数据分(fēn)析-对公(gōng)业務(wù)
通过自下而上、自内而外的不断扩展，客户洞察分(fēn)析體(tǐ)系从“单一客户画像”向“客户关联图谱”逐步升级，最终实现“客群生态画像”。
贯通对公(gōng)客户存贷款、理(lǐ)财、贸融、投行等业務(wù)数据，从“客户级—产(chǎn)品级—账户级—交易级”逐层分(fēn)析存量客户业務(wù)加载情况，支撑对客户规模、结构、趋势、活跃等信息的洞察，随时进行商(shāng)机发掘。
通过多(duō)种维度交叉分(fēn)析，得出客户属性或行為(wèi)的规律，提升对客户深度认知，从而支撑精(jīng)准营销策略生成。面向从潜在客户到新(xīn)客户、高价值客户、关系维系客户、潜在流失客户的全生命周期管理(lǐ)，服務(wù)潜客识别、精(jīng)准营销、价值挖掘、流失挽留等差异化应用(yòng)。
数据分(fēn)析-零售业務(wù)
以指标拆解、周期分(fēn)析、偏好分(fēn)析、数据提取、维度筛选以及用(yòng)户细分(fēn)為(wèi)流程的用(yòng)户分(fēn)析體(tǐ)系，為(wèi)客户的运营提供有(yǒu)力支撑。
基于用(yòng)户全生命周期构建零售客户增長(cháng)公(gōng)式，包括但不限于月度新(xīn)客、月度回流、老客持续活跃等。基于二八原则对客户进行挖掘，从经营的目标圈选重点客群，并考虑不同产(chǎn)品-客户的生命周期。分(fēn)析用(yòng)户行為(wèi)偏好，设置用(yòng)户行為(wèi)类型的权重同时带入时间因素制定用(yòng)户的兴趣标签。
明确数据提取规范，开展数据提取工(gōng)作(zuò)，并基于观察期数据开展数据建模工(gōng)作(zuò)，基于表现期评估数据模型的命中(zhōng)情况。
开展客户的使用(yòng)行為(wèi)分(fēn)析、性别年龄分(fēn)析、金融资产(chǎn)分(fēn)析、地域机构分(fēn)析以及其他(tā)维度的数据分(fēn)析，并对数据分(fēn)析的结果进行整體(tǐ)情况的复盘。
数据分(fēn)析-信用(yòng)卡
通过信用(yòng)卡客户基础信息进行客户的分(fēn)类，制定信用(yòng)卡客户的运营及营销策略，提升信用(yòng)卡业務(wù)增長(cháng)。
信用(yòng)卡客户分(fēn)析通常涉及多(duō)个方面，包括但不限于数据收集、采集、分(fēn)析、预测及策略等内容，通过以上操作(zuò)优化服務(wù)和管理(lǐ)风险。以下是信用(yòng)卡客户分(fēn)析的一些关键步骤参考：
1. 数据收集：采集包括但不限于客户基本信息(如年龄、性别、职业等)、客户交易数据(如消费金额、消费类别、消费渠道等)、客户信用(yòng)记录(如信用(yòng)评分(fēn)、还款记录、预期情况等)以及其他(tā)行為(wèi)数据(如使用(yòng)频率、活跃度、反馈等)；
2. 数据清理(lǐ)：去除重复数据、无效数据，对缺失数据进行补充或去除处理(lǐ)，规范数据格式等。
3. 数据分(fēn)析：基于人口统计學(xué)的分(fēn)析(如年龄、收入的分(fēn)布)，基于消费行為(wèi)的分(fēn)析(如客户主要消费类别、平均消费金额)；对客户进行细分(fēn)处理(lǐ)(如根据消费行為(wèi)、信用(yòng)状况等对客户进行群體(tǐ)划分(fēn))，对客户生命周期的过程性行為(wèi)分(fēn)析等；
4. 预测分(fēn)析：对客户价值进行评估(如通过RFM、回归分(fēn)析等)，对客户风险进行预测，对客户流失开展预测等；
5. 行动建议：基于客户细分(fēn)制定有(yǒu)针对性的市场营销策略；对高风险客户进行监控和管理(lǐ)，制定响应的风险管理(lǐ)策略；基于提升客户满意度和忠诚度為(wèi)目标行程客户关系管理(lǐ)的策略与方法；
6. 结果复盘：基于数据分(fēn)析的结果并结合实际行动的结果，对数据分(fēn)析进行复盘并优化。
