某商業銀行大數據營銷案例
項目背景
隨著互聯網金融對傳統銀行業務的不斷沖擊，銀行業變革需求迫切，做為互聯網+金融的先鋒，某商業銀行早已布局了銀行電商平臺，但該電商平臺需要通過大數據技術實現個性化商品推薦，提高網站的用戶體驗、客單價和復購率，同時希望能夠搭建用戶畫像和用戶分析系統，幫助運營人員優化網站運營。
項目目標
1、在該銀行的電商商城上為用戶提供精準實時的個性化推薦服務
2、提供網站運營智能分析工具
3、提供可視化分析報告
大數據金融系統解決方案：
1、個性化站內推薦
（1）部署代碼，采集數據
通過js部碼的方式，在商城網站的PC端和手機客戶端采集商品信息和用戶行為等非敏感信息，包括商品編號、商品名稱、商品品類、頁面訪問、瀏覽品類、瀏覽單品、搜索、添加購物車等。
（2）建立推薦模型
對于收集上來的商品和用戶行為信息，經過算法模型的處理變換為多種形式的個性化推薦模型，并結合大數據金融系統掌握的外部全網數據，形成更精確的推薦結果。
（3）進行精準的個性化推薦
大數據金融系統基于場景引擎、規則引擎、算法引擎、展示引擎以及流處理平臺和批處理平臺進行個性化數據運營，形成個性化推薦方案，推薦的內容包括商品、廣告、活動、商家等。
2、智能分析引擎
（1）客戶畫像
將商城的數據與大數據金融系統全網數據整合，了解用戶在其它電商、社交平臺、APP上的外部行為，提供更準確的客戶畫像。
（2）商業分析和網站運維分析
整合商城前后端數據，提供基于流量、通路、訪客、會員、客戶行為、商品、訂單、融資等的數據分析，通過大數據金融系統分析引擎，向業務人員展示電子商務的核心數據情況，滿足商業分析（BA）和網站運維分析(WA)的需求。
（3）算法和效果評估
建立完整的客戶行為分析引擎，包括基于多種算法產生的客戶行為模型和最終的效果評估優化等。
3、可視化數據分析報告
（1）可視化數據分析報告系統。
通過大數據金融系統分析引擎，以行業通用的方式展示流量、通路、訪客、會員、客戶行為、商品、訂單、融資等可視化數據報告；向行內運營后臺、店鋪后臺進行數據輸出。
（2）靈活的報表展現。
業務人員可根據需要，靈活展現電商運維的核心及常用指標，形成可用的數據分析結果。
（3）評估與優化
定期對數據分析報告的質量進行評估和優化，保證指標的合理性和正確性，并根據需求不斷改進分析報告系統。
項目實施
目前基于大數據金融系統的篩選引擎和分析引擎均已部署和上線。
