某知名证券企业大数据案例

某知名证券企业大数据案例

项目背景

在互联网金融的冲击下，证券行业日益转向线上的销售与服务，对线上用户行为的洞察和了解，正成为证券公司赢得客户，深挖客户的关键。

国内某知名证券公司，连续多年被评为行业最高的A类AA级企业，主营业务为证券代理买卖、融资融券、基金代销、以及与证券交易、投资活动有关的财务顾问等服务。该证券公司为进一步提升自身竞争力，想在产品和服务方面做出差异化，为广大用户提供个性化资讯服务，甚至更进一步的个性化理财服务，提升用户体验，深化用户为中心的服务。

企业面临问题与需求：

1、盲目的营销活动

该企业的营销活动设计及推广渠道缺少针对性，多为广撒网式，在消费者日益个性化，触媒习惯碎片化的今天，广撒网式的营销活动效果微弱。

2、金融终端用户黏性低

企业对自身用户的偏好和需求缺乏了解，用户在该品牌的金融终端难以获取自己感兴趣的金融资讯和理财产品，用户停留时间短，活跃度低。

3、数据维度不够，处理能力有限

该企业只有用户的静态和交易记录信息，缺乏交易过程中的浏览行为轨迹数据。并且大多数用户行为都是匿名的，缺乏分析手段，同时很多资讯信息，特别是投研报告，都是以非结构化的PDF形式存在，缺乏有效的分析，目前，该企业主要根据用户静态信息进行用户分群和营销，时效性较差。

941大数据服务联盟解决方案

1、所有信息统一管理

建立统一的数据管理中心，整合用户静态和动态信息，包括开户信息、持仓情况、交易明细、金融行为和浏览资讯行为、咨询、客户投诉等。

2、实时分析与匿名用户识别

基于内存数据库、实时数据采集和分析技术，实时采集用户浏览资讯和金融产品行为，并通过用户多重ID打通技术，将用户实名和匿名行为整合在一起，进行实时的用户意图预测。

3、业务需求驱动的用户画像

在深入理解证券业务的基础上，采用了文本分析、文本建模、用户聚类分类、RFM模型等数据挖掘手段，根据用户的静态和动态信息对用户进行划分，并为每个用户打上多维度的业务标签，通过用户画像深入了解用户需求与偏好，从而制定有针对性的营销活动。

4、个性化服务提升用户体验

本方案独创的个性化引擎，融合场景引擎、算法引擎、规则引擎三大引擎，一直具有较高的推荐转化率，本项目根据该证券企业的业务特点，改造了本方案个性化引擎的部分算法和业务规则，根据用户静、动态信息为其推荐感兴趣的股票、理财产品和上市公司资讯。同时结合用户画像灵活的支持该企业对指定细分用户群体的营销活动。

项目收益

目前该证券企业项目已上线运行。项目帮助该企业更好的了解自身用户，通过用户细分和对用户触媒习惯的了解，针对性的制定营销活动及选择推广渠道，避免了广撒网式的资金浪费，极大的降低了营销活动的成本，在持续提升营销活动和推广渠道效率的同时，有效减少了对用户骚扰，降低用户投诉率。

此外，通过金融终端个性化的、实时的资讯和服务推荐，迎合用户资讯及产品的需求与偏好，

快速提升用户在企业金融终端的黏性和停留时间，为该企业的金融终端带来了耳目一新的用户体验。