金(jin)融企業如何給用戶畫像(xiang)
進入(ru)移動(dong)互(hu)聯網(wang)時代之后(hou)，金(jin)(jin)融業務(wu)地(di)域限制被打破。金(jin)(jin)融企業沒有固定業務(wu)區域，金(jin)(jin)融服務(wu)面(mian)對所有用戶是平的。
金(jin)融(rong)消(xiao)(xiao)(xiao)費者逐漸年輕化，80、90后(hou)成為(wei)(wei)(wei)客戶主力(li)，他們的消(xiao)(xiao)(xiao)費意識(shi)和(he)金(jin)融(rong)意識(shi)正在增強(qiang)。金(jin)融(rong)服務正在從以(yi)產(chan)品(pin)為(wei)(wei)(wei)中(zhong)心，轉向以(yi)消(xiao)(xiao)(xiao)費者為(wei)(wei)(wei)中(zhong)心。所有金(jin)融(rong)行業面對的*挑(tiao)戰是(shi)消(xiao)(xiao)(xiao)費者的消(xiao)(xiao)(xiao)費行為(wei)(wei)(wei)和(he)消(xiao)(xiao)(xiao)費需求(qiu)的轉變，金(jin)融(rong)企業迫切(qie)需要為(wei)(wei)(wei)產(chan)品(pin)尋找目標客戶和(he)為(wei)(wei)(wei)客戶定制產(chan)品(pin)。
一、用戶畫像背后的(de)原因
1、金(jin)融消費(fei)行為(wei)的改變，企業(ye)無法(fa)接觸到客戶
80后(hou)(hou)、90后(hou)(hou)總計共有3.4億人(ren)(ren)口(kou)，并日益成為金融(rong)(rong)(rong)企(qi)業(ye)(ye)主要的消費(fei)(fei)者，但是他們(men)的金融(rong)(rong)(rong)消費(fei)(fei)習慣(guan)正(zheng)在改變(bian)，他們(men)不愿意到金融(rong)(rong)(rong)網點辦(ban)理(li)業(ye)(ye)務(wu)(wu)，不喜(xi)歡(huan)被動(dong)接受金融(rong)(rong)(rong)產品和服(fu)務(wu)(wu)。年輕(qing)人(ren)(ren)將(jiang)主要的時(shi)(shi)間都消費(fei)(fei)在移動(dong)互聯網，消費(fei)(fei)在智(zhi)能手(shou)機(ji)(ji)上(shang)。平均每個人(ren)(ren)，每天使用智(zhi)能手(shou)機(ji)(ji)的時(shi)(shi)間超過了3小時(shi)(shi)，年輕(qing)人(ren)(ren)可(ke)能會超過4個小時(shi)(shi)。瀏(liu)覽手(shou)機(ji)(ji)已經(jing)成為工作和睡覺之后(hou)(hou)的，人(ren)(ren)類第三大生活習慣(guan)，移動(dong)APP也成為所有金融(rong)(rong)(rong)企(qi)業(ye)(ye)的客戶入(ru)口(kou)、服(fu)務(wu)(wu)入(ru)口(kou)、消費(fei)(fei)入(ru)口(kou)、數據(ju)入(ru)口(kou)。
金(jin)融企業越來(lai)越難(nan)面(mian)對面(mian)接觸到年輕(qing)人，無法像過去一樣(yang)，從對話中了(le)解年輕(qing)人的想法，了(le)解年輕(qing)人金(jin)融產(chan)品的需(xu)求。
2、消費者需(xu)求出(chu)現分(fen)化，需(xu)要尋找目標客戶
客戶(hu)(hu)群體(ti)正在出現分化(hua)，市場上(shang)很少有一種產品和(he)一種金融服務(wu)可(ke)以滿足所有用戶(hu)(hu)的需求。金融產品也需要進行細化(hua)，為不(bu)同客戶(hu)(hu)提供不(bu)同產品。
金(jin)融(rong)企(qi)業面(mian)對(dui)的(de)(de)(de)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)群(qun)體(ti)基(ji)數(shu)很(hen)大，有的(de)(de)(de)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)高(gao)風(feng)險偏(pian)好高(gao)，希(xi)望高(gao)風(feng)險高(gao)收益(yi)；有的(de)(de)(de)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)風(feng)險偏(pian)好低，希(xi)望穩健收益(yi)；有的(de)(de)(de)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)金(jin)融(rong)理財意識低，只需服(fu)務較好即可；有的(de)(de)(de)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)完全沒有主意，你說是啥就(jiu)是啥；有的(de)(de)(de)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)注(zhu)(zhu)重(zhong)體(ti)驗，有的(de)(de)(de)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)注(zhu)(zhu)重(zhong)實惠，有的(de)(de)(de)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)注(zhu)(zhu)重(zhong)品(pin)(pin)牌，有的(de)(de)(de)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)注(zhu)(zhu)重(zhong)風(feng)險等等。不(bu)(bu)(bu)(bu)同(tong)(tong)年(nian)齡，不(bu)(bu)(bu)(bu)同(tong)(tong)收入，不(bu)(bu)(bu)(bu)同(tong)(tong)職業，不(bu)(bu)(bu)(bu)同(tong)(tong)資產的(de)(de)(de)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)對(dui)金(jin)融(rong)產品(pin)(pin)的(de)(de)(de)需求(qiu)都不(bu)(bu)(bu)(bu)盡相(xiang)同(tong)(tong)。金(jin)融(rong)企(qi)業需要為(wei)不(bu)(bu)(bu)(bu)同(tong)(tong)的(de)(de)(de)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)定制產品(pin)(pin)，滿(man)足不(bu)(bu)(bu)(bu)同(tong)(tong)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)的(de)(de)(de)需要。對(dui)于金(jin)融(rong)企(qi)業，理財和消費(fei)是主要的(de)(de)(de)業務需求(qiu)。
客(ke)(ke)戶(hu)(hu)消(xiao)費習慣的改(gai)變，企(qi)(qi)業(ye)(ye)無法(fa)接觸到客(ke)(ke)戶(hu)(hu)，無法(fa)了(le)(le)解客(ke)(ke)戶(hu)(hu)需(xu)求；客(ke)(ke)戶(hu)(hu)需(xu)求的分化(hua)，企(qi)(qi)業(ye)(ye)需(xu)要(yao)(yao)細分客(ke)(ke)戶(hu)(hu)，為(wei)目標客(ke)(ke)戶(hu)(hu)開(kai)發(fa)設計產(chan)品(pin)。金(jin)融(rong)企(qi)(qi)業(ye)(ye)需(xu)要(yao)(yao)借助于戶(hu)(hu)畫像，來了(le)(le)解客(ke)(ke)戶(hu)(hu)，找到目標客(ke)(ke)戶(hu)(hu)，觸達(da)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)。
二、用戶(hu)畫像的目(mu)的
用戶(hu)畫像是(shi)在(zai)解客(ke)戶(hu)需求(qiu)和消費能力，以及客(ke)戶(hu)信用額度的基礎上(shang)，尋找潛在(zai)產品的目標(biao)客(ke)戶(hu)，并利用畫像信息為客(ke)戶(hu)開發(fa)產品。
提(ti)(ti)到(dao)用(yong)戶畫(hua)(hua)像，很多(duo)廠商都會(hui)提(ti)(ti)到(dao)360度(du)用(yong)戶畫(hua)(hua)像，其實經常(chang)360度(du)客(ke)戶畫(hua)(hua)像是一(yi)個廣告(gao)宣(xuan)傳(chuan)用(yong)語，根(gen)本(ben)不存數據可(ke)(ke)以全(quan)面(mian)描述客(ke)戶，透徹了解客(ke)戶。人是非常(chang)復雜的動物(wu)，信(xin)息緯(wei)度(du)非常(chang)復雜，僅(jin)僅(jin)依靠外部信(xin)息來刻(ke)畫(hua)(hua)客(ke)戶內心需要根(gen)本(ben)不可(ke)(ke)能。
用戶(hu)(hu)(hu)畫(hua)(hua)(hua)像一詞具有(you)很重的(de)場景(jing)因素，不(bu)同(tong)企業(ye)(ye)對(dui)于用戶(hu)(hu)(hu)畫(hua)(hua)(hua)像有(you)著(zhu)不(bu)同(tong)對(dui)理解和(he)需求(qiu)(qiu)。舉個例子，金融行業(ye)(ye)和(he)汽車行業(ye)(ye)對(dui)于用戶(hu)(hu)(hu)畫(hua)(hua)(hua)像需求(qiu)(qiu)的(de)信息(xi)完全不(bu)一樣，信息(xi)緯(wei)度也不(bu)同(tong)，對(dui)畫(hua)(hua)(hua)像結果要求(qiu)(qiu)也不(bu)同(tong)。每(mei)個行業(ye)(ye)都有(you)一套(tao)適合自(zi)己行業(ye)(ye)的(de)用戶(hu)(hu)(hu)畫(hua)(hua)(hua)像方法，但是(shi)其(qi)核心都是(shi)為客(ke)戶(hu)(hu)(hu)服務，為業(ye)(ye)務場景(jing)服務。
用戶(hu)(hu)(hu)(hu)畫像(xiang)本(ben)質就是(shi)從業務角度出發對用戶(hu)(hu)(hu)(hu)進行分析(xi)，了解(jie)用戶(hu)(hu)(hu)(hu)需求，尋找目標客戶(hu)(hu)(hu)(hu)。另外(wai)一個方面就是(shi)，金融企(qi)業利(li)用統計的信息，開(kai)發出適合目標客戶(hu)(hu)(hu)(hu)的產品。
從商業角度出發的用(yong)戶畫像對企業具有很大的價值，用(yong)戶畫像目的有兩個。
一個是(shi)業務場景出(chu)發，尋找目標(biao)客(ke)戶。另(ling)外一個就(jiu)是(shi)，參考用戶畫(hua)像(xiang)的信息(xi)，為(wei)用戶設(she)計產(chan)品或開展營銷活(huo)動。
三、用戶畫像工(gong)作堅持的原則
市場上(shang)用戶(hu)畫(hua)像(xiang)(xiang)的(de)(de)方法(fa)很(hen)多(duo)(duo)，許多(duo)(duo)企業也提供用戶(hu)畫(hua)像(xiang)(xiang)服務(wu)，將用戶(hu)畫(hua)像(xiang)(xiang)提升到很(hen)有逼格一件事。金融(rong)(rong)企業是(shi)最早開始用戶(hu)畫(hua)像(xiang)(xiang)的(de)(de)行(xing)業，由于擁有豐富的(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)，金融(rong)(rong)企業在進行(xing)用戶(hu)畫(hua)像(xiang)(xiang)時，對眾(zhong)多(duo)(duo)緯度的(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)無(wu)從下手，總是(shi)認為用戶(hu)畫(hua)像(xiang)(xiang)數(shu)據(ju)(ju)(ju)緯度越(yue)多(duo)(duo)越(yue)好，畫(hua)像(xiang)(xiang)數(shu)據(ju)(ju)(ju)越(yue)豐富越(yue)好，某些輸入的(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)還設(she)定了權重甚至建立了模型，搞的(de)(de)用戶(hu)畫(hua)像(xiang)(xiang)是(shi)一個巨(ju)(ju)大(da)而負責(ze)的(de)(de)工程。但是(shi)費力很(hen)大(da)力氣(qi)進行(xing)了畫(hua)像(xiang)(xiang)之后，卻(que)發現(xian)只剩下了用戶(hu)畫(hua)像(xiang)(xiang)，和業務(wu)相聚甚遠，沒有辦(ban)法(fa)直接支(zhi)持業務(wu)運營，投入精力巨(ju)(ju)大(da)但是(shi)回報微(wei)小，可(ke)以說是(shi)得不償失，無(wu)法(fa)向領導交代。
