基于金融类客户画像的二分K均值算法分析研究与应用

这是一篇关于数据仓库,客户画像,聚类分析,二分K-means聚类算法,数据建模的论文, 主要内容为随着近几年互联网的迅猛发展,大量企业进入到电子商务领域,借助电商平台来进行产品的营销和推广。信息技术借助互联网快速发展,互联网金融模式逐渐兴起。大数据时代的到来对于给金融机构既是挑战,也是机遇。互联网金融不是简单字面上的通过互联网来提供金融服务,这只是表面上的形式而已,背后还需要大量数据的积累和强大的数据处理能力,也是互联网金融的两个关键基础因素：大数据和云计算。互联网金融依托于大数据和云计算为客户提供一系列的互联网金融服务。而本文研究的基于互联网金融属性的券商电商平台是结合了产品销售、咨询服务、投资顾问签约、证券交易以及依托于大数据和云计算的综合型平台。目前而言,还没有具体针对券商电商客户精确化分类的金融平台,客户画像还只是用于简单的描述用户信息,本文将根据用户的基础信息、资产信息、交易记录、平台活动轨迹等行为数据通过云计算来进行数据建模,在客户画像的基础上对用户进行聚类分析建立数据分类模型,将客户进行分层,然后针对各层次的客户进行制定个性化营销方案,从而更有针对性的进行产品的营销和推广。客户分层分类通常使用聚类算法来实现,而K-means算法是最为常用的数据挖掘算法之一,通过对K-means算法的深入分析,作者发现选择适当的初始质心是K-means算法执行过程的关键,一般情况下会采用随机选取质心来解决人为干预的因素,但是这样会导致不同的运行产生不同的总误差平方和(Sum of the Squared Error,简称SSE),最终影响结果的准确性和稳定性。为了克服随机选取质心的缺陷,美国学者Pang-Ning Tan提出了二分K-means算法,这种算法的基本思想是将所有点的集合分裂成两个簇,从这两个簇中根据条件筛出选取一个继续分裂,如此下去产生K个簇。根据实际实验结果得出结论二分K-means算法受质心影响较小,且效率和准确性比K-means算法要高很多。本文则主要根据二分K-means算法进行分析研究和应用,通过此算法将券商客户分类以后,通过不同层次的客户匹配不同风险等级的产品,从而在策略上达到区分客户精准营销的目的。本文完成的主要工作包括：(1)建立统一的数据中心,将客户的各项数据进行统一抽取、分类,并通过系列方法来筛选整合数据,使客户数据达到实验要求；(2)建立客户画像系统,建立统一的客户画像指标体系,通过系列指标来筛选客户作为客户聚类分析的基础；(3)通过优化的聚类分析方法对客户数据进行分类,将客户分层,制定个性化营销方案,提高客户转化率。基于对于目前互联网金融电商平台对客户研究重要性的认知,本研究在系统综述经典文献研究的基础上,通过云计算平台将客户的大数据信息通过数据建模,在客户画像的基础上将用户进行分类算法分类,精确定位用户,并通过实际的个性化营销和推广来验证和修正数据模型,提高券商客户转化率,并达到了预期的效果。

