10月25日，數(shù)據(jù)猿聯(lián)合上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟在上海舉辦了《魔方大數(shù)據(jù)11：精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)主題思享會(huì)》活動(dòng)。活動(dòng)中，邀請(qǐng)了多位來(lái)自房地產(chǎn)、傳媒、廣告等行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)的專(zhuān)家大咖，就各行業(yè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)真實(shí)案例做了分享，探討了大數(shù)據(jù)時(shí)代下，各行各業(yè)該如何更好地進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等系列問(wèn)題。

與會(huì)分享嘉賓有：

晶贊科技聯(lián)合創(chuàng)始人 梁信屏 

百分點(diǎn)高級(jí)咨詢顧問(wèn) 宗瑞朋

99CLICK 首席數(shù)據(jù)分析顧問(wèn) 鄭泉

上海星紅桉數(shù)據(jù)科技有限公司副總裁 潘宇文

普丘信息系統(tǒng) COO & CO-FOUNDER 陳濤

溫馨提示：

欲索取現(xiàn)場(chǎng)嘉賓分享的PPT，請(qǐng)后臺(tái)回復(fù)關(guān)鍵詞“宗瑞朋”下載

以下內(nèi)容為“百分點(diǎn)高級(jí)咨詢顧問(wèn)宗瑞朋”分享，并由數(shù)據(jù)猿編輯整理發(fā)布：

我是百分點(diǎn)的高級(jí)咨詢顧問(wèn)宗瑞朋，今天分享的主題是“個(gè)人銀行金融產(chǎn)品的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)大數(shù)據(jù)方案”。這次演講包括三個(gè)方面：

第一、百分點(diǎn)集團(tuán)的介紹；

第二、對(duì)于精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的理解；

第三、方案的整體架構(gòu)分析。

百分點(diǎn)是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用服務(wù)商，我認(rèn)為就是由一群聰明優(yōu)秀的人，懷著學(xué)以致用的理念做了些有技術(shù)，有情懷的產(chǎn)品，同時(shí)也得到了社會(huì)、資本以及客戶的高度認(rèn)可。七年來(lái)，百分點(diǎn)堅(jiān)持自主創(chuàng)新，沉淀了豐富的、堅(jiān)實(shí)的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用實(shí)踐，其中，軟件著作、專(zhuān)利與技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)品過(guò)百項(xiàng)。

百分點(diǎn)最早是做推薦起家的，我們給很多電商提供第三方服務(wù)。從09年成立到現(xiàn)在，百分點(diǎn)已為近2,000家互聯(lián)網(wǎng)電商提供過(guò)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的SaaS應(yīng)用。

2014年下半年，百分點(diǎn)轉(zhuǎn)型為大數(shù)據(jù)解決方案提供商，我們的客戶涵蓋了制造、金融、汽車(chē)、零售、快消等多個(gè)領(lǐng)域，華為、TCL、長(zhǎng)虹、建設(shè)銀行、華夏銀行等都是我們的客戶。

百分點(diǎn)始終以開(kāi)放的心態(tài)與同行及上下游伙伴進(jìn)行合作交流，并與微軟、華為、惠普等國(guó)際IT巨頭開(kāi)展戰(zhàn)略合作，共同為客戶打造大數(shù)據(jù)解決方案。

我們認(rèn)為客戶在選擇大數(shù)據(jù)合作伙伴的時(shí)候，除了技術(shù)服務(wù)能力外，更重要的是看中了我們?cè)诖髷?shù)據(jù)行業(yè)創(chuàng)新的理論和商業(yè)模型方面所做的突破。

百分點(diǎn)是一家有營(yíng)銷(xiāo)基因的公司，我們董事長(zhǎng)蘇萌在康奈爾大學(xué)獲得了營(yíng)銷(xiāo)學(xué)博士學(xué)位后，回到光華管理學(xué)院教授營(yíng)銷(xiāo)模型、新媒體營(yíng)銷(xiāo)、營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析、信息與競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略等課程，我們服務(wù)過(guò)的好多客戶都曾經(jīng)是他的學(xué)生。