事(shi)實上，用戶畫(hua)像涉及(ji)數(shu)(shu)據(ju)的(de)緯度需要業務場景(jing)結合，既要簡單(dan)干練又要和業務強相(xiang)關，既要篩選便(bian)捷又要方便(bian)進一步操作。用戶畫(hua)像需要堅持三個原則，分別(bie)是人口屬(shu)性(xing)(xing)和信(xin)(xin)用信(xin)(xin)息為(wei)(wei)主(zhu)(zhu)，強相(xiang)關信(xin)(xin)息為(wei)(wei)主(zhu)(zhu)，定性(xing)(xing)數(shu)(shu)據(ju)為(wei)(wei)主(zhu)(zhu)。下面就分別(bie)展開進行(xing)解釋和分析。
1、信(xin)用(yong)信(xin)息(xi)和人口屬性為主
描(miao)述一個(ge)用戶(hu)(hu)(hu)的(de)信(xin)(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)很多(duo)，信(xin)(xin)用信(xin)(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)是(shi)(shi)用戶(hu)(hu)(hu)畫(hua)像中(zhong)重要的(de)信(xin)(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)，信(xin)(xin)用信(xin)(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)是(shi)(shi)描(miao)述一個(ge)人在(zai)社會中(zhong)的(de)消(xiao)費(fei)(fei)能(neng)力(li)信(xin)(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)。任何(he)企業進行用戶(hu)(hu)(hu)畫(hua)像的(de)目的(de)是(shi)(shi)尋找目標客戶(hu)(hu)(hu)，其(qi)(qi)必須是(shi)(shi)具有潛在(zai)消(xiao)費(fei)(fei)能(neng)力(li)的(de)用戶(hu)(hu)(hu)。信(xin)(xin)用信(xin)(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)可(ke)以直接證明客戶(hu)(hu)(hu)的(de)消(xiao)費(fei)(fei)能(neng)力(li)，是(shi)(shi)用戶(hu)(hu)(hu)畫(hua)像中(zhong)最重要和(he)基(ji)礎的(de)信(xin)(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)。一句戲(xi)言(yan)，所有的(de)信(xin)(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)都是(shi)(shi)信(xin)(xin)用信(xin)(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)就(jiu)是(shi)(shi)這個(ge)道(dao)理(li)。其(qi)(qi)包含(han)消(xiao)費(fei)(fei)者工作、收(shou)入、學歷、財產等信(xin)(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)。
定(ding)位完目標客(ke)戶(hu)之后，金融企業(ye)需要觸(chu)達客(ke)戶(hu)，人口屬(shu)性(xing)信息(xi)就是起(qi)到(dao)觸(chu)達客(ke)戶(hu)的作用，人口屬(shu)性(xing)信息(xi)包含姓名、性(xing)別，電話(hua)號碼(ma)，郵件地址(zhi)，家庭(ting)住址(zhi)等信息(xi)。這些信息(xi)可以幫助金融企業(ye)聯系客(ke)戶(hu)，將產品和服務推銷(xiao)給(gei)客(ke)戶(hu)。
2、采用強相關信息，忽略弱相關信息
我(wo)們需要(yao)介紹(shao)一(yi)下強(qiang)相關(guan)信息(xi)(xi)和弱相關(guan)信息(xi)(xi)。強(qiang)相關(guan)信息(xi)(xi)就是(shi)同場(chang)景需求直(zhi)接(jie)相關(guan)的信息(xi)(xi)，其可以是(shi)因果信息(xi)(xi)，也可以是(shi)相關(guan)程度很高的信息(xi)(xi)。
如果(guo)定義采用0到1作為(wei)相(xiang)(xiang)關(guan)(guan)(guan)系(xi)(xi)數取值范圍(wei)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)化，0.6以(yi)上(shang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)相(xiang)(xiang)關(guan)(guan)(guan)系(xi)(xi)數就(jiu)應該定義為(wei)強(qiang)相(xiang)(xiang)關(guan)(guan)(guan)信息(xi)(xi)(xi)(xi)。例如在其他條件相(xiang)(xiang)同的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)前提下，35歲左右人的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)平(ping)均(jun)(jun)工(gong)(gong)資高(gao)于(yu)平(ping)均(jun)(jun)年齡為(wei)30歲的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)人，計算(suan)機(ji)專(zhuan)業畢業的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)學生平(ping)均(jun)(jun)工(gong)(gong)資高(gao)于(yu)哲學專(zhuan)業學生，從(cong)事金(jin)融(rong)行業工(gong)(gong)作的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)平(ping)均(jun)(jun)工(gong)(gong)資高(gao)于(yu)從(cong)事紡織(zhi)行業的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)平(ping)均(jun)(jun)工(gong)(gong)資，上(shang)海(hai)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)平(ping)均(jun)(jun)工(gong)(gong)資超過海(hai)南省平(ping)均(jun)(jun)工(gong)(gong)資。從(cong)這些信息(xi)(xi)(xi)(xi)可以(yi)看出來人的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)年齡、學歷(li)、職業、地點(dian)對收入(ru)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)影(ying)響較(jiao)大，同收入(ru)高(gao)低(di)是強(qiang)相(xiang)(xiang)關(guan)(guan)(guan)關(guan)(guan)(guan)系(xi)(xi)。簡(jian)單的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)將(jiang)，對信用信息(xi)(xi)(xi)(xi)影(ying)響較(jiao)大的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)信息(xi)(xi)(xi)(xi)就(jiu)是強(qiang)相(xiang)(xiang)關(guan)(guan)(guan)信息(xi)(xi)(xi)(xi)，反之則是弱(ruo)相(xiang)(xiang)關(guan)(guan)(guan)信息(xi)(xi)(xi)(xi)。
用(yong)戶其他的(de)(de)信(xin)息，例如(ru)用(yong)戶的(de)(de)身高、體重、姓名、星座等(deng)信(xin)息，很(hen)難從概(gai)率上分(fen)析出其對消費能力(li)的(de)(de)影響(xiang)，這些(xie)弱(ruo)相關信(xin)息，這些(xie)信(xin)息就(jiu)不(bu)應該放到用(yong)戶畫像中進行分(fen)析，對用(yong)戶的(de)(de)信(xin)用(yong)消費能力(li)影響(xiang)很(hen)小(xiao)，不(bu)具有(you)較大的(de)(de)商業價值。
用(yong)戶(hu)畫(hua)像和用(yong)戶(hu)分析時，需(xu)要考慮(lv)(lv)強相關信(xin)息，不要考慮(lv)(lv)弱相關信(xin)息，這是(shi)用(yong)戶(hu)畫(hua)像的一個(ge)原則。
3、將(jiang)定量的(de)信息歸類為定性(xing)的(de)信息
用(yong)戶畫像的目的是為產品篩(shai)選(xuan)出目標客(ke)戶，定量的信(xin)(xin)息(xi)不利于對客(ke)戶進行篩(shai)選(xuan)，需(xu)要將(jiang)定量信(xin)(xin)息(xi)轉化為定性信(xin)(xin)息(xi)，通過信(xin)(xin)息(xi)類別來(lai)篩(shai)選(xuan)人群。
例如(ru)可以(yi)將(jiang)(jiang)年齡段對(dui)客戶進行劃分(fen)，18歲－25歲定(ding)(ding)義(yi)為(wei)(wei)年輕人(ren)(ren)(ren)，25歲－35歲定(ding)(ding)義(yi)為(wei)(wei)中(zhong)青年，36-45定(ding)(ding)義(yi)為(wei)(wei)中(zhong)年人(ren)(ren)(ren)等(deng)。可以(yi)參(can)考個人(ren)(ren)(ren)收入信息(xi)，將(jiang)(jiang)人(ren)(ren)(ren)群(qun)定(ding)(ding)義(yi)為(wei)(wei)高收入人(ren)(ren)(ren)群(qun)，中(zhong)等(deng)收入人(ren)(ren)(ren)群(qun)，低收入人(ren)(ren)(ren)群(qun)。參(can)考資產信息(xi)也(ye)可以(yi)將(jiang)(jiang)客戶定(ding)(ding)義(yi)為(wei)(wei)高、中(zhong)、低級別。定(ding)(ding)性(xing)信息(xi)的類別和方式(shi)方法(fa)，金融可以(yi)從自身業務(wu)出發(fa)，沒(mei)有(you)固定(ding)(ding)的模式(shi)。