社交商务中客户画像的研究

这是一篇关于社交商务,客户画像,商家评分,社交关系,有影响力客户的论文, 主要内容为伴随着互联网的普及,电子商务和社交网络随之兴起,进一步拉近了互联网与现实世界的距离。传统电商仅依托于网络平台展示商品,传递信息的途径单一,导致商家与客户之间存在信息不对称。随着消费者对口碑的重视度不断提高,传统电商面临着激烈的行业竞争,亟需转变其营销模式。与此同时,经历漫长发展的社交网络日趋成熟,在推动信息传播方面的作用越发不可替代。社会化媒体转变流量为利润的需求与传统电商转变营销模式的需求,使得社交网络与电子商务的融合成为必然趋势。社交商务作为社交网络与电子商务融合的产物,是一种由消费者主导的商业模式,又由于其中包含了社交的功能,使得社交商务的产生和发展均离不开消费者之间的分享和交流。例如在电子商务平台上产生的淘江湖、京东乐享等,独立于电商平台的大众点评以及国外的Yelp等,或者是Twitter、微博等基于已有的社交平台与电商平台对接,这些都是不同类型的社交商务平台。传统消费环境中,消费者在做出购买行为时总乐于接受信任的家人和朋友给出的意见,同样在社交商务环境中基于互联网的购买行为很容易受到其社交圈的影响。正如人们选择一家餐厅消费,可能并不是因为这家餐厅知名度很高,而是因为自己的一位好友在点评网站上给过这家餐厅高分评价。所以面对新兴的社交商务环境,商家需要了解那些在社交关系中具有影响力的客户特征,才能不断完善针对性营销服务,实现效益最大化。围绕社交商务中客户画像的研究工作,本文在真实数据集上进行实证分析考察客户特征,所做工作如下:1、通过社交商务的产生过程以及学者的研究对社交商务定义及其特性进行梳理,重点分析口碑评分、社交关系对购买的影响以及在线社交影响力的相关研究,系统阐述了客户画像的构建研究,并对相关算法模型进行了总结。2、进一步综合文献中对社交商务特性的描述,总结社交商务的特性,分析发现人们总是倾向于对高分商品的购买,且客户的购买会受到朋友的影响。并基于此在Yelp数据集上进行了实证分析,提出借助统计检验方法来检测社交商务特性。3、通过总结已有研究的观点本文对Yelp网站中“社交关系影响”重新定义,并利用这种社交关系影响进行客户画像中目标客户分类,从而确定了要为“谁”来画像的问题。通过对原始数据集标签进行特征重塑,构建客户画像特征集合,利用Logistic回归模型得出有影响力客户特征并对其进行画像。4、探索应用客户画像改善客户管理,讨论如何进行Yelp网站的优化,以及基于客户画像的针对性服务与推荐。本文的主要创新工作包括:1、大多客户画像的研究对象局限于传统行业,如电信、金融、保险等垄断行业,而缺少对于存在社交关系的电子商务平台中客户购买行为的画像研究。本文创新性的将客户画像技术应用于社交商务场景,探讨社交商务中有影响力的客户特征。2、本文总结了社交商务的特性,并通过统计检验的方法在研究对象上对社交商务特性进行检验,据我们所知,目前还没有进行社交商务特性检验的相关研究。3、基于社交关系影响建立客户数据集,通过Logistic回归模型在数据集上的分析,可以较好的获得有影响力客户的显著特征。4、本文充分探讨了用户数据与评论数据之间的联系,将客户特征分为社交维度、评论维度、交易维度等,并计算添加评分差异、平均购买时间间隔、距离最近一次购买时间间隔等指标,丰富了客户画像的维度。通过分析证实,这些特征确实可以很好的对客户进行描述。总之,不管是从更加真实地进行客户细分,反应客户信息,方便浏览、精准营销的角度,还是对社交商务平台更好的提高用户黏性角度,社交商务中客户画像的研究都具有一定的指导价值。

