面对着大量的客户,银行需要更全面、准确地洞察客户理财需求。在实际理财产品业务开展过程中,银行需要挖掘不同理财产品对客群的吸引力,从而找到目标客群,进行针对性营销
一、FineBI数据模型
二、分析思路
1、银行概况
先通过《资产情况》、《用户分布》了解A银行的经营概况和战略重心。通过《获客渠道》了解A银行的渠道构成。
2、客户分析
采用的是“RFM模型”来对客户价值的影响因素进行全面分析。通过分析客户特征,评估客户价值,从而为客户制订相应的营销策略与资源配置计划。
3、产品分析
1)计算不同品类商品累计销售额及其占比
2)按照累计销售占比将品类分成几类,示例将品类按照累计销售额占比
4、购买分析
通过“漏斗分析模型”,反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况。
数据处理
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作用
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应用场景
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脱敏
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数据脱敏之后,依然要保持一致性和关联性
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企业数据脱敏
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网络爬虫
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通过Python爬取“百度疫情”每日更新的新增确诊人数、中高风险地区数。(详见附录)
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用来判断某城市疫情发生后,退座是否突增;研判城市清零时间(连续14天无社区传播)
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月份淡旺指数
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某城市的单月流量/该城市的该年的月均流量
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结果>1则为该城市的旺季,反之为该城市淡季
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销售异动指数
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本期销售额/同周期销售额,预警销售的突增和突减
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订座、退座是否发生突增(关联疫情市场)
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四、FineBI数据模型可视化报告
1、银行概况
2、客户分析
3、产品分析
4、购买分析
五、FineBI数据模型的优点
1、BI工具优点多多,比如“帮助文档非常详尽、课程学习非常丰富、数据连接非常顺畅”。
2、通过可视化可以讲原本繁琐枯燥海量的数据,以一种“生动形象直观”的样式展示出来,有利于后续的分析决策。
3、大数据模型使得预测更加精准、决策更加可靠!
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