將金融企(qi)業(ye)各類定(ding)(ding)(ding)量信息，集中在(zai)一起，對定(ding)(ding)(ding)性信息進(jin)行(xing)分類，并進(jin)行(xing)定(ding)(ding)(ding)性化，有(you)利與(yu)對用(yong)戶(hu)進(jin)行(xing)篩選，快(kuai)速定(ding)(ding)(ding)位目標客戶(hu)，是用(yong)戶(hu)畫(hua)像的另外一個原則。
劉華鵬老師在(zai)蒲(pu)城縣銀行(xing)業協(xie)會講授互聯網金融
四、用戶畫像的方法介(jie)紹，不要太復雜
金(jin)融企業需(xu)(xu)要(yao)(yao)結合(he)(he)業務(wu)需(xu)(xu)求進行(xing)用(yong)戶畫(hua)(hua)像(xiang)(xiang)，從實用(yong)角度(du)(du)出發，我們可(ke)(ke)以將用(yong)戶畫(hua)(hua)像(xiang)(xiang)信(xin)(xin)息(xi)(xi)分成五類(lei)信(xin)(xin)息(xi)(xi)。分別(bie)是人(ren)口屬性，信(xin)(xin)用(yong)屬性，消費特(te)征，興趣愛好(hao)，社交屬性。它們基(ji)本覆蓋了(le)業務(wu)需(xu)(xu)求所(suo)需(xu)(xu)要(yao)(yao)的強相關(guan)信(xin)(xin)息(xi)(xi)，結合(he)(he)外部場景數據將會產生(sheng)巨大的商業價值。我們先了(le)解(jie)下(xia)用(yong)戶畫(hua)(hua)像(xiang)(xiang)的五大類(lei)信(xin)(xin)息(xi)(xi)的作(zuo)用(yong)，以及涉(she)及的強相關(guan)信(xin)(xin)息(xi)(xi)。特(te)別(bie)復(fu)雜的用(yong)戶畫(hua)(hua)像(xiang)(xiang)緯(wei)度(du)(du)例如八個(ge)緯(wei)度(du)(du)，十個(ge)緯(wei)度(du)(du)信(xin)(xin)息(xi)(xi)都不(bu)利(li)于商業應(ying)用(yong)，不(bu)建議金(jin)融企業進行(xing)采(cai)用(yong)，其他具有價值的信(xin)(xin)息(xi)(xi)，基(ji)本上都可(ke)(ke)以歸納到(dao)這(zhe)五個(ge)緯(wei)度(du)(du)。金(jin)融企業達到(dao)其商業需(xu)(xu)求，從這(zhe)五個(ge)緯(wei)度(du)(du)信(xin)(xin)息(xi)(xi)進行(xing)應(ying)用(yong)就(jiu)可(ke)(ke)以了(le)，不(bu)需(xu)(xu)要(yao)(yao)過于復(fu)雜用(yong)戶畫(hua)(hua)像(xiang)(xiang)這(zhe)個(ge)工作(zuo)，同(tong)時商業意義也不(bu)太(tai)大。
1、人口屬性(xing)：用于描述(shu)一個人基(ji)本特征的信(xin)息(xi)，主(zhu)要作用是幫助金融企業(ye)知道客戶(hu)是誰(shui)，如何觸達(da)用戶(hu)。姓名，性(xing)別，年(nian)齡，電話號碼，郵箱，家庭住址都屬于人口屬性(xing)信(xin)息(xi)。
2、信用屬性：用于描述用戶收入(ru)潛力和收入(ru)情況，支付能力。幫助企業了解客戶資(zi)產(chan)情況和信用情況，有利(li)于定位目(mu)標客戶。客戶職業、收入(ru)、資(zi)產(chan)、負債、學歷(li)、信用評分等都屬于信用信息。
3、消(xiao)(xiao)費(fei)(fei)特征：用(yong)(yong)于(yu)描(miao)述客戶(hu)(hu)(hu)主(zhu)要消(xiao)(xiao)費(fei)(fei)習慣和消(xiao)(xiao)費(fei)(fei)偏好，用(yong)(yong)于(yu)尋找高(gao)頻和高(gao)價值客戶(hu)(hu)(hu)。幫助企(qi)業依據客戶(hu)(hu)(hu)消(xiao)(xiao)費(fei)(fei)特點推薦相關(guan)金融產品(pin)和服務，轉化率將非常高(gao)。為了便于(yu)篩選客戶(hu)(hu)(hu)，可以(yi)參考客戶(hu)(hu)(hu)的消(xiao)(xiao)費(fei)(fei)記錄將客戶(hu)(hu)(hu)直接定性為某些消(xiao)(xiao)費(fei)(fei)特征人(ren)群(qun)，例如差旅(lv)人(ren)群(qun)，境外游(you)人(ren)群(qun)，旅(lv)游(you)人(ren)群(qun)，餐飲用(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)，汽車用(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)，母嬰(ying)用(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)，理財人(ren)群(qun)等。
4、興(xing)趣(qu)愛(ai)(ai)好(hao)：用(yong)于(yu)描(miao)述客戶(hu)具有(you)(you)哪(na)方面的(de)興(xing)趣(qu)愛(ai)(ai)好(hao)，在這些興(xing)趣(qu)方面可(ke)能(neng)(neng)消(xiao)(xiao)費偏好(hao)比較高。幫助企業了解客戶(hu)興(xing)趣(qu)和(he)消(xiao)(xiao)費傾向，定向進行活動(dong)營銷。興(xing)趣(qu)愛(ai)(ai)好(hao)的(de)信(xin)息(xi)可(ke)能(neng)(neng)會和(he)消(xiao)(xiao)費特征(zheng)中部(bu)分信(xin)息(xi)有(you)(you)重復，區別在于(yu)數(shu)據來(lai)源(yuan)不(bu)同。消(xiao)(xiao)費特征(zheng)來(lai)源(yuan)于(yu)已有(you)(you)的(de)消(xiao)(xiao)費記錄，但是購買的(de)物(wu)品(pin)和(he)服(fu)務不(bu)一定是自(zi)己享用(yong)，但是興(xing)趣(qu)愛(ai)(ai)好(hao)代表本人的(de)真實興(xing)趣(qu)。例如戶(hu)外運動(dong)愛(ai)(ai)好(hao)者(zhe)，旅(lv)游愛(ai)(ai)好(hao)者(zhe)，電影愛(ai)(ai)好(hao)者(zhe)，科技發燒友，健身愛(ai)(ai)好(hao)者(zhe)，奢侈品(pin)愛(ai)(ai)好(hao)者(zhe)等。興(xing)趣(qu)愛(ai)(ai)好(hao)的(de)信(xin)息(xi)可(ke)能(neng)(neng)來(lai)源(yuan)于(yu)社交信(xin)息(xi)和(he)客戶(hu)位置信(xin)息(xi)。
5、社交信(xin)息(xi)：用(yong)于描(miao)述(shu)用(yong)戶(hu)(hu)在社交媒體的評論，這些信(xin)息(xi)往往代表用(yong)戶(hu)(hu)內(nei)心的想法和需(xu)(xu)求(qiu)，具有(you)實時(shi)性高(gao)，轉化率高(gao)的特點。例(li)如(ru)客戶(hu)(hu)詢問(wen)上海哪(na)里好玩(wan)？澳大(da)利亞墨爾本的交通？房屋貸(dai)款哪(na)家優(you)惠多？那個理財產品好？這些社交信(xin)息(xi)都(dou)是代表客戶(hu)(hu)多需(xu)(xu)求(qiu)，如(ru)果企業可以(yi)及時(shi)了解到，將會有(you)助(zhu)于產品推廣。
這些(xie)用戶畫像信息歸類基(ji)本覆(fu)蓋(gai)了業務需(xu)求和(he)產品開發所需(xu)要的信息，需(xu)要對(dui)這些(xie)信息進行(xing)進行(xing)整理(li)和(he)處(chu)理(li)。根據(ju)業務場景，將定量(liang)的數據(ju)轉化為定性的數據(ju)，并將強(qiang)相關數據(ju)進行(xing)整理(li)。
五、金融企業用戶畫像(xiang)的基本步驟(zou)如下(xia)
參考金融企業的數(shu)(shu)據類(lei)型和業務(wu)需求，可以將金融企業用(yong)戶(hu)畫像工作進行細化(hua)。基本上(shang)從數(shu)(shu)據集中到(dao)數(shu)(shu)據處理，從強相(xiang)關數(shu)(shu)據到(dao)定性(xing)分類(lei)數(shu)(shu)據，從引入外部數(shu)(shu)據到(dao)依(yi)據業務(wu)場景進行篩選(xuan)目標(biao)用(yong)戶(hu)。
1）畫像相(xiang)關(guan)數據(ju)的整理和(he)集中(zhong)
金(jin)融企(qi)業內部的(de)信息(xi)分(fen)布在不同的(de)系(xi)統(tong)中(zhong)，一般情況下，人口屬性信息(xi)主(zhu)(zhu)要集中(zhong)在客戶(hu)關系(xi)管理(li)系(xi)統(tong)，信用信息(xi)主(zhu)(zhu)要集中(zhong)在交易(yi)系(xi)統(tong)和(he)產品系(xi)統(tong)之中(zhong)，也集中(zhong)在客戶(hu)關系(xi)管理(li)系(xi)統(tong)中(zhong)，消費特征主(zhu)(zhu)要集中(zhong)在渠道和(he)產品系(xi)統(tong)中(zhong)。
興趣愛(ai)好和(he)社交信息(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)需(xu)要從(cong)外部(bu)引入，例如(ru)客戶的行為(wei)軌(gui)跡(ji)可(ke)以(yi)代表(biao)其興趣愛(ai)好和(he)品牌愛(ai)好，移動(dong)設備到位置(zhi)信息(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)可(ke)以(yi)提供較(jiao)為(wei)準確的興趣愛(ai)好信息(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)。社交信息(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)，可(ke)以(yi)借助于金融(rong)行業自身(shen)的文本挖掘能力進行采集和(he)分析，也(ye)是(shi)可(ke)以(yi)借助于廠商的技術能力在(zai)社交網站上(shang)直接獲得。社交信息(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)往往是(shi)實時信息(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)，商業價值較(jiao)高，轉化(hua)率也(ye)較(jiao)高，是(shi)大數據(ju)預測方面(mian)的主要信息(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)來(lai)(lai)源。例如(ru)用(yong)用(yong)戶在(zai)社交網站上(shang)提出羅馬哪(na)里好玩的問題，就(jiu)代表(biao)用(yong)戶未(wei)來(lai)(lai)可(ke)能有出國旅游的需(xu)求(qiu)；如(ru)果客戶在(zai)對比兩款汽(qi)車的優良(liang)，客戶購(gou)買汽(qi)車的可(ke)能性就(jiu)較(jiao)大。金融(rong)企業可(ke)以(yi)及時介入，為(wei)客戶提供金融(rong)服務。
客戶畫像(xiang)數(shu)據(ju)主要分為(wei)五類，人口屬性(xing)、信(xin)用(yong)信(xin)息、消費特征、興(xing)趣愛好、社(she)交信(xin)息。這些數(shu)據(ju)都分布在不(bu)同的(de)信(xin)息系統，金融企業都上線(xian)了(le)數(shu)據(ju)倉庫(ku)(ku)（DW），所(suo)有(you)畫像(xiang)相關的(de)強相關信(xin)息都可(ke)以從數(shu)據(ju)倉庫(ku)(ku)里面(mian)整理(li)和集中，并且依據(ju)畫像(xiang)商(shang)業需求，利用(yong)跑批作業，加工數(shu)據(ju)，生成用(yong)戶畫像(xiang)的(de)原始數(shu)據(ju)。
