5种大数据分析方法帮助银行重拾客户信心

简介:

我们正处在经济下滑的环境中,这是显而易见的。

银行的问题总是循环往复地出现。打开任何一家新闻网站或者报纸,我们都能看到一篇又一篇关于银行问题的报道。欺诈、英国退欧引发的不良影响、各式各样的金融危机和违规行为、事实描写中掺杂着谣言与暗讽……好像银行总是在向公众粉饰自己真正在做的事情。
 
这也就不难解释虽然这个行业的发展十分强劲迅猛,也是过去几百年间社会不可或缺的一部分,但人民群众却依然对银行业界充满了怀疑。银行的客户们更在意的是安全性违规、服务范围没有增加还有他们糟糕的服务质量;但有些银行人士却仰头看天,对这种担忧表示了蔑视。
 
赢回顾客的心
 
为了赢回客户的信心,在数字化变革中维持自己的地位,各个银行(以及整个银行业)都必须认真考虑自己传统的业务模式和运营方法。一些银行已经开启了自己的数字化转型旅程,采用了新兴技术并利用现有的数据源来开发出更好的产品和服务。大数据和分析技术是其中的关键,但这两者的潜力都没有被发挥到极致。银行必须采取一些切实手段,改变客户认知的障碍,获取数据驱动的业务机会。
 
支付数据
 
首先从最被低估的一种数据集说起。支付数据能够反映出每个客户的大量信息,例如他们付了多少钱、购买了什么、收款方是谁、参与业务的银行是哪家、交易的时间、地点等等信息。事实上,一个人的购买交易记录比他/她在社交媒体上的表现更能说明这个人是谁。交易数据的获取方式非常简单,但却可以精确描绘出一个人的生活方式、发现哪些公司参与到了商品的供应链中、并绘制出根据时间和地点而变化的消费曲线。与此同时,虽然客户本身的数据并不像交易数据一样多变,但在银行系统中却可以将客户数据和其他资料进行结合,例如交易数据、信用卡历史数据等,以此加强分析、推出成功的“次优选择”。
 
了解金融技术
 
银行只需要采取一些金融技术的思维,尝试这些简单而实用的技巧,在短期内就会获得重大的改变。
 
利用推荐引擎相关的数据 – 可以采取针对少部分人进行试验的方法进行。根据喜好对消费者进行分组、根据消费者对产品进行分组、再根据模式的相似程度对交易数据进行分组。每个人都想着要建立起独一无二的“单一客户视图”,但你知道吗,一个连接起2-3个产品组合的“局部客户视图”对于刚开始起步的企业开始就已经足够用了。
 
更关注交易及行为数据 – 交易数据更能帮助银行了解客户流失前发生过哪些事情,它能揭示出银行产品组合间相互的网络关系,客户对客户、客户对商户、公司对公司、产品对产品……了解这些以后银行下一步能做什么呢?
 
欺诈与合规 – 就像之前我提到的,银行异常熟练于管理合规和避免欺诈,但这整个行业都需要开展更好的文本分析工作,利用网络行为发现高风险的行为模式。例如“谁点击了哪些网站后就出现了欺诈行为”等洞察有时非常具有启发意义。现在,一些公司已经可以将网志数据和支行数据进行匹配,发现客户在网上和实体银行内的行为差异。
 
服务体验 – 在实体经营的年代里最重要的是“位置、位置和位置”;而在现在这个数据化年代里最重要的却变成了“客户、客户和客户”。利用事件数据发现造成问题的流程,再为客户们解决这些问题流程。呼叫中心记录也是一个隐藏的数据洞察来源。要分析这些呼叫记录的语义、发现重复出现的问题并不复杂,银行可以从这些投诉记录中获取新产品开发的灵感,只要他们想这么做的话。
 
改善移动端体验 – 很多银行都有自己的移动端APP但这些应用的功能通常都集中局限于辅助交易、转账和账户管理上面。但如果可以把银行的APP像Mint等其他APP那样,为客户提供更酷的预算管理、清晰地展现财务状况甚至是提供更有帮助的建议呢?银行可以针对移动运营商进行分析,发现数据中隐藏的模式(例如地点、客户属性、IP地址、移动上网等数据),了解带来客户满意的“指迹”。
 