我們?cè)跇I(yè)界首先提出了大數(shù)據(jù)的DDD模型，通過(guò)三要素打造數(shù)據(jù)基因，讓數(shù)據(jù)與技術(shù)實(shí)現(xiàn)流動(dòng)和共享，數(shù)據(jù)基因的不斷循環(huán)進(jìn)化，讓企業(yè)快速地融入數(shù)據(jù)世界，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值的萃取。

依據(jù)DDD模型，百分點(diǎn)利用基礎(chǔ)引擎和縱向的智能引擎推進(jìn)大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略，形成了全系列的大數(shù)據(jù)體系：包括基礎(chǔ)層的大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)，管理層的用戶畫(huà)像標(biāo)簽，以及應(yīng)用層的推薦引擎、分析引擎和營(yíng)銷(xiāo)引擎，從而構(gòu)成了我們?cè)诩夹g(shù)、應(yīng)用、數(shù)據(jù)上的先發(fā)優(yōu)勢(shì)和核心競(jìng)爭(zhēng)力。特別是在和兩千多家電商的合作過(guò)程中，沉淀積累了豐富的用戶畫(huà)像、商品畫(huà)像和資訊畫(huà)像資源。

剛才我們講過(guò)百分點(diǎn)是一家具備營(yíng)銷(xiāo)基因的公司，我們最早服務(wù)于電商企業(yè)，為知名電商提供個(gè)性化推薦、數(shù)據(jù)洞察和營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)。百分點(diǎn)是目前國(guó)內(nèi)最大的個(gè)性化推薦引擎技術(shù)服務(wù)商，基于用戶的精準(zhǔn)細(xì)分，找到用戶的需求，利用合適的方式，在合適的時(shí)間，對(duì)用戶進(jìn)行合適的觸達(dá)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、低價(jià)、高效，讓客戶覺(jué)得在合適的時(shí)間遇到了合適的產(chǎn)品。

在大數(shù)據(jù)思維下，如果個(gè)人的金融產(chǎn)品想要做精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，一定要以客戶為中心，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析與預(yù)測(cè)能力，洞察和預(yù)測(cè)用戶需求，通過(guò)金融產(chǎn)品的細(xì)粒度組合，為客戶提供量身定做的服務(wù)，改善客戶體驗(yàn)，提高客戶整個(gè)生命周期對(duì)銀行的貢獻(xiàn)度。

剛才是對(duì)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的定義，那么，如果我們想要達(dá)到精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的目的，就必須要回答四個(gè)問(wèn)題：第一個(gè)，客戶是誰(shuí)；第二個(gè)，產(chǎn)品是什么；第三個(gè)，營(yíng)銷(xiāo)策略是什么；第四個(gè)，怎么實(shí)施你的營(yíng)銷(xiāo)策略。

大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的價(jià)值主要體現(xiàn)在對(duì)用戶的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)上，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以讓銀行更了解他的客戶，所以在大數(shù)據(jù)時(shí)代，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)一定要從“媒體導(dǎo)向”向“受眾導(dǎo)向”轉(zhuǎn)變，當(dāng)不同用戶關(guān)注同一媒體的相同界面時(shí)，所呈現(xiàn)的廣告內(nèi)容是不同的，同時(shí)它的產(chǎn)品和價(jià)格也不同，這就是“千人千面”的效果。大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)真正實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)，要做到這個(gè)，必須要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)用戶進(jìn)行全面畫(huà)像。

我們金融產(chǎn)品的跨度、深度、長(zhǎng)度、關(guān)聯(lián)度怎么量化？ 怎么通過(guò)金融產(chǎn)品的寬泛量化對(duì)用戶進(jìn)行精準(zhǔn)推薦？