數(shu)據倉庫(ku)成為用戶(hu)畫像數(shu)據的(de)主要處理(li)工(gong)具，依據業務場景和(he)畫像需求將原(yuan)始數(shu)據進行分類、篩選(xuan)、歸納、加工(gong)等(deng)，生成用戶(hu)畫像需要的(de)原(yuan)始數(shu)據。
用(yong)(yong)戶(hu)畫像的(de)緯度信(xin)(xin)息(xi)(xi)(xi)不(bu)是越多越好，只需要找到(dao)可(ke)五大(da)類畫像信(xin)(xin)息(xi)(xi)(xi)強相(xiang)關(guan)(guan)信(xin)(xin)息(xi)(xi)(xi)，同業(ye)務場景強相(xiang)關(guan)(guan)信(xin)(xin)息(xi)(xi)(xi)，同產品和目(mu)標客戶(hu)強相(xiang)關(guan)(guan)信(xin)(xin)息(xi)(xi)(xi)即可(ke)。根本不(bu)存在(zai)360度的(de)用(yong)(yong)戶(hu)畫像信(xin)(xin)息(xi)(xi)(xi)，也不(bu)存在(zai)豐富的(de)信(xin)(xin)息(xi)(xi)(xi)可(ke)以完全了(le)解客戶(hu)，另外數據的(de)實效(xiao)性也要重點考慮。
2）找(zhao)到同(tong)業務(wu)場景強(qiang)相關數(shu)據
依(yi)據用戶畫像的原則，所有畫像信息應該是5大分類的強相關(guan)信息。強相關(guan)信息是指同業務(wu)場景強相關(guan)信息，可以幫助(zhu)金融行業定位目標客戶，了(le)解(jie)客戶潛在需(xu)求，開發(fa)需(xu)求產品(pin)。
只有(you)(you)強(qiang)(qiang)(qiang)相(xiang)關信(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)才能(neng)幫助金融企業有(you)(you)效結合業務需(xu)求，創造商業價值。例如姓名、手(shou)機號、家(jia)庭(ting)地址(zhi)就是能(neng)夠(gou)觸達(da)客(ke)戶(hu)(hu)的(de)強(qiang)(qiang)(qiang)人口屬(shu)性信(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)，收入、學(xue)歷、職業、資產就是客(ke)戶(hu)(hu)信(xin)用信(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)的(de)強(qiang)(qiang)(qiang)相(xiang)關信(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)。差(cha)旅人群、境外(wai)游人群、汽車(che)用戶(hu)(hu)、旅游人群、母嬰人群就是消費特征的(de)強(qiang)(qiang)(qiang)相(xiang)關信(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)。攝影愛好(hao)(hao)者(zhe)、游戲(xi)愛好(hao)(hao)者(zhe)、健身愛好(hao)(hao)者(zhe)、電影人群、戶(hu)(hu)外(wai)愛好(hao)(hao)者(zhe)就是客(ke)戶(hu)(hu)興趣愛好(hao)(hao)的(de)強(qiang)(qiang)(qiang)相(xiang)關信(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)。社交(jiao)媒體上發(fa)表(biao)的(de)旅游需(xu)求，旅游攻(gong)略(lve)，理財(cai)咨詢(xun)，汽車(che)需(xu)求，房產需(xu)求等信(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)代表(biao)了用戶(hu)(hu)的(de)內(nei)心需(xu)求，是社交(jiao)信(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)場景應用的(de)強(qiang)(qiang)(qiang)相(xiang)關信(xin)息(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)。
金融企業內部信息(xi)較(jiao)多，在用戶畫像階段不需要對所有信息(xi)都采用，只需要采用同業務(wu)場(chang)景(jing)(jing)和目(mu)標客戶強相關的信息(xi)即可，這樣(yang)有助于(yu)提高產品轉化率，降低ROI，有利于(yu)簡(jian)單找到(dao)業務(wu)應用場(chang)景(jing)(jing)，在數據變現過程(cheng)中也容易實現。
千萬(wan)不(bu)要(yao)將用(yong)(yong)戶(hu)畫像(xiang)工作搞的(de)(de)(de)(de)過于復(fu)雜，同業(ye)(ye)務場(chang)景關系不(bu)大，這樣(yang)就讓很(hen)多金融企(qi)業(ye)(ye)特別是領(ling)導(dao)失去用(yong)(yong)戶(hu)畫像(xiang)的(de)(de)(de)(de)興趣，看不(bu)到用(yong)(yong)戶(hu)畫像(xiang)的(de)(de)(de)(de)商業(ye)(ye)，不(bu)愿意在大數據領(ling)域投資。為企(qi)業(ye)(ye)帶來(lai)商業(ye)(ye)價值才是用(yong)(yong)戶(hu)畫像(xiang)工作的(de)(de)(de)(de)主要(yao)動力和主要(yao)目的(de)(de)(de)(de)。
3）對數據進行分類和標簽化（定量to定性）
金融企業集中了(le)所有(you)信息(xi)之后，依據(ju)業務(wu)需求，對(dui)信息(xi)進(jin)(jin)行(xing)加工(gong)整理(li)，需要對(dui)定(ding)量的信息(xi)進(jin)(jin)行(xing)定(ding)性，方便(bian)信息(xi)分類(lei)和篩選。這部(bu)分工(gong)作建(jian)議在數(shu)(shu)據(ju)倉庫進(jin)(jin)行(xing)，不建(jian)議在大數(shu)(shu)據(ju)管理(li)平臺（DMP）里進(jin)(jin)行(xing)加工(gong)。
定(ding)性(xing)信(xin)息(xi)進(jin)行定(ding)量分(fen)類是用(yong)戶(hu)(hu)畫像(xiang)的一個重要(yao)工作環節，具有較高的業務(wu)(wu)場景要(yao)求(qiu)，考驗用(yong)戶(hu)(hu)畫像(xiang)商(shang)業需(xu)求(qiu)的轉化(hua)。其(qi)主要(yao)目(mu)(mu)的是幫助(zhu)企業將(jiang)復(fu)雜數(shu)(shu)據(ju)(ju)簡(jian)單(dan)化(hua)，將(jiang)交易數(shu)(shu)據(ju)(ju)定(ding)性(xing)進(jin)行歸類，并且融(rong)(rong)入商(shang)業分(fen)析的要(yao)求(qiu)，對(dui)數(shu)(shu)據(ju)(ju)進(jin)行商(shang)業加(jia)工。例(li)如(ru)可(ke)(ke)(ke)以(yi)將(jiang)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)按(an)照年齡(ling)區(qu)間分(fen)為(wei)學生(sheng)，青年，中青年，中年，中老年，老年等(deng)人(ren)(ren)生(sheng)階段。源于各人(ren)(ren)生(sheng)階段的金融(rong)(rong)服務(wu)(wu)需(xu)求(qiu)不同，在尋找目(mu)(mu)標客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)時，可(ke)(ke)(ke)以(yi)通過人(ren)(ren)生(sheng)階段進(jin)行目(mu)(mu)標客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)定(ding)位(wei)。企業可(ke)(ke)(ke)以(yi)利用(yong)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)的收入、學歷、資(zi)產(chan)等(deng)情(qing)況將(jiang)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)分(fen)為(wei)低、中、高端(duan)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)，并依據(ju)(ju)其(qi)金融(rong)(rong)服務(wu)(wu)需(xu)求(qiu)，提供不同的金融(rong)(rong)服務(wu)(wu)。可(ke)(ke)(ke)以(yi)參考其(qi)金融(rong)(rong)消費(fei)記錄和資(zi)產(chan)信(xin)息(xi)，以(yi)及交易產(chan)品(pin)，購買的產(chan)品(pin)，將(jiang)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)消費(fei)特征進(jin)行定(ding)性(xing)描(miao)述，區(qu)分(fen)出電(dian)商(shang)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)，理財客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)，保(bao)險客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)，穩健投資(zi)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)，激進(jin)投資(zi)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)，餐飲(yin)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)，旅游客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)，高端(duan)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)，公(gong)務(wu)(wu)員客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)等(deng)。利用(yong)外(wai)部的數(shu)(shu)據(ju)(ju)可(ke)(ke)(ke)以(yi)將(jiang)定(ding)性(xing)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)的興(xing)趣(qu)愛(ai)好，例(li)如(ru)戶(hu)(hu)外(wai)愛(ai)好者(zhe)，奢侈品(pin)愛(ai)好者(zhe)，科技產(chan)品(pin)發燒(shao)友(you)，攝影愛(ai)好者(zhe)，高端(duan)汽車(che)需(xu)求(qiu)者(zhe)等(deng)信(xin)息(xi)。
將定量信(xin)息歸納為(wei)定性信(xin)息，并依據(ju)(ju)業(ye)務需求(qiu)進(jin)行(xing)(xing)標簽化(hua)，有助于金(jin)融(rong)企業(ye)找(zhao)到目(mu)標客戶(hu)，并且(qie)了解客戶(hu)的(de)潛在需求(qiu)，為(wei)金(jin)融(rong)行(xing)(xing)業(ye)的(de)產品(pin)找(zhao)到目(mu)標客戶(hu)，進(jin)行(xing)(xing)精準(zhun)營銷，降低營銷成(cheng)本，提高產品(pin)轉(zhuan)化(hua)率(lv)。另外金(jin)融(rong)企業(ye)還可以依據(ju)(ju)客戶(hu)的(de)消(xiao)費特(te)征、興趣愛好、社交信(xin)息及時為(wei)客戶(hu)推薦產品(pin)，設(she)計產品(pin)，優化(hua)產品(pin)流程。提高產品(pin)銷售的(de)活躍率(lv)，幫助金(jin)融(rong)企業(ye)更好地為(wei)客戶(hu)設(she)計產品(pin)。
