数据价值上课讲义.doc

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1、数据价值__________________________________________________数据的价值是提升业务而不仅仅是用户画像2016年客户开始拥抱大数据，引入外部数据成为热点，市场上出现了各类数据提供商。运营商数据、航旅数据、银联数据、电商数据、物流数据等数据源已经形成数据热点。企业疯狂地追寻外部数据源，引入外部数据成了大数据战略一个重点，外部数据成为企业数据应用的主题，客户画像成为数据应用的主要议题。数据的应用场景可分为三类，一个是提升业务，一个是降低运营成本，另外一个是精细化运营。用户画像仅仅是数据应用的一个过程，

2、不是数据应用的目的。企业客户知道了用户的个人属性、兴趣爱好，消费偏好，行为标签等信息，丰富了企业对客户的了解，了解了过去不知道到信息。仅仅是数据应用的一个过程，离企业的业务需求还有较大的距离。数据应用需要解决的不仅仅是让企业重新认识客户(用户画像)，还需要解决从数据到商业决策最后一公里的问题。数据应用的目的是提升业务，帮助企业以较低的成本和较好的客户体验，实现精准营销，提升业务收入。金融客户拥有较为丰富的个人属性数据、资产数据、信用数据、交易数据。缺少客户在本金融企业之外的金融数据和个人行为数据。大的银行、券商、保险开始对外引入和购买客户的

3、外部行为数据和金融数据，用于丰富标签和用户画像，但是具体如何应用这些标签数据，如何衡量数据价值，如何寻找数据应用场景，都在探索之中。其实金融企业内部的人也不太清楚，也没有一个系统的方式方法去寻找数据应用场景，大家都在摸索中。____________________________________________________________________________________________________市场上最好的数据是运营商数据和银联数据，运营商数据利用DPI技术分析出客户网上行为，为客户打上一些行为标签，例如客户喜欢看

4、的手机品牌、3C产品，客户点击浏览的电商产品，客户浏览的出国、留学、旅游、房产、汽车等网站或网页。目前电信的DPI标签集中在客户固网访问行为，也就是在PC上的浏览标签，联通的DPI标签集中在移动互联网的访问行为行为和标签，中国移动的DPI标签还在挖掘开发中。移动、电信、联通覆盖的移动互联网用户比例分别为6:2:2，中国移动占了大部分，客户质量较高。另外可以提供移动互联网访问行为表标签的数据厂商是TakingData、极推、个推等第三方数据服务商。银联的数据集中在刷卡的消费和支出的分级信息，以卡、POS为单位，可以用于风控和信用评估，具体个人

5、的刷卡信息不能提供。短信服务商可以利用短信来加工一些客户的收入、转账、消费、分期、贷款等信息。误差比较大，无法全面揭示客户收入、资产、消费信息，仅仅可以作为参考。市场上还有一些公司可以提供航旅信息，例如飞行次数、公里、总金额、头等舱次数、经济舱次数，平均票价等。这些信息具有强相关的金融消费属性，容易应用。____________________________________________________________________________________________________外部行为标签的确给金融企业带来了新的信息

6、源，但是如何使用这些标签来推动业务，来实现精准营销，帮助金融企业销售产品，大家还在探索中。目前这些标签主要用于用户画像，业务人员对这些数据标签的价值也持观望态度，不愿意主动实践。即使是小范围实践，如果一旦效果出现波动，业务人员会有放大这个结果，怀疑数据的价值。数据在金融企业的应用很曲折，数据部门同业务部门在数据应用效果和场景应用需要长时间磨合。有的保险企业数据部门即使将整理好的潜在客户名单发给业务部门，业务部门也不相信，也不会打电话去尝试。有的证券企业，即使外呼效果已经比原来盲呼效果好了十倍，但是没有达到业务部门的期望(追求20%以上的转化

7、率)，业务部门也会以影响客户体验为理由，拒绝进一步的数据尝试。银行也遇到同样的问题，外部行为数据标签如何应用是一个难题，数据应用方式和数据应效果如何衡量也是一个问题。如果数据应用效果好，业绩是数据部门的还是业务部门的?业务提升是产品原因还是数据原因?外呼的价值高还是短信的价值高?这些都是数据价值应用的坑，需要花时间去填上。一、第一方数据是金矿，先从分析第一方数据开始从经验上来讲，金融行业活跃的客户在40%，有的企业可能更低。活跃客户没有明确的定义，一般以月度发生过一次交易/查询以上的客户定义为活跃客户。金融企业的僵尸客户，可以定义为是一年业

8、务之内没有同金融企业发生过任何交易的客户，一般在30%左右，这里面也包含了羊毛党客户。另外的30%客户可以定义为休眠/不活跃客户，这些客户一年之内偶而会同金融企业进行交易，包括产