找到潜在用户，可以利用大数据技术从订单历史、客户服务信息、业务订单管理系统来挖掘数据，数据分析师可以通过对数据进行分析出最忠实购物者的全方位视图来找到自己需要的参数。
通过挖掘数据拥有大量的属性，这些属性能够体现出客户的价值。可能会确定不同业务的各种市场的销售程度，即他们花的资金很少，并且会花费大量时间与客户服务代表合作。有了这些知识，就能够精准的寻找出自己需要的内容。
二、收集最大数据量
大家都知道，我们在与客服交流的过程总可以说是在了解客户，如果收集到客户尽可能多的信息，将会非常有帮助。而与别的品牌互动，退货和交换以及之前的购买历史记录中获得更多的数据，如果最大限度地利用客户的个人详细信息也是对于大数据分析带来很大的帮助。这有助于全面了解客户群并减除差距。
如果数据中存在缺失可能导致丢失有价值的信息，从而误导客户体验的全貌。所以说，在大数据分析之前一定要确保捕获可能对客户的行为和体验产生影响的所有内容。在分析完成之前，所有有关客户群的任何内容非常重要。此过程可以说明以前可能不容易获得或未见到的见解和模式，这些知识有助于解决客户的特定偏好和需求。愿意接受客户的所作所为，而不是他们正在思考的事情。对于我们的分析一定要保持客观的视角看待问题。
同样重要的事情就是，这种分析是一个持续的过程。客户的偏好和需求将不断变化，并受到包括新兴产品、当前趋势和各种其他重要因素在内的所有情况的影响。但是，在需求方面保持更高级并不容易，这一过程可确保对未来和现有客户始终保持高度重视。
三、与大数据公司合作
在获得了数据以后，如果能够最大限度地利用大数据来了解客户并定位理想客户仅仅只是一个开始。对于品牌来说，不仅可以确定其最佳购物者，还可以针对该公司的其他成员扩大其购物群的忠诚度。不过，当今企业面临的一大挑战是缺乏资源来启动大数据计划。除了保存和使用这些数据的理想基础设施外，组织还必须有能力去检查这些数据，当然还必须最大限度地利用这些洞察力。这是与大数据公司的合作关系的关键部分。而大数据公司的大数据专家不仅可以确保组织能够访问所有理想的大数据，还可以帮助分析它，以获得高价值的性能指标，预测和见解，从而提高品牌的价值。
对于上面提到的问题，想必大家看了这篇文章以后已经知道了怎么利用好大数据找到潜在用户了吧，一般来说，参与寻找内部、收集最大的数据量、和大数据公司进行合作才能找到潜在用户，希望这篇文章能够给大家带来帮助。
Ⅳ 如何利用大数据进行用户需求分析
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统
计
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数
据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机地理解地自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：
假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数
据挖掘： 分类
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时
有可能会有成千上万的用户
来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析，还是应该将这
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统
计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与
前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于
统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。