4）依據(ju)(ju)業務需求引(yin)入(ru)外(wai)部數據(ju)(ju)
利(li)用數(shu)據進行畫像目的主要時為業務場景提供(gong)數(shu)據支持，包括尋找到產品的目標客戶和觸達客戶。金融企(qi)業自身的數(shu)據不足以了解客戶的消費特征、興趣愛(ai)好、社交(jiao)信(xin)息。
金融企業可(ke)以引(yin)入(ru)外(wai)部信(xin)息來(lai)豐(feng)富(fu)客戶畫像信(xin)息，例如引(yin)入(ru)銀聯和電商(shang)的信(xin)息來(lai)豐(feng)富(fu)消費特征信(xin)息，引(yin)入(ru)移動(dong)大(da)數據的位置信(xin)息來(lai)豐(feng)富(fu)客戶的興(xing)趣(qu)愛(ai)好信(xin)息，引(yin)入(ru)外(wai)部廠商(shang)的數據來(lai)豐(feng)富(fu)社交信(xin)息等。
外(wai)部(bu)(bu)(bu)信息(xi)(xi)的(de)緯(wei)度較多，內容也(ye)很豐富，但是(shi)(shi)如(ru)(ru)何引(yin)入外(wai)部(bu)(bu)(bu)信息(xi)(xi)是(shi)(shi)一項具有(you)挑戰的(de)工作。外(wai)部(bu)(bu)(bu)信息(xi)(xi)在引(yin)入時(shi)需要考慮(lv)(lv)幾(ji)個(ge)問題(ti)(ti)，分別(bie)是(shi)(shi)外(wai)部(bu)(bu)(bu)數(shu)據(ju)的(de)覆(fu)蓋里(li)，如(ru)(ru)何和(he)(he)內部(bu)(bu)(bu)數(shu)據(ju)打通，和(he)(he)內部(bu)(bu)(bu)信息(xi)(xi)的(de)匹配(pei)率，以及(ji)信息(xi)(xi)的(de)相關程度，還有(you)數(shu)據(ju)的(de)鮮活(huo)度，這些(xie)都是(shi)(shi)引(yin)入外(wai)部(bu)(bu)(bu)信息(xi)(xi)的(de)主要考慮(lv)(lv)緯(wei)度。外(wai)部(bu)(bu)(bu)數(shu)據(ju)魚(yu)龍混雜，數(shu)據(ju)的(de)合規(gui)性也(ye)是(shi)(shi)金融企(qi)業(ye)在引(yin)入外(wai)部(bu)(bu)(bu)數(shu)據(ju)時(shi)的(de)一個(ge)重要考慮(lv)(lv)，敏感的(de)信息(xi)(xi)例如(ru)(ru)手機號、家庭住址、身份(fen)證號在引(yin)入或匹配(pei)時(shi)都應該注意隱私問題(ti)(ti)，基本的(de)原(yuan)則是(shi)(shi)不進(jin)行(xing)數(shu)據(ju)交換，可以進(jin)行(xing)數(shu)據(ju)匹配(pei)和(he)(he)驗證。
外(wai)部(bu)數(shu)(shu)(shu)據(ju)不會集中(zhong)在某一家(jia)，需(xu)要金融企業(ye)(ye)(ye)花費(fei)大量時間(jian)進行(xing)(xing)尋找。外(wai)部(bu)數(shu)(shu)(shu)據(ju)和內部(bu)數(shu)(shu)(shu)據(ju)的(de)打通是(shi)個很復雜(za)的(de)問題，手機號／設備號／身份證號的(de)MD5數(shu)(shu)(shu)值匹配是(shi)一種好的(de)方法，不涉(she)及隱(yin)私數(shu)(shu)(shu)據(ju)的(de)交換(huan)，可(ke)(ke)以(yi)進行(xing)(xing)*匹配。依據(ju)行(xing)(xing)業(ye)(ye)(ye)內部(bu)的(de)經驗，沒有一家(jia)企業(ye)(ye)(ye)外(wai)部(bu)數(shu)(shu)(shu)據(ju)可(ke)(ke)以(yi)滿足企業(ye)(ye)(ye)要求，外(wai)部(bu)數(shu)(shu)(shu)據(ju)的(de)引入需(xu)要多方面數(shu)(shu)(shu)據(ju)。一般情況下，數(shu)(shu)(shu)據(ju)覆(fu)蓋(gai)率達到70%以(yi)上，就是(shi)一個非(fei)常高(gao)的(de)覆(fu)蓋(gai)率。覆(fu)蓋(gai)率達到20%以(yi)上就可(ke)(ke)以(yi)進行(xing)(xing)商業(ye)(ye)(ye)應用了(le)。
金(jin)融行(xing)(xing)業(ye)外部數據源較好(hao)合作方有銀(yin)聯(lian)、芝麻信(xin)用(yong)、運(yun)營商、中航信(xin)、騰(teng)云(yun)天下(xia)、騰(teng)訊、微博、前海征(zheng)信(xin)，各(ge)大(da)(da)電商平臺等。市(shi)場上數據提供商已經(jing)很多，并且數據質(zhi)量(liang)都不錯，需要金(jin)融行(xing)(xing)業(ye)一(yi)(yi)家一(yi)(yi)家去(qu)挖掘，或者(zhe)委托一(yi)(yi)個(ge)廠商代理引(yin)入也可(ke)以。獨立第(di)三(san)方幫助金(jin)融行(xing)(xing)業(ye)引(yin)入外部數據可(ke)以降低(di)數據交(jiao)易成本，同時也可(ke)以降低(di)數據合規風(feng)險，是(shi)一(yi)(yi)個(ge)不錯得嘗試。另外各(ge)大(da)(da)城市(shi)和區(qu)域(yu)的(de)大(da)(da)數據交(jiao)易平臺，也是(shi)一(yi)(yi)個(ge)較好(hao)的(de)外部數據引(yin)入方式。
5）按照業務需求進行篩選客戶（DMP的作用）
用(yong)戶(hu)畫像主要目的(de)是讓金融企(qi)業挖掘已有(you)的(de)數(shu)(shu)據價值，利用(yong)數(shu)(shu)據畫像技術尋找(zhao)到目標客戶(hu)和客戶(hu)到潛在需求，進行(xing)產品推銷和設計改良(liang)產品。
用戶(hu)畫像從業(ye)(ye)務(wu)場(chang)(chang)景(jing)出發，實現(xian)數(shu)據商(shang)(shang)業(ye)(ye)變現(xian)重(zhong)要方(fang)式。用戶(hu)畫像是(shi)數(shu)據思維(wei)運營過程中(zhong)(zhong)到一個重(zhong)要閉環，幫助(zhu)金融(rong)企(qi)業(ye)(ye)利用數(shu)據進(jin)行精細化運營和市場(chang)(chang)營銷，以及產品設(she)計。用戶(hu)畫像就(jiu)是(shi)一切(qie)以數(shu)據商(shang)(shang)業(ye)(ye)化運營為(wei)中(zhong)(zhong)心，以商(shang)(shang)業(ye)(ye)場(chang)(chang)景(jing)為(wei)中(zhong)(zhong)，幫助(zhu)金融(rong)企(qi)業(ye)(ye)深度分(fen)析(xi)客戶(hu)，找到目標客戶(hu)。
DMP（大數(shu)據管理平(ping)臺）在(zai)整個(ge)用(yong)戶(hu)(hu)畫像過程中起到(dao)了一個(ge)數(shu)據變現的作(zuo)用(yong)。從技術角度來(lai)講，DMP將畫像數(shu)據進(jin)行(xing)(xing)標簽化，利用(yong)機器學習(xi)算法來(lai)找到(dao)相(xiang)似人群，同業務場景深度結(jie)合，篩選出具有價值的數(shu)據和(he)客(ke)戶(hu)(hu)，定位目標客(ke)戶(hu)(hu)，觸(chu)達客(ke)戶(hu)(hu)，對營(ying)銷效果進(jin)行(xing)(xing)記錄(lu)和(he)反(fan)饋(kui)。大數(shu)據管理平(ping)臺DMP過去主要應(ying)用(yong)在(zai)廣告行(xing)(xing)業，在(zai)金(jin)融行(xing)(xing)業應(ying)用(yong)不(bu)多，未來(lai)會(hui)成為數(shu)據商業應(ying)用(yong)的主要平(ping)臺。
DMP可以(yi)幫(bang)助信用(yong)卡公司篩選(xuan)(xuan)出(chu)未(wei)來一個月可能進(jin)(jin)行(xing)分(fen)期付款的客(ke)(ke)戶(hu)(hu)，電子產(chan)品(pin)重度購買客(ke)(ke)戶(hu)(hu)，篩選(xuan)(xuan)出(chu)金融(rong)(rong)理財(cai)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)，篩選(xuan)(xuan)出(chu)高(gao)端客(ke)(ke)戶(hu)(hu)（在(zai)本行(xing)資(zi)產(chan)很少，但(dan)是在(zai)他(ta)行(xing)資(zi)產(chan)很多(duo)），篩選(xuan)(xuan)出(chu)保障險種，壽險，教育險，車險等(deng)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)，篩選(xuan)(xuan)出(chu)穩健投資(zi)人，激進(jin)(jin)投資(zi)人，財(cai)富管(guan)理等(deng)方面等(deng)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)，并且可以(yi)觸達這些客(ke)(ke)戶(hu)(hu)，提(ti)高(gao)產(chan)品(pin)轉化(hua)率，利用(yong)數據進(jin)(jin)行(xing)價值變現。DMP還可以(yi)了解客(ke)(ke)戶(hu)(hu)的消(xiao)費習慣、興趣愛好、以(yi)及近期需求，為客(ke)(ke)戶(hu)(hu)定制金融(rong)(rong)產(chan)品(pin)和服務，進(jin)(jin)行(xing)跨(kua)界營銷(xiao)。利用(yong)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)的消(xiao)費偏好，提(ti)高(gao)產(chan)品(pin)轉化(hua)率，提(ti)高(gao)用(yong)戶(hu)(hu)黏(nian)度。
DMP還作為引(yin)入(ru)(ru)外(wai)部(bu)數(shu)據的(de)平臺(tai)，將外(wai)部(bu)具有(you)價值(zhi)的(de)數(shu)據引(yin)入(ru)(ru)到金融企業(ye)(ye)內(nei)部(bu)，補(bu)充用(yong)戶畫(hua)像(xiang)數(shu)據，創建不同(tong)業(ye)(ye)務(wu)應(ying)(ying)用(yong)場景和商業(ye)(ye)需求，特別是移動大數(shu)據、電(dian)商數(shu)據、社交(jiao)數(shu)據的(de)應(ying)(ying)用(yong)，可以(yi)幫助(zhu)金融企業(ye)(ye)來進行數(shu)據價值(zhi)變現，讓(rang)用(yong)戶畫(hua)像(xiang)離(li)商業(ye)(ye)應(ying)(ying)用(yong)更(geng)加近一些，體(ti)現用(yong)戶畫(hua)像(xiang)的(de)商業(ye)(ye)價值(zhi)。
用(yong)戶(hu)(hu)畫像的關鍵不是360度分(fen)析客(ke)(ke)戶(hu)(hu)，而(er)是為企業帶來(lai)(lai)商業價(jia)值，離開了(le)商業價(jia)值談用(yong)戶(hu)(hu)畫像就是耍流氓。金融企業用(yong)戶(hu)(hu)畫像項目出(chu)發點一(yi)定(ding)要(yao)從業務(wu)需求(qiu)出(chu)發，從強(qiang)相(xiang)關數(shu)據出(chu)發，從業務(wu)場(chang)景(jing)應用(yong)出(chu)發。用(yong)戶(hu)(hu)畫像的本(ben)質就是深度分(fen)析客(ke)(ke)戶(hu)(hu)，掌握具有價(jia)值數(shu)據，找到目標客(ke)(ke)戶(hu)(hu)，按照客(ke)(ke)戶(hu)(hu)需求(qiu)來(lai)(lai)定(ding)制產品，利用(yong)數(shu)據實現價(jia)值變現。
