面向基金管理企业的客户画像系统设计与实现
这是一篇关于客户画像,客户标签,基金管理企业,系统构建的论文, 主要内容为进入20年代,财富市场客户群体不断涌现并发生代际转换,数字原住民逐渐成为主力客户群体,这部分群体更多地追求体验。互联网理财的诞生,对传统金融行业造成巨大冲击与挑战,客户需求也逐渐呈现鲜明个性化特征,客户不再被动接收产品服务而是主动选择,占领市场的关键在于充分了解并满足客户需求。基金管理企业作为财富市场的重要参与者,更应关注客户的体验,并引入最新的信息技术最大化竞争优势,实现客户个性化定制服务,精准刻画客户形象,推进客户画像系统落地,支撑预测与决策,实现精准营销。在此基础上,本文设计并实现了面向基金管理企业的客户画像系统,为提升系统可扩展性,将系统架构设计为数据采集层、标签计算层和业务服务层。在数据采集层采集客户业务信息与行为日志并存储,同时将数据发送至计算引擎,为后续标签计算提供数据。标签计算层进行标签计算分析,为客户匹配标签,并存储计算结果,为后续业务服务系统提供标签数据。在业务服务层前后端分离设计开发,实现的主要功能模块有:标签管理、分析看板、客户画像和账号管理,满足管理维护审批标签,监测标签数据,查看个人画像,创建客户群体,管理客户群体画像以及账号管理的需求。在标签计算层创建客户群体中,先执行一次粗聚类,选取初始聚类中心点,再执行细聚类。优化聚类算法改进了经典聚类算法在初始聚类点选取随意和迭代次数较多的问题,一定程度上提升聚类准确性。在基金偏好关键词标签计算中,引入时间衰减、行为次数和行为权重,引入标签权重计算公式标识标签重要程度。基金管理企业客户画像系统基于多数据源,从基础属性、行为习惯、投资理念和群体特征等多个维度刻画客户形象,优化聚类算法实现较好分群效果,并构建业务服务系统实现标签及个人与群体画像的管理,实现基金管理企业客户画像系统,达到精准营销,提升客户黏度的目的。
银行大数据精准营销系统的设计与实现
这是一篇关于大数据,精准营销,客户标签,全景画像的论文, 主要内容为随着我国经济的快速腾飞,金融业蓬勃发展,各银行间的竞争日趋激烈。为了能够维持市场份额,拓展客户领域,各银行积极寻求创新突破,除了反思现有营销模式存在的弊端和可改进的空间之外,还借力先进的科学技术。因此,依托于大数据的精准营销在银行业得到了广泛的应用。精准营销作为新一代的营销方式,是在合适的时间,通过合适的渠道,将合适的产品,推荐给合适的客户。本系统的设计理念围绕上述观点,通过积极了解行内各条线业务人员、技术人员、管理人员等的真实需求,结合大数据分析方法,进行系统设计,实现客户的精准营销。本系统通过归集、整理多方数据,刻画客户360度全景画像,运用大数据分析的方法,针对客户进行特征及行为分析,实现“以客户为中心,精准式、个性化”的营销模式。基于客户基本信息、客户行为信息、第三方信息、客户推荐信息等形成客户标签体系,基于全局的营销管理流程形成营销体系,基于客户事件提醒形成事件提醒体系,以此来指导营销人员的日常营销工作和对客户潜在价值进行挖掘及提升。本系统采用了开源的Hadoop集群。其具有高吞吐量的数据访问的分布式文件系统HDFS,能够充分利用集群资源的并行计算框架MapReduce,还有构建在Hadoop上的数据仓库Hive框架等组件。开发平台选用了J2EE平台,页面使用了JSP和jQuery技术,以及数据仓库等技术。本系统已开发完成,并通过实际测试和验证。
银行大数据精准营销系统的设计与实现
这是一篇关于大数据,精准营销,客户标签,全景画像的论文, 主要内容为随着我国经济的快速腾飞,金融业蓬勃发展,各银行间的竞争日趋激烈。为了能够维持市场份额,拓展客户领域,各银行积极寻求创新突破,除了反思现有营销模式存在的弊端和可改进的空间之外,还借力先进的科学技术。因此,依托于大数据的精准营销在银行业得到了广泛的应用。精准营销作为新一代的营销方式,是在合适的时间,通过合适的渠道,将合适的产品,推荐给合适的客户。本系统的设计理念围绕上述观点,通过积极了解行内各条线业务人员、技术人员、管理人员等的真实需求,结合大数据分析方法,进行系统设计,实现客户的精准营销。本系统通过归集、整理多方数据,刻画客户360度全景画像,运用大数据分析的方法,针对客户进行特征及行为分析,实现“以客户为中心,精准式、个性化”的营销模式。基于客户基本信息、客户行为信息、第三方信息、客户推荐信息等形成客户标签体系,基于全局的营销管理流程形成营销体系,基于客户事件提醒形成事件提醒体系,以此来指导营销人员的日常营销工作和对客户潜在价值进行挖掘及提升。本系统采用了开源的Hadoop集群。其具有高吞吐量的数据访问的分布式文件系统HDFS,能够充分利用集群资源的并行计算框架MapReduce,还有构建在Hadoop上的数据仓库Hive框架等组件。开发平台选用了J2EE平台,页面使用了JSP和jQuery技术,以及数据仓库等技术。本系统已开发完成,并通过实际测试和验证。