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。

基于SCRM系统的数字研究——以Z公司为例

这是一篇关于数字营销,私域挖掘,客户画像,SCRM系统,SaaS系统的论文, 主要内容为互联网的出现改变了所有事物,包括与人类历史相当的营销历史。最初营销都是靠“吆喝”来实现品牌宣传、商品推销,简单直接;经历第一次工业革命后,无论是消费者还是商户都需要一个载体进行信息的传播,因此催生了行业的产物“报纸”,随着报纸的出现进而诞生了广告行业,报纸也从展示信息的渠道逐步发展为丰富的商业化营销手段;第三次工业革命互联网崛起,为商品赋予了生动的形象,广告行业基于消费者和商家需要社会化媒体的需求,获得红利的同时将社会化媒体进一步完善,使消费者和商家互联互通,实现无缝链接。但是营销远不会止步于此,取决于经济、政治,科技和商业模式发展的综合作用,在现当下的大环境中,市场变得愈发的包容,产业链和运输链等一系列支持性行业导致企业之间的竞争越来越同质化,同时消费者的选择也愈发的多样化,消费者从信赖品牌到更多的信赖F因素(Friend、Family、Facebook)。选购商品过程中,消费者更倾向于社群传播、口碑传播的营销渠道,同时自己也会从多个社交媒体渠道以及线上渠道对不同商品、不同社群进行评级打分,当购买到心仪商品或服务后,也逐步成为“口碑传播”的一员,广大的消费者逐渐掌握了消费主导权,这便是菲利普·科特勒所提出的营销4.0:数字营销。受到近年新冠疫情的影响,线下营销推广模式阻力重重,传统社交化媒体已由盛转衰,商家获客渠道增多但获客成本也水涨船高,随着社会化环境发展,进而催生了数字化营销,商家与消费者由传统的一对一或一对多消费关系转变为多对多的关系,互动的关系使消费者需求和商家产品定位方向趋向一致。首先基于大量的国内外文献深入学习以及多年的行业经验,本文从获客、日常运营、数字化营销程度等多个方向进行了“KANO”模型及单项调研问卷设计,结合调研结果与市面上成功的数字营销案例进行分析,深入挖掘归纳关于Bto C型企业客户数字营销中的三个核心运营问题:基于线索获客的“如何利用客户进行私域流量挖掘”,基于线索转化率的“如何基于社交媒体完善客户画像”,以及基于信息标准化办公的“如何基于SCRM实现多重性价值”。希望借由研究这三个按需递进的关键性问题来推动Bto C型企业客户数字营销行业的良性发展。其次对于以上三个核心问题分别采用了1、基于“层次分析法(AHP)”对客户私域流量挖掘的重点方向进行建模研究。2、基于“灰色关联分析法”对社交媒体的客户画像完善的重点标签进行了排序研究。3、结合实际运营以及SCRM系统的多重价值性研究提出相对应业务层面的解决方案以及配套的SCRM系统模块设计。在该系统经过白盒、黑盒以及一定的压力测试上线运营后,以笔者所在的上海展想集团公司下属的某写字楼招商子公司Z公司为例进行数据分析。对短期内使用SCRM系统后该项目的获新客数量、运营成本、项目品牌宣传等多方面数据进行分析汇总,从而对比出对企业整体营销情况产生的影响,以及对本解决方案在该企业客户的实用性进行分析与研究。最后在对各项研究分析归纳后,总结出本文解决方案的优势以及尚有不足的方面。其次本文将以上述理论知识与研究为基础,提炼总结真实的商业需求,从实际应用场景出发,对于多种软件系统的服务方式进行比对分析,分析结果,选定解决本文方案普及化、推向市场的最优选项。站在产品设计的角度来探讨研究如何更好将理论与现实紧密的结合,在成本可控的前提下探寻出能够真正解决企业核心数字营销需求的SCRM系统设计。在设计部分,本文着重于如何更好的将理论知识产品化、功能化,然后以行业标准与实际需求,为本系统设立了需要遵循的设计原则,在这些原则的基础上以上文所研究三个关键问题为核心,设计出了各项为核心所服务的SCRM系统基础模块与组件。同时为了更好的适用于各类轻量级企业,整体结构设计始终尊从着Saa S云服务的理念与规范,将各组件与模块耦合性降低,达到各功能模块之间拥有独立性以足够支撑将它们成为一个个不同类型的增值服务,为后续Saa S化准备。最后对整套数字营销解决方案进行整体的总结回顾,总结出本文对SCRM系统解决方案的研究贡献。提炼本文所给出的解决方案的局限性,反思本文所做研究的欠缺,展望下一步的工作与研究的方向。