五、金(jin)融行業用戶畫(hua)像實(shi)踐
1）銀行用(yong)戶(hu)畫(hua)像(xiang)實踐介紹
銀行具(ju)有豐富的交(jiao)易數(shu)(shu)據(ju)、個人(ren)屬(shu)性數(shu)(shu)據(ju)、消費數(shu)(shu)據(ju)、信用數(shu)(shu)據(ju)和客戶數(shu)(shu)據(ju)，用戶畫像的需求較大(da)。但是缺(que)少(shao)社交(jiao)信息和興(xing)趣(qu)愛好信息。
到銀(yin)行(xing)(xing)網點來辦業(ye)務(wu)(wu)的(de)人(ren)年紀(ji)偏大，未來消(xiao)費者主要(yao)(yao)在網上(shang)進(jin)(jin)行(xing)(xing)業(ye)務(wu)(wu)辦理。銀(yin)行(xing)(xing)接觸(chu)(chu)不到客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)，無法了解(jie)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)需(xu)求，缺(que)少觸(chu)(chu)達客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)的(de)手(shou)段。分析(xi)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)、了解(jie)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)、找到目(mu)標客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)、為客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)設計(ji)其(qi)需(xu)要(yao)(yao)的(de)產品，成了銀(yin)行(xing)(xing)進(jin)(jin)行(xing)(xing)用(yong)戶(hu)(hu)(hu)畫(hua)像(xiang)的(de)主要(yao)(yao)目(mu)的(de)。銀(yin)行(xing)(xing)的(de)主要(yao)(yao)業(ye)務(wu)(wu)需(xu)求集中(zhong)在消(xiao)費金融、財富管理、融資服務(wu)(wu)，用(yong)戶(hu)(hu)(hu)畫(hua)像(xiang)要(yao)(yao)從這幾個角度出發，尋(xun)找目(mu)標客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)。
銀行(xing)的(de)(de)(de)客(ke)戶(hu)(hu)數據(ju)很豐富，數據(ju)類型和(he)總量較多，系(xi)統也很多。可(ke)以嚴格遵循(xun)用(yong)(yong)戶(hu)(hu)畫像的(de)(de)(de)五大步驟。先利用(yong)(yong)數據(ju)倉(cang)庫進行(xing)數據(ju)集中，篩(shai)選出(chu)強相關信(xin)息，對定量信(xin)息定性化，生成(cheng)DMP需要的(de)(de)(de)數據(ju)。利用(yong)(yong)DMP進行(xing)基礎標(biao)簽和(he)應用(yong)(yong)定制(zhi)，結合業務場(chang)(chang)景需求，進行(xing)目標(biao)客(ke)戶(hu)(hu)篩(shai)選或對用(yong)(yong)戶(hu)(hu)進行(xing)深度(du)分(fen)析。同時利用(yong)(yong)DMP引入外(wai)(wai)部數據(ju)，完(wan)善數據(ju)場(chang)(chang)景設計，提(ti)高目標(biao)客(ke)戶(hu)(hu)精準度(du)。找(zhao)到觸達(da)客(ke)戶(hu)(hu)的(de)(de)(de)方式，對客(ke)戶(hu)(hu)進行(xing)營(ying)銷(xiao)，并對營(ying)銷(xiao)效果進行(xing)反(fan)饋，衡量數據(ju)產(chan)品的(de)(de)(de)商業價值。利用(yong)(yong)反(fan)饋數據(ju)來修正(zheng)營(ying)銷(xiao)活動和(he)提(ti)高ROI。形(xing)成(cheng)市場(chang)(chang)營(ying)銷(xiao)的(de)(de)(de)閉(bi)環，實現(xian)數據(ju)商業價值變現(xian)的(de)(de)(de)閉(bi)環。另外(wai)(wai)DMP還可(ke)以深度(du)分(fen)析客(ke)戶(hu)(hu)，依據(ju)客(ke)戶(hu)(hu)的(de)(de)(de)消費(fei)特征、興趣愛(ai)好、社交(jiao)需求、信(xin)用(yong)(yong)信(xin)息來開發設計產(chan)品，為(wei)金融企業的(de)(de)(de)產(chan)品開發提(ti)供數據(ju)支撐，并為(wei)產(chan)品銷(xiao)售方式提(ti)供場(chang)(chang)景數據(ju)。
簡單介(jie)紹(shao)一(yi)些DMP可以做到的(de)數據場景變現。
A：尋找分期客(ke)戶
利用(yong)(yong)(yong)銀聯(lian)數(shu)據＋自身數(shu)據＋信用(yong)(yong)(yong)卡數(shu)據，發現信用(yong)(yong)(yong)卡消費(fei)超過(guo)其月(yue)收入的用(yong)(yong)(yong)戶(hu)，推薦(jian)其進行消費(fei)分(fen)期。
B：尋找(zhao)高端資產客戶
利用(yong)銀(yin)聯(lian)數(shu)據(ju)＋移動位置數(shu)據(ju)（別墅／高(gao)檔小區）＋物(wu)業費(fei)代扣數(shu)據(ju)＋銀(yin)行(xing)自身(shen)數(shu)據(ju)＋汽車型號數(shu)據(ju)，發現(xian)在(zai)銀(yin)行(xing)資(zi)產(chan)(chan)較(jiao)少，在(zai)其他行(xing)資(zi)產(chan)(chan)較(jiao)多的用(yong)戶，為其提供高(gao)端資(zi)產(chan)(chan)管(guan)理服務
C：需找(zhao)理財客戶
利用自(zi)身數據（交易＋工(gong)(gong)資）＋移動端(duan)理(li)(li)財(cai)客戶(hu)端(duan)／電商活躍(yue)數據。發現(xian)客戶(hu)將(jiang)工(gong)(gong)資／資產轉(zhuan)到外部(bu)，但是電商消費不活躍(yue)客戶(hu)，其互聯(lian)網(wang)理(li)(li)財(cai)可能性較大，可以為其提(ti)供理(li)(li)財(cai)服務，將(jiang)資金(jin)留在本行。
D：尋(xun)找境外游客(ke)戶
利用自身卡消費數據＋移動設備位置信息＋社交好境外強相關數據（攻(gong)略，航(hang)線，景點，費用），尋(xun)找境外游客戶為其提供金融(rong)服務。
E：尋找(zhao)貸款客戶：
利用自身數據（人(ren)口屬(shu)性＋信用信息(xi)）＋移(yi)動(dong)設備位置信息(xi)＋社交(jiao)購(gou)房／消(xiao)費強相(xiang)關(guan)信息(xi)，尋找即將購(gou)車／購(gou)房的目標客(ke)戶(hu)，為其提供金(jin)融(rong)服務（抵(di)押貸(dai)款／消(xiao)費貸(dai)款）。
2）保險行業用戶畫像實(shi)踐
保(bao)險(xian)(xian)(xian)行(xing)業的(de)(de)產品(pin)(pin)是一(yi)個長周期產品(pin)(pin)，保(bao)險(xian)(xian)(xian)客戶(hu)再次(ci)購買保(bao)險(xian)(xian)(xian)產品(pin)(pin)的(de)(de)轉化率很(hen)(hen)高，經營好老客戶(hu)是保(bao)險(xian)(xian)(xian)公司一(yi)項重要任務。保(bao)險(xian)(xian)(xian)公司內部的(de)(de)交易系統不多(duo)，交易方式不是很(hen)(hen)復雜，數(shu)據主要集(ji)中(zhong)(zhong)(zhong)在產品(pin)(pin)系統和交易系統之中(zhong)(zhong)(zhong)，客戶(hu)關系管理系統中(zhong)(zhong)(zhong)也包(bao)含(han)豐(feng)富了信息，但是數(shu)據集(ji)中(zhong)(zhong)(zhong)在很(hen)(hen)多(duo)保(bao)險(xian)(xian)(xian)公司還沒(mei)有完成(cheng)，數(shu)據倉庫建(jian)設(she)可能需(xu)要在用戶(hu)畫像建(jian)設(she)前完成(cheng)。
保(bao)險(xian)公司(si)主(zhu)要數據(ju)有人口屬性信(xin)息(xi)，信(xin)用信(xin)息(xi)，產品銷售信(xin)息(xi)，客戶家人信(xin)息(xi)。缺少興趣愛好、消(xiao)費特征(zheng)、社交(jiao)信(xin)息(xi)等(deng)信(xin)息(xi)。保(bao)險(xian)產品主(zhu)要有壽險(xian)，車險(xian)，保(bao)障，財產險(xian)，意外險(xian)，養老險(xian)，旅(lv)游險(xian)。
保險行業(ye)DMP用(yong)戶畫像(xiang)的(de)(de)業(ye)務(wu)場景(jing)都是(shi)圍繞保險產(chan)品進行的(de)(de)，簡單的(de)(de)應(ying)用(yong)場景(jing)可(ke)以是(shi)。
A：依據(ju)(ju)自身數據(ju)(ju)（個人屬性(xing)）＋外部養車App活(huo)躍情況，為保險(xian)公司找(zhao)到車險(xian)客戶
B：依(yi)據自身數據（個人(ren)屬性）＋移動設備位(wei)置信息(xi)戶外運動人(ren)群(qun)(qun)，為(wei)保險企(qi)業找到(dao)商(shang)旅人(ren)群(qun)(qun)，推銷意外險和保障(zhang)險。
C：依據自身數據（家人(ren)數據）＋人(ren)生階段信息，為用(yong)戶推(tui)薦(jian)理財保(bao)險(xian)，壽險(xian)，保(bao)障保(bao)險(xian)，養老險(xian)，教育險(xian)
D：依據自身數(shu)據＋外部數(shu)據，為(wei)高端(duan)人士提供財(cai)產險和壽險
3） 證券行業用(yong)戶畫像(xiang)
2015年4月13日，一(yi)碼通實施之后(hou)，證券(quan)(quan)(quan)(quan)行業(ye)(ye)面臨(lin)了互(hu)聯(lian)網證券(quan)(quan)(quan)(quan)平(ping)臺的(de)(de)強力競爭(zheng)，依(yi)據TalkingData發布的(de)(de)金融App排(pai)行榜，移動(dong)互(hu)聯(lian)網證券(quan)(quan)(quan)(quan)App，排(pai)名(ming)前(qian)(qian)5位的(de)(de)證券(quan)(quan)(quan)(quan)類App，只有一(yi)家傳統(tong)券(quan)(quan)(quan)(quan)商(shang)華(hua)泰證券(quan)(quan)(quan)(quan)。排(pai)名(ming)第一(yi)的(de)(de)互(hu)聯(lian)網券(quan)(quan)(quan)(quan)商(shang)同化順(shun)覆裝機(ji)量(liang)是(shi)(shi)排(pai)名(ming)第一(yi)傳統(tong)券(quan)(quan)(quan)(quan)商(shang)的(de)(de)6倍(bei)，前(qian)(qian)三(san)名(ming)的(de)(de)互(hu)聯(lian)券(quan)(quan)(quan)(quan)商(shang)總體覆蓋用(yong)戶(hu)(hu)接(jie)近6000萬用(yong)戶(hu)(hu)。用(yong)戶(hu)(hu)總數還在(zai)不(bu)斷(duan)增(zeng)加。傳統(tong)證券(quan)(quan)(quan)(quan)行業(ye)(ye)現在(zai)面臨(lin)的(de)(de)主(zhu)要挑戰是(shi)(shi)用(yong)戶(hu)(hu)交易賬戶(hu)(hu)的(de)(de)爭(zheng)奪，證券(quan)(quan)(quan)(quan)行業(ye)(ye)如(ru)(ru)何增(zeng)加新用(yong)戶(hu)(hu)？如(ru)(ru)何留住用(yong)戶(hu)(hu)？如(ru)(ru)何提高證券(quan)(quan)(quan)(quan)行業(ye)(ye)用(yong)戶(hu)(hu)的(de)(de)活(huo)躍？如(ru)(ru)何提高單個客戶(hu)(hu)的(de)(de)收入？是(shi)(shi)證券(quan)(quan)(quan)(quan)行業(ye)(ye)主(zhu)要的(de)(de)業(ye)(ye)務需求。
