某商業(yè)銀行大數據營(yíng)銷(xiāo)案例
項目背景
隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統銀行業(yè)務(wù)的不斷沖擊，銀行業(yè)變革需求迫切，做為互聯(lián)網(wǎng)+金融的先鋒，某商業(yè)銀行早已布局了銀行電商平臺，但該電商平臺需要通過(guò)大數據技術(shù)實(shí)現個(gè)性化商品推薦，提高網(wǎng)站的用戶(hù)體驗、客單價(jià)和復購率，同時(shí)希望能夠搭建用戶(hù)畫(huà)像和用戶(hù)分析系統，幫助運營(yíng)人員優(yōu)化網(wǎng)站運營(yíng)。
項目目標
1、在該銀行的電商商城上為用戶(hù)提供精準實(shí)時(shí)的個(gè)性化推薦服務(wù)
2、提供網(wǎng)站運營(yíng)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(gè)性化站內推薦
（1）部署代碼，采集數據
通過(guò)js部碼的方式，在商城網(wǎng)站的PC端和手機客戶(hù)端采集商品信息和用戶(hù)行為等非敏感信息，包括商品編號、商品名稱(chēng)、商品品類(lèi)、頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)、瀏覽品類(lèi)、瀏覽單品、搜索、添加購物車(chē)等。
（2）建立推薦模型
對于收集上來(lái)的商品和用戶(hù)行為信息，經(jīng)過(guò)算法模型的處理變換為多種形式的個(gè)性化推薦模型，并結合大數據金融系統掌握的外部全網(wǎng)數據，形成更精確的推薦結果。
（3）進(jìn)行精準的個(gè)性化推薦
大數據金融系統基于場(chǎng)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(jìn)行個(gè)性化數據運營(yíng)，形成個(gè)性化推薦方案，推薦的內容包括商品、廣告、活動(dòng)、商家等。
2、智能分析引擎
（1）客戶(hù)畫(huà)像
將商城的數據與大數據金融系統全網(wǎng)數據整合，了解用戶(hù)在其它電商、社交平臺、APP上的外部行為，提供更準確的客戶(hù)畫(huà)像。
（2）商業(yè)分析和網(wǎng)站運維分析
整合商城前后端數據，提供基于流量、通路、訪(fǎng)客、會(huì )員、客戶(hù)行為、商品、訂單、融資等的數據分析，通過(guò)大數據金融系統分析引擎，向業(yè)務(wù)人員展示電子商務(wù)的核心數據情況，滿(mǎn)足商業(yè)分析（BA）和網(wǎng)站運維分析(WA)的需求。
（3）算法和效果評估
建立完整的客戶(hù)行為分析引擎，包括基于多種算法產(chǎn)生的客戶(hù)行為模型和最終的效果評估優(yōu)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(guò)大數據金融系統分析引擎，以行業(yè)通用的方式展示流量、通路、訪(fǎng)客、會(huì )員、客戶(hù)行為、商品、訂單、融資等可視化數據報告；向行內運營(yíng)后臺、店鋪后臺進(jìn)行數據輸出。
（2）靈活的報表展現。
業(yè)務(wù)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(yōu)化
定期對數據分析報告的質(zhì)量進(jìn)行評估和優(yōu)化，保證指標的合理性和正確性，并根據需求不斷改進(jìn)分析報告系統。
項目實(shí)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(xiàn)。
