行业背景

  • 金融业包括了:银行、保险、证券、互联网金融等多种业态。金融行业具有信息安全性要求高,数据价值巨大等特征。
  • 因此如何应用好大数据,是金融行业面临的核心问题之一。
  • 大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次技术变革。“大数据”是公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为的数据。
  • 这些数据的规模庞大,以至于不能用GB或TB来衡量。对金融行业而言,虚拟化及电子化交易将成为大数据时代金融行业发展的特征。
  • 因此,积极针对大数据布局,从战略层面应对大数据时代的挑战,推进并建立起数据驱动型发展方式的金融机构将获得比同业更高的效率。
  • 如何结合用户行为数据与业务数据分析,运用好网站统计、网站分析、APP数据分析、小程序数据分析等领域的数据分析方法
  • 进行深入的用户行为分析,以有效提升交叉销售、投资管理市场份额及能力,并由此培育出自己的信息核心竞争力。

问题及解决方案

  • 深度融合海量数据,挖掘数据价值

    1.深度融合海量数据,挖掘数据价值

    金融企业拥有海量的客户数据、交易数据,有些企业不但拥有线下的业务数据,还有大量线上用户行为数据。但因技术限制无法得到充分的利用,应用GeekData,帮助金融企业整理全域数据,用数据驱动企业增长。

  • 客户画像,实现精准营销与运营

    2.客户画像,实现精准营销与运营

    根据客户特征和行为进行分群,掌握客户画像,通过自动化运营系统,进行精准活动、营销信息推送,提高客户的忠诚度。

  • 掌握行为数据,提升风控质量

    3.掌握行为数据,提升风控质量

    全程记录用户行在网上的操作行为,填写借款信息时的微交互行为与逾期率存在显著的相关性,金融企业专属SDK采集100多项风控行为数据,如:电量、内存、表单的填写行为等。

  • 提升用户体验,科学决策工具

    4.提升用户体验,科学决策工具

    当有多种待选产品、运营方案时,哪种方式最好? GeekData用户分流测试工具,通过科学的A/B测试方法,进行先验性测试,以最小的成本,找出最优解决方案。

  • 打破数据孤岛,挖掘数据价值

    5.私有化部署PAAS平台,保障数据安全

    GeekData提供全面的私有化部署PAAS平台,所有数据均存放在金融企业内部,确保数据完全符合内部合规要求。