證券行業(ye)擁有(you)的(de)數(shu)據(ju)類型有(you)個人屬(shu)性(xing)信息例如用(yong)戶名稱，手機號(hao)碼，家庭地(di)址，郵件地(di)址等(deng)。證券公司(si)還擁有(you)交易用(yong)戶的(de)資產(chan)和交易紀錄，同時還擁有(you)用(yong)戶收(shou)益數(shu)據(ju)，利用(yong)這些數(shu)據(ju)和外部數(shu)據(ju)，證券公司(si)可以利用(yong)數(shu)據(ju)建(jian)立業(ye)務(wu)場景(jing)，篩(shai)選目標客(ke)戶，為用(yong)戶提供適合的(de)產(chan)品(pin)，同時提高單個客(ke)戶收(shou)入。
證券公司(si)可以(yi)利用(yong)用(yong)戶畫像(xiang)(xiang)數(shu)據來進行產(chan)品設計，下面舉幾個例子(zi)，看看用(yong)戶畫像(xiang)(xiang)和用(yong)戶分析來幫助證券公司(si)創造商業價值。
六、外部數據介紹(shao)
金融企業(ye)內(nei)部數(shu)據(ju)主要集(ji)中在個人屬性(xing)，信(xin)用屬性(xing)和消費特征上，缺少(shao)社交屬性(xing)和興趣(qu)偏好等(deng)信(xin)息，這(zhe)些(xie)信(xin)息可以(yi)通過第三方獲(huo)得。
社(she)交(jiao)數據(ju)(ju)(ju)(ju)就是(shi)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)在社(she)交(jiao)媒體(ti)上(shang)發(fa)表(biao)的(de)(de)(de)言論(lun)和(he)行(xing)為，可以是(shi)評論(lun)，文章，圖片，甚至可以是(shi)表(biao)情符(fu)號，音(yin)頻和(he)視頻。社(she)交(jiao)數據(ju)(ju)(ju)(ju)可以依靠第(di)三方平(ping)臺(tai)，在社(she)交(jiao)網站(zhan)上(shang)利用爬蟲技術(shu)進行(xing)獲得（Spider）。社(she)交(jiao)數據(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)打通是(shi)一個(ge)挑(tiao)戰，如(ru)果(guo)能夠(gou)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)的(de)(de)(de)授(shou)權最好，金融企業就可以將社(she)交(jiao)數據(ju)(ju)(ju)(ju)納入到用戶(hu)(hu)(hu)畫像之中。社(she)交(jiao)數據(ju)(ju)(ju)(ju)具有實時和(he)反映內心需(xu)要(yao)的(de)(de)(de)特(te)點，富國銀(yin)行(xing)已經將社(she)交(jiao)數據(ju)(ju)(ju)(ju)作為分析(xi)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)需(xu)求的(de)(de)(de)一個(ge)重(zhong)要(yao)數據(ju)(ju)(ju)(ju)緯度。例如(ru)如(ru)果(guo)某一個(ge)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)在社(she)交(jiao)媒體(ti)上(shang)發(fa)表(biao)了一個(ge)問題，羅馬有哪些好玩的(de)(de)(de)地方，金融企業就會(hui)推(tui)測客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)可能近(jin)期(qi)會(hui)有出境游的(de)(de)(de)計劃，就會(hui)向客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)推(tui)銷一些旅游相關產品。
社(she)交(jiao)媒(mei)體數(shu)(shu)據(ju)(ju)正在成(cheng)為(wei)(wei)金(jin)融企業積(ji)極(ji)爭(zheng)取(qu)獲得的(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)，除(chu)了(le)利用網絡爬蟲技術到(dao)微(wei)博(bo)上進(jin)行(xing)(xing)數(shu)(shu)據(ju)(ju)采集之外，金(jin)融企業自身網站上到(dao)文本數(shu)(shu)據(ju)(ju)采集和(he)呼(hu)叫中心（call center）紀(ji)錄的(de)信息(xi)都(dou)可以進(jin)行(xing)(xing)文本挖掘。通過(guo)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)編號，進(jin)行(xing)(xing)打通，將(jiang)其(qi)補充到(dao)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)畫像之中。社(she)交(jiao)數(shu)(shu)據(ju)(ju)需要(yao)通過(guo)數(shu)(shu)據(ju)(ju)挖掘將(jiang)其(qi)定(ding)(ding)(ding)義(yi)為(wei)(wei)結構(gou)化數(shu)(shu)據(ju)(ju)，并且(qie)同業務場(chang)(chang)景、客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)需求向結合，清晰進(jin)行(xing)(xing)分類。例如將(jiang)母嬰論壇發(fa)言活躍(yue)(yue)的(de)用戶(hu)(hu)(hu)(hu)定(ding)(ding)(ding)義(yi)為(wei)(wei)潛在教育需求客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)，將(jiang)學生論壇活躍(yue)(yue)的(de)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)定(ding)(ding)(ding)義(yi)為(wei)(wei)學區房需要(yao)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)，將(jiang)境外自助(zhu)游論壇上活躍(yue)(yue)的(de)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)定(ding)(ding)(ding)義(yi)為(wei)(wei)境外旅游客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)，將(jiang)雪(xue)球上活躍(yue)(yue)的(de)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)定(ding)(ding)(ding)義(yi)為(wei)(wei)理(li)財客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)等。金(jin)融企業完(wan)全(quan)可以從社(she)交(jiao)數(shu)(shu)據(ju)(ju)中挖掘出(chu)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)近期的(de)消費需求，及時進(jin)行(xing)(xing)市場(chang)(chang)營銷和(he)定(ding)(ding)(ding)制產品。
興趣愛好數(shu)據(ju)(ju)可(ke)(ke)以(yi)借(jie)助于(yu)移(yi)(yi)動(dong)大數(shu)據(ju)(ju)位置(zhi)信息獲得，客(ke)(ke)戶(hu)(hu)手(shou)機設(she)備的(de)位置(zhi)軌跡信息可(ke)(ke)以(yi)揭(jie)(jie)示(shi)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)喜(xi)(xi)(xi)歡何種品(pin)牌(pai)(pai)，喜(xi)(xi)(xi)歡吃辣還(huan)是吃火鍋，客(ke)(ke)戶(hu)(hu)喜(xi)(xi)(xi)歡旅游還(huan)是喜(xi)(xi)(xi)歡宅在家(jia)里，客(ke)(ke)戶(hu)(hu)喜(xi)(xi)(xi)歡看電影還(huan)是喜(xi)(xi)(xi)歡運動(dong)。客(ke)(ke)戶(hu)(hu)喜(xi)(xi)(xi)歡中檔(dang)(dang)品(pin)牌(pai)(pai)還(huan)是高檔(dang)(dang)品(pin)牌(pai)(pai)，客(ke)(ke)戶(hu)(hu)喜(xi)(xi)(xi)歡喝(he)茶還(huan)是喝(he)咖(ka)啡(fei)。移(yi)(yi)動(dong)手(shou)機上App的(de)安(an)裝情(qing)況和活動(dong)頻(pin)次一樣可(ke)(ke)以(yi)揭(jie)(jie)示(shi)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)的(de)興趣和愛好。同時移(yi)(yi)動(dong)大數(shu)據(ju)(ju)進行(xing)加(jia)工(gong)之后還(huan)可(ke)(ke)以(yi)告訴(su)金融企業，客(ke)(ke)戶(hu)(hu)近(jin)期的(de)需求是買車還(huan)是買房。
外(wai)(wai)部(bu)(bu)數(shu)(shu)據(ju)(ju)引(yin)(yin)入(ru)過程中，金融企(qi)業面臨的(de)巨大挑戰是外(wai)(wai)部(bu)(bu)數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)覆蓋率(lv)(lv)，如何打通(tong)內(nei)外(wai)(wai)部(bu)(bu)數(shu)(shu)據(ju)(ju)，外(wai)(wai)部(bu)(bu)數(shu)(shu)據(ju)(ju)同內(nei)部(bu)(bu)客戶(hu)(hu)的(de)匹配率(lv)(lv)，外(wai)(wai)部(bu)(bu)數(shu)(shu)據(ju)(ju)同業務的(de)相關度，外(wai)(wai)部(bu)(bu)數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)活躍程度等。用戶(hu)(hu)畫像平臺（DMP）可以通(tong)過技術手段將外(wai)(wai)部(bu)(bu)數(shu)(shu)據(ju)(ju)引(yin)(yin)入(ru)到金融企(qi)業內(nei)部(bu)(bu)，建立標準的(de)標簽體系，提供靈活的(de)用戶(hu)(hu)畫像方式，按照業務場景(jing)進行篩選客戶(hu)(hu)。
七、移動大(da)數(shu)據(ju)的商業價值