基于Spring框架的精准营销平台开发与实现
这是一篇关于精准营销,Spring框架,FSDP框架,客户标签的论文, 主要内容为随着云计算、大数据、物联网、智能终端等新技术新应用不断涌现,导致传统的营销方式投入成本不断攀升,企业营销收支比不断下降。企业在获得收益的同时,也遇到了新的机遇和挑战。因此,急需优化现有的营销方式及运营流程,提升营销效率和综合营销能力。为解决此问题,本文基于Spring框架技术设计了一款适用于多种应用场景的精准营销平台。该平台以安徽移动经营分析系统、经分标签库系统、网络信令数据平台为背景,使得平台拥有可靠的数据源支撑。平台在对位置信息、通信行为、上网行为、搜索行为、APP偏好、终端偏好、客户特征数据等进行深入分析处理的基础上,可以实现精准营销。文章首先通过分析传统营销方式存在的弊端,提出了精准营销平台设计的目的,并概述了平台的设计思路。之后通过集成Spring框架技术进行FSDP服务框架的开发设计,详细阐述了FSDP服务框架的开发模式、框架的基础管理与安全监控,实现了一套完整的前后端分离的开发流程体系。通过Nginx+Tomcat集群的服务器架构方式,为平台提供了具有高稳定性、高可用性的线上运行环境。基于多种数据库的相互关联,实现了数据的传输、缓存与持久化,为开发过程中的业务实现提供了数据支撑。最后详细研究了系统开发过程中应用到的POI、ECharts、Activities等技术及递归算法、MD5加密算法等,实现了平台的业务模块及各模块间的流程流转,展示了平台应用场景及业务的实现过程。目前该平台已经正式上线,且运作效果良好。
面向基金管理企业的客户画像系统设计与实现
这是一篇关于客户画像,客户标签,基金管理企业,系统构建的论文, 主要内容为进入20年代,财富市场客户群体不断涌现并发生代际转换,数字原住民逐渐成为主力客户群体,这部分群体更多地追求体验。互联网理财的诞生,对传统金融行业造成巨大冲击与挑战,客户需求也逐渐呈现鲜明个性化特征,客户不再被动接收产品服务而是主动选择,占领市场的关键在于充分了解并满足客户需求。基金管理企业作为财富市场的重要参与者,更应关注客户的体验,并引入最新的信息技术最大化竞争优势,实现客户个性化定制服务,精准刻画客户形象,推进客户画像系统落地,支撑预测与决策,实现精准营销。在此基础上,本文设计并实现了面向基金管理企业的客户画像系统,为提升系统可扩展性,将系统架构设计为数据采集层、标签计算层和业务服务层。在数据采集层采集客户业务信息与行为日志并存储,同时将数据发送至计算引擎,为后续标签计算提供数据。标签计算层进行标签计算分析,为客户匹配标签,并存储计算结果,为后续业务服务系统提供标签数据。在业务服务层前后端分离设计开发,实现的主要功能模块有:标签管理、分析看板、客户画像和账号管理,满足管理维护审批标签,监测标签数据,查看个人画像,创建客户群体,管理客户群体画像以及账号管理的需求。在标签计算层创建客户群体中,先执行一次粗聚类,选取初始聚类中心点,再执行细聚类。优化聚类算法改进了经典聚类算法在初始聚类点选取随意和迭代次数较多的问题,一定程度上提升聚类准确性。在基金偏好关键词标签计算中,引入时间衰减、行为次数和行为权重,引入标签权重计算公式标识标签重要程度。基金管理企业客户画像系统基于多数据源,从基础属性、行为习惯、投资理念和群体特征等多个维度刻画客户形象,优化聚类算法实现较好分群效果,并构建业务服务系统实现标签及个人与群体画像的管理,实现基金管理企业客户画像系统,达到精准营销,提升客户黏度的目的。
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