個(gè)人金融產(chǎn)品通常分為：電子渠道產(chǎn)品、信用卡產(chǎn)品、個(gè)人理財(cái)產(chǎn)品、開(kāi)放式基金代銷(xiāo)和國(guó)債代銷(xiāo)五大類(lèi)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)從產(chǎn)品梳理和維度細(xì)分的角度來(lái)進(jìn)行產(chǎn)品架構(gòu)。

有了用戶畫(huà)像和產(chǎn)品體系，我們需要通過(guò)建立營(yíng)銷(xiāo)策略實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)。我們通常說(shuō)有這樣三個(gè)策略：

（1）客戶-產(chǎn)品策略，即針對(duì)不同的客戶群體采用不同的營(yíng)銷(xiāo)策略。

（2）產(chǎn)品交叉策略，根據(jù)用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)、當(dāng)前的產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)行為、金融產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)性的分析結(jié)果，并結(jié)合該個(gè)體客戶的歷史消費(fèi)記錄，判斷出該客戶在購(gòu)買(mǎi)了某種產(chǎn)品之后可能會(huì)購(gòu)買(mǎi)其他什么產(chǎn)品，并在一定場(chǎng)景下觸發(fā)產(chǎn)品推薦。

（3）客戶-產(chǎn)品交叉策略，就是上面所說(shuō)的客戶-產(chǎn)品策略和產(chǎn)品交叉策略的結(jié)合。

通過(guò)產(chǎn)品策略的實(shí)施，完成對(duì)金融產(chǎn)品的整體營(yíng)銷(xiāo)。無(wú)論是網(wǎng)點(diǎn)、柜面，還是自助終端等，各個(gè)營(yíng)銷(xiāo)渠道利用技術(shù)的手段將客戶的信息實(shí)時(shí)傳送到營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)上面，經(jīng)過(guò)分析，送達(dá)給客戶，之后由客戶作出評(píng)價(jià)。

營(yíng)銷(xiāo)必須要有評(píng)價(jià)，這樣才能打造出完整的營(yíng)銷(xiāo)閉環(huán)。我們營(yíng)銷(xiāo)的評(píng)價(jià)主要是通過(guò)收集信息的方式獲取的，比如說(shuō)客戶是否點(diǎn)擊了我們推送的產(chǎn)品，客戶在產(chǎn)品信息頁(yè)面停留的時(shí)間，以及是否購(gòu)買(mǎi)了產(chǎn)品等等，最終我們將這些信息進(jìn)行分析處理，從而修正我們的反饋模型，其次還可以優(yōu)化產(chǎn)品策略，比如說(shuō)縮小我們客戶的范圍，調(diào)整產(chǎn)品等等。第三個(gè)通過(guò)這些數(shù)據(jù)來(lái)分析客戶的精度、維度，來(lái)優(yōu)化我們的關(guān)聯(lián)策略、關(guān)聯(lián)辦法。

大數(shù)據(jù)給出了精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的方案，但是有一些傳統(tǒng)企業(yè)在實(shí)踐過(guò)程中，他們的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)方案也遇到了很多問(wèn)題：

1.傳統(tǒng)銀行的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)已經(jīng)達(dá)到了一個(gè)PB的級(jí)別，收集和存儲(chǔ)如此龐大的數(shù)據(jù)不是依靠傳統(tǒng)的IT技術(shù)就可以實(shí)現(xiàn)的。

2.缺少成熟的數(shù)據(jù)分析模型和使用工具的成功經(jīng)驗(yàn)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心是把數(shù)學(xué)算法運(yùn)用到海量數(shù)據(jù)上，來(lái)預(yù)測(cè)事件發(fā)生的可能性，因此強(qiáng)有力的數(shù)學(xué)工具和數(shù)學(xué)模型至關(guān)重要（傳統(tǒng)銀行缺少實(shí)踐案例）。