单纯凭借以上五条建议其实并不能扭转银行与客户之间充满问题的关系,但它们却可以成为银行与客户间关系缓和的第一步、也是试验性的一步。
 
在“关系”和“信心”的围墙被修复以后,加上银行的企业级数字化转型策略,他们就可以重新回到建立长期的且有意义的数据驱动的客户关系中,而不是将就着建立不断减弱的、只有在特定情况下才会发生的、一次性交互关系。
原文发布时间为:2017年2月28日
本文作者:36大数据  
本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。
目录
相关文章
|
13天前
|
存储 机器学习/深度学习 SQL
大数据处理与分析技术
大数据处理与分析技术
52 2
|
2天前
|
机器学习/深度学习 存储 大数据
在大数据时代,高维数据处理成为难题,主成分分析(PCA)作为一种有效的数据降维技术,通过线性变换将数据投影到新的坐标系
在大数据时代,高维数据处理成为难题,主成分分析(PCA)作为一种有效的数据降维技术,通过线性变换将数据投影到新的坐标系,保留最大方差信息,实现数据压缩、去噪及可视化。本文详解PCA原理、步骤及其Python实现,探讨其在图像压缩、特征提取等领域的应用,并指出使用时的注意事项,旨在帮助读者掌握这一强大工具。
13 4
|
4天前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 算法
【大数据分析&机器学习】分布式机器学习
本文主要介绍分布式机器学习基础知识,并介绍主流的分布式机器学习框架,结合实例介绍一些机器学习算法。
45 5
|
16天前
|
存储 监控 数据挖掘
【Clikhouse 探秘】ClickHouse 物化视图:加速大数据分析的新利器
ClickHouse 的物化视图是一种特殊表,通过预先计算并存储查询结果,显著提高查询性能,减少资源消耗,适用于实时报表、日志分析、用户行为分析、金融数据分析和物联网数据分析等场景。物化视图的创建、数据插入、更新和一致性保证通过事务机制实现。
69 14
|
21天前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
数据为王:大数据处理与分析技术在企业决策中的力量
【10月更文挑战第29天】在信息爆炸的时代,大数据处理与分析技术为企业提供了前所未有的洞察力和决策支持。本文探讨了大数据技术在企业决策中的重要性和实际应用,包括数据的力量、实时分析、数据驱动的决策以及数据安全与隐私保护。通过这些技术,企业能够从海量数据中提取有价值的信息,预测市场趋势,优化业务流程,从而在竞争中占据优势。
65 2
|
22天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 搜索推荐
大数据与社交媒体:用户行为分析
【10月更文挑战第31天】在数字化时代,社交媒体成为人们生活的重要部分,大数据技术的发展使其用户行为分析成为企业理解用户需求、优化产品设计和提升用户体验的关键手段。本文探讨了大数据在社交媒体用户行为分析中的应用,包括用户画像构建、情感分析、行为路径分析和社交网络分析,以及面临的挑战与机遇。
|
22天前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 大数据
大数据与教育:学生表现分析的工具
【10月更文挑战第31天】在数字化时代,大数据成为改善教育质量的重要工具。本文探讨了大数据在学生表现分析中的应用,介绍学习管理系统、智能评估系统、情感分析技术和学习路径优化等工具,帮助教育者更好地理解学生需求,制定个性化教学策略,提升教学效果。尽管面临数据隐私等挑战,大数据仍为教育创新带来巨大机遇。
|
25天前
|
人工智能 供应链 搜索推荐
大数据分析:解锁商业智能的秘密武器
【10月更文挑战第31天】在信息爆炸时代,大数据分析成为企业解锁商业智能的关键工具。本文探讨了大数据分析在客户洞察、风险管理、供应链优化、产品开发和决策支持等方面的应用,强调了明确分析目标、选择合适工具、培养专业人才和持续优化的重要性,并展望了未来的发展趋势。
|
29天前
|
存储 机器学习/深度学习 大数据
量子计算与大数据:处理海量信息的新方法
【10月更文挑战第31天】量子计算凭借其独特的量子比特和量子门技术,为大数据处理带来了革命性的变革。相比传统计算机,量子计算在计算效率、存储容量及并行处理能力上具有显著优势,能有效应对信息爆炸带来的挑战。本文探讨了量子计算如何通过量子叠加和纠缠等原理,加速数据处理过程,提升计算效率,特别是在金融、医疗和物流等领域中的具体应用案例,同时也指出了量子计算目前面临的挑战及其未来的发展方向。
|
28天前
|
数据采集 分布式计算 OLAP
最佳实践:AnalyticDB在企业级大数据分析中的应用案例
【10月更文挑战第22天】在数字化转型的大潮中,企业对数据的依赖程度越来越高。如何高效地处理和分析海量数据,从中提取有价值的洞察,成为企业竞争力的关键。作为阿里云推出的一款实时OLAP数据库服务,AnalyticDB(ADB)凭借其强大的数据处理能力和亚秒级的查询响应时间,已经在多个行业和业务场景中得到了广泛应用。本文将从个人的角度出发,分享多个成功案例,展示AnalyticDB如何助力企业在广告投放效果分析、用户行为追踪、财务报表生成等领域实现高效的数据处理与洞察发现。
52 0
下一篇
无影云桌面