移(yi)動互聯網時(shi)代，移(yi)動大數(shu)據具有較(jiao)高的(de)商業價值。如果(guo)一個(ge)用(yong)戶(hu)(hu)不喜(xi)歡一個(ge)App，其不會裝在(zai)手機上。客(ke)戶(hu)(hu)經常使(shi)用(yong)的(de)App可(ke)以(yi)推測(ce)用(yong)戶(hu)(hu)的(de)興(xing)趣愛(ai)好和消(xiao)費偏好。另外移(yi)動設備(bei)的(de)位置信息可(ke)以(yi)幫助金融企業了解客(ke)戶(hu)(hu)行為軌跡、興(xing)趣愛(ai)好、品牌(pai)偏好和消(xiao)費需(xu)求。
1）移動App提供(gong)一(yi)切服務(wu)，App可(ke)以反(fan)映用戶喜好
智能手(shou)機上安裝的App正在(zai)代(dai)替PC互聯網為所有(you)客戶提(ti)(ti)供服(fu)務，清晨起床可(ke)(ke)以(yi)(yi)看(kan)(kan)看(kan)(kan)墨跡天(tian)氣，了解一下今天(tian)的天(tian)氣情(qing)況。出(chu)門時(shi)可(ke)(ke)以(yi)(yi)通(tong)過(guo)嘀嘀打車(che)來(lai)預(yu)(yu)定(ding)出(chu)租車(che)，安排出(chu)行。或者通(tong)過(guo)百(bai)度地圖來(lai)了解路況信(xin)息，決定(ding)進行從哪條(tiao)路到公司。快到中(zhong)午時(shi)，可(ke)(ke)以(yi)(yi)通(tong)過(guo)餓(e)了嗎或者百(bai)度外賣預(yu)(yu)定(ding)午餐，如(ru)果(guo)(guo)(guo)想(xiang)出(chu)去吃(chi)飯(fan)可(ke)(ke)以(yi)(yi)利用(yong)大眾點(dian)評訂餐和(he)買單。中(zhong)午可(ke)(ke)以(yi)(yi)利用(yong)攜程App預(yu)(yu)定(ding)家庭(ting)旅行機票和(he)酒店，還可(ke)(ke)以(yi)(yi)將通(tong)過(guo)App看(kan)(kan)看(kan)(kan)理財產品。如(ru)果(guo)(guo)(guo)需要看(kan)(kan)電影，可(ke)(ke)以(yi)(yi)通(tong)過(guo)格瓦拉來(lai)預(yu)(yu)定(ding)要電影票，如(ru)果(guo)(guo)(guo)需要看(kan)(kan)醫(yi)生(sheng)，可(ke)(ke)以(yi)(yi)通(tong)過(guo)微醫(yi)網預(yu)(yu)約醫(yi)生(sheng)。晚上可(ke)(ke)以(yi)(yi)通(tong)過(guo)淘寶來(lai)購物(wu)，通(tong)過(guo)學習寶來(lai)監督子女教育等(deng)。可(ke)(ke)以(yi)(yi)看(kan)(kan)出(chu)移動(dong)App已經可(ke)(ke)以(yi)(yi)滿足人們大部分(fen)生(sheng)活需要，提(ti)(ti)供了人們的衣食住行、教育、醫(yi)療、旅游、金融等(deng)服(fu)務。移動(dong)App包圍了人們的日常生(sheng)活，成為人們消費(fei)的主要場所。
智(zhi)能(neng)手機(ji)上App使用(yong)(yong)的(de)頻率，可(ke)以代表用(yong)(yong)戶(hu)的(de)喜(xi)好(hao)。例(li)如喜(xi)歡理(li)(li)財(cai)的(de)客戶(hu)，其(qi)智(zhi)能(neng)手機(ji)上一定會(hui)安裝理(li)(li)財(cai)App，并經常使用(yong)(yong)；母嬰人群(qun)也(ye)會(hui)安裝和(he)母嬰相關的(de)App，頻繁使用(yong)(yong)；商(shang)旅人群(qun)使用(yong)(yong)商(shang)旅App的(de)頻率一定會(hui)高于(yu)其(qi)他(ta)移(yi)動(dong)用(yong)(yong)戶(hu)。80后、90后的(de)消費行為將會(hui)以移(yi)動(dong)互聯網為主，App的(de)安裝和(he)活(huo)躍數據更(geng)加能(neng)夠反應出年輕人的(de)消費偏好(hao)。
2）智能設備的位置信息，商業價值廣大
智能手機設備(bei)的(de)位(wei)置(zhi)信(xin)息(xi)(xi)代表了消(xiao)費(fei)者(zhe)的(de)位(wei)置(zhi)軌跡，這(zhe)個軌跡可(ke)以推測出消(xiao)費(fei)者(zhe)的(de)消(xiao)費(fei)偏好和習慣。在*，移(yi)動(dong)設備(bei)位(wei)置(zhi)信(xin)息(xi)(xi)的(de)商(shang)業(ye)(ye)(ye)化較(jiao)為成熟，GPS數(shu)據正在幫助(zhu)很多企業(ye)(ye)(ye)進行(xing)數(shu)據變現(xian)，提高社會運(yun)營效(xiao)率。在中國，移(yi)動(dong)大數(shu)據的(de)商(shang)業(ye)(ye)(ye)應(ying)用(yong)(yong)剛(gang)剛(gang)開始(shi)，在房(fang)地(di)產(chan)業(ye)(ye)(ye)、零售行(xing)業(ye)(ye)(ye)、金(jin)(jin)融(rong)行(xing)業(ye)(ye)(ye)、市場分(fen)析等(deng)領域取得了一些效(xiao)果。移(yi)動(dong)大數(shu)據中的(de)位(wei)置(zhi)信(xin)息(xi)(xi)代表了用(yong)(yong)戶軌跡，商(shang)業(ye)(ye)(ye)應(ying)用(yong)(yong)較(jiao)早。2014年(nian)，*移(yi)動(dong)設備(bei)位(wei)置(zhi)信(xin)息(xi)(xi)的(de)市場規(gui)模(mo)接近1000億(yi)美(mei)金(jin)(jin)。但(dan)中國移(yi)動(dong)設備(bei)位(wei)置(zhi)信(xin)息(xi)(xi)的(de)商(shang)業(ye)(ye)(ye)應(ying)用(yong)(yong)才(cai)剛(gang)剛(gang)開始(shi)。目前主要的(de)應(ying)用(yong)(yong)在互聯網金(jin)(jin)融(rong)的(de)反欺(qi)詐領域。
線上(shang)的(de)(de)(de)欺(qi)詐行為具有較高的(de)(de)(de)隱蔽性，很(hen)(hen)難識別和偵(zhen)測。P2P貸(dai)款用戶很(hen)(hen)大(da)一部分來源(yuan)于線上(shang)，因(yin)此(ci)惡意欺(qi)詐事件發(fa)生在(zai)線上(shang)的(de)(de)(de)風險遠(yuan)遠(yuan)大(da)于線下。中國的(de)(de)(de)很(hen)(hen)多數據處于封閉狀(zhuang)態，P2P公司(si)在(zai)客戶真實信息(xi)驗(yan)證方面(mian)面(mian)臨較大(da)的(de)(de)(de)挑戰。
移(yi)(yi)動大數據(ju)可以(yi)驗證P2P客(ke)戶(hu)的(de)居(ju)住(zhu)(zhu)地點，例如某個(ge)(ge)客(ke)戶(hu)在利(li)用手(shou)機申(shen)請貸款(kuan)時，填寫自己(ji)居(ju)住(zhu)(zhu)地是上(shang)海。但是P2P企業依(yi)據(ju)其提供的(de)手(shou)機設備(bei)信息(xi)，發現其過去三個(ge)(ge)月從來沒(mei)有(you)居(ju)住(zhu)(zhu)在上(shang)海，這個(ge)(ge)人(ren)提交的(de)信息(xi)可能是假(jia)信息(xi)，發生惡意欺詐的(de)風險(xian)較高。移(yi)(yi)動設備(bei)的(de)位(wei)置信息(xi)可以(yi)辨識出設備(bei)持有(you)人(ren)的(de)居(ju)住(zhu)(zhu)地點，幫助(zhu)P2P公司(si)驗證貸款(kuan)申(shen)請人(ren)的(de)居(ju)住(zhu)(zhu)地。
借(jie)款(kuan)(kuan)用戶(hu)(hu)(hu)(hu)的工作單(dan)位是(shi)用戶(hu)(hu)(hu)(hu)還款(kuan)(kuan)能力的強(qiang)相(xiang)關信(xin)息，具(ju)有高薪工作的用戶(hu)(hu)(hu)(hu)，其(qi)貸款(kuan)(kuan)信(xin)用違約率(lv)較(jiao)低(di)。這些客戶(hu)(hu)(hu)(hu)成(cheng)為(wei)很多貸款(kuan)(kuan)平臺積極爭取的客戶(hu)(hu)(hu)(hu)，也是(shi)惡意欺(qi)詐團(tuan)伙主要假冒的客戶(hu)(hu)(hu)(hu)。
某個用戶在(zai)申請貸款時(shi)，如果聲明(ming)自己是(shi)工(gong)作(zuo)在(zai)上海陸家(jia)嘴金融(rong)企業(ye)的(de)高薪人士，其貸款審(shen)批會很快(kuai)并且(qie)額度也會較(jiao)高。但是(shi)P2P公司利用移動大數據，發(fa)現這個用戶在(zai)過(guo)去的(de)三(san)個月里面，從來沒有出現在(zai)陸家(jia)嘴，大多(duo)數時(shi)間在(zai)城鄉結合處(chu)活動，那么這個用戶惡意欺詐的(de)可能(neng)性(xing)就較(jiao)大。
移動(dong)大數據可(ke)以幫(bang)助(zhu)P2P公司在一定程度(du)上來驗證貸款用戶(hu)真(zhen)實(shi)工(gong)作(zuo)地點，降(jiang)低犯(fan)罪分子利用高薪(xin)工(gong)作(zuo)進行惡意(yi)欺詐的(de)風險(xian)。
P2P企(qi)業可以利(li)用(yong)移(yi)動設(she)備的(de)位(wei)置信息，了解過去3個(ge)月用(yong)戶的(de)行(xing)為(wei)(wei)軌跡。如果某個(ge)用(yong)戶經(jing)常(chang)(chang)在半夜2點(dian)出(chu)(chu)現在酒吧等危險區(qu)域，并且(qie)經(jing)常(chang)(chang)有(you)飆車行(xing)為(wei)(wei)，這個(ge)客戶定義成(cheng)高(gao)風險客戶的(de)概率就(jiu)較高(gao)。移(yi)動App的(de)使用(yong)習慣(guan)和某些高(gao)風險App也可以幫(bang)助(zhu)P2P企(qi)業識(shi)別出(chu)(chu)用(yong)戶的(de)高(gao)風險行(xing)為(wei)(wei)。如果用(yong)戶經(jing)常(chang)(chang)在半夜2點(dian)頻繁使用(yong)App，其成(cheng)為(wei)(wei)高(gao)風險客戶的(de)概率就(jiu)較大。
移動(dong)大(da)(da)數(shu)據(ju)在預防(fang)互聯(lian)網(wang)惡意欺詐和高風(feng)險(xian)客戶識別(bie)方面(mian)，已經有了成熟的(de)應用場(chang)景。前(qian)海(hai)征信(xin)、宜信(xin)、聚信(xin)立(li)、閃銀已經開始利用TalkingData的(de)數(shu)據(ju)，預防(fang)互聯(lian)網(wang)惡意欺詐和識別(bie)高風(feng)險(xian)客戶，并取(qu)得了較好(hao)的(de)效果。移動(dong)大(da)(da)數(shu)據(ju)應用場(chang)景正(zheng)在被(bei)逐步挖掘出(chu)來(lai)，未來(lai)移動(dong)大(da)(da)數(shu)商業應用將更加廣闊。
用戶畫(hua)像(xiang)(xiang)是(shi)大數(shu)據商業(ye)(ye)應用的重要領域，其實(shi)(shi)并沒有(you)多么復雜(za)，只要掌握用戶畫(hua)像(xiang)(xiang)的原則和方法，以(yi)及實(shi)(shi)施步驟。結合金融(rong)企(qi)業(ye)(ye)的業(ye)(ye)務場景，用戶畫(hua)像(xiang)(xiang)可以(yi)幫助金融(rong)企(qi)業(ye)(ye)創造(zao)商業(ye)(ye)價值，實(shi)(shi)現大數(shu)據直(zhi)接(jie)變(bian)現。
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