3.專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員匱乏。

給大家分享一個(gè)百分點(diǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的端到端的解決方案，這是我們?yōu)槠髽I(yè)或者ISV提供一站式標(biāo)簽開(kāi)發(fā)、用戶畫(huà)像、廣告的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)框架，能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)全渠道的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，我們最近為華夏銀行提供的方案就是采用了這個(gè)架構(gòu)。依據(jù)百分點(diǎn)的操作系統(tǒng)，我們將用戶數(shù)據(jù)全部導(dǎo)進(jìn)來(lái)，通過(guò)對(duì)標(biāo)簽的處理形成用戶畫(huà)像，導(dǎo)入自動(dòng)引擎，最終再導(dǎo)入我們的營(yíng)銷(xiāo)管家，從而實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)的全流程化。

下面看一下BD-OS的系統(tǒng)架構(gòu)，為什么需要BD-OS？事實(shí)上，在我們采集的數(shù)據(jù)、算法和模型上，都存在著許多的問(wèn)題，但是BD-OS操作系統(tǒng)恰恰幫我們解決了這些問(wèn)題，其內(nèi)置的大數(shù)據(jù)處理標(biāo)準(zhǔn)化模板可以大幅提高數(shù)據(jù)處理的效率，降低維護(hù)與管理成本，并通過(guò)智能引導(dǎo)的方式，幫助用戶輕松構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)流程，將底層技術(shù)開(kāi)發(fā)人員、業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)人員、數(shù)據(jù)分析挖掘人員、數(shù)據(jù)管理人員關(guān)聯(lián)到一個(gè)統(tǒng)一的環(huán)境中，賦予各個(gè)角色協(xié)調(diào)與聯(lián)動(dòng)能力。

一些傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量并不高，這是因?yàn)槠淇蛻舻呐d趣愛(ài)好數(shù)據(jù)和社交信息等需要從外部引入，無(wú)法直接獲取。而社交信息往往是實(shí)時(shí)信息，商業(yè)價(jià)值較高，轉(zhuǎn)化率也很高，是大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的主要信息來(lái)源。例如可以通過(guò)有人在對(duì)比兩款汽車(chē)的優(yōu)良，預(yù)測(cè)其購(gòu)買(mǎi)汽車(chē)的可能性。這時(shí)銀行業(yè)可以及時(shí)介入，為客戶提供汽車(chē)金融服務(wù)。

我們可以通過(guò)Cookie、Email、微博、微信賬號(hào)等對(duì)用戶進(jìn)行標(biāo)識(shí)，在處理過(guò)程中，這些信息都是加密的，我們只知道你的用戶喜歡什么，但是不知道你是誰(shuí)，當(dāng)我們做大數(shù)據(jù)時(shí)，怎么克服用戶隱私的問(wèn)題，這不光是技術(shù)倫理，還涉及到法律的范疇。

有了用戶標(biāo)簽，用戶維度更豐富，通過(guò)用戶標(biāo)簽工廠生成用戶畫(huà)像。用戶畫(huà)像是真實(shí)用戶的虛擬代表,是標(biāo)簽集合的呈現(xiàn)。我們從事實(shí)標(biāo)簽等三個(gè)維度針對(duì)銀行業(yè)做了一個(gè)簡(jiǎn)單的用戶標(biāo)簽?zāi)Ｐ?。用戶基本屬性、價(jià)值信息、興趣愛(ài)好、用戶關(guān)聯(lián)信息，很多都是通過(guò)我們自己的系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，包括你制定的策略，也是通過(guò)我們的營(yíng)銷(xiāo)引擎導(dǎo)入的。

通過(guò)不同的渠道，進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，還有廣告投放、報(bào)表洞察、效果優(yōu)化。廣告投放之后要把這個(gè)數(shù)據(jù)收集反饋回來(lái)，對(duì)我們營(yíng)銷(xiāo)策略的模型進(jìn)行優(yōu)化。

謝謝大家！

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來(lái)源：數(shù)據(jù)猿