社交商务中客户画像的研究

这是一篇关于社交商务,客户画像,商家评分,社交关系,有影响力客户的论文, 主要内容为伴随着互联网的普及,电子商务和社交网络随之兴起,进一步拉近了互联网与现实世界的距离。传统电商仅依托于网络平台展示商品,传递信息的途径单一,导致商家与客户之间存在信息不对称。随着消费者对口碑的重视度不断提高,传统电商面临着激烈的行业竞争,亟需转变其营销模式。与此同时,经历漫长发展的社交网络日趋成熟,在推动信息传播方面的作用越发不可替代。社会化媒体转变流量为利润的需求与传统电商转变营销模式的需求,使得社交网络与电子商务的融合成为必然趋势。社交商务作为社交网络与电子商务融合的产物,是一种由消费者主导的商业模式,又由于其中包含了社交的功能,使得社交商务的产生和发展均离不开消费者之间的分享和交流。例如在电子商务平台上产生的淘江湖、京东乐享等,独立于电商平台的大众点评以及国外的Yelp等,或者是Twitter、微博等基于已有的社交平台与电商平台对接,这些都是不同类型的社交商务平台。传统消费环境中,消费者在做出购买行为时总乐于接受信任的家人和朋友给出的意见,同样在社交商务环境中基于互联网的购买行为很容易受到其社交圈的影响。正如人们选择一家餐厅消费,可能并不是因为这家餐厅知名度很高,而是因为自己的一位好友在点评网站上给过这家餐厅高分评价。所以面对新兴的社交商务环境,商家需要了解那些在社交关系中具有影响力的客户特征,才能不断完善针对性营销服务,实现效益最大化。围绕社交商务中客户画像的研究工作,本文在真实数据集上进行实证分析考察客户特征,所做工作如下:1、通过社交商务的产生过程以及学者的研究对社交商务定义及其特性进行梳理,重点分析口碑评分、社交关系对购买的影响以及在线社交影响力的相关研究,系统阐述了客户画像的构建研究,并对相关算法模型进行了总结。2、进一步综合文献中对社交商务特性的描述,总结社交商务的特性,分析发现人们总是倾向于对高分商品的购买,且客户的购买会受到朋友的影响。并基于此在Yelp数据集上进行了实证分析,提出借助统计检验方法来检测社交商务特性。3、通过总结已有研究的观点本文对Yelp网站中“社交关系影响”重新定义,并利用这种社交关系影响进行客户画像中目标客户分类,从而确定了要为“谁”来画像的问题。通过对原始数据集标签进行特征重塑,构建客户画像特征集合,利用Logistic回归模型得出有影响力客户特征并对其进行画像。4、探索应用客户画像改善客户管理,讨论如何进行Yelp网站的优化,以及基于客户画像的针对性服务与推荐。本文的主要创新工作包括:1、大多客户画像的研究对象局限于传统行业,如电信、金融、保险等垄断行业,而缺少对于存在社交关系的电子商务平台中客户购买行为的画像研究。本文创新性的将客户画像技术应用于社交商务场景,探讨社交商务中有影响力的客户特征。2、本文总结了社交商务的特性,并通过统计检验的方法在研究对象上对社交商务特性进行检验,据我们所知,目前还没有进行社交商务特性检验的相关研究。3、基于社交关系影响建立客户数据集,通过Logistic回归模型在数据集上的分析,可以较好的获得有影响力客户的显著特征。4、本文充分探讨了用户数据与评论数据之间的联系,将客户特征分为社交维度、评论维度、交易维度等,并计算添加评分差异、平均购买时间间隔、距离最近一次购买时间间隔等指标,丰富了客户画像的维度。通过分析证实,这些特征确实可以很好的对客户进行描述。总之,不管是从更加真实地进行客户细分,反应客户信息,方便浏览、精准营销的角度,还是对社交商务平台更好的提高用户黏性角度,社交商务中客户画像的研究都具有一定的指导价值。

基于客户画像的房地产精准营销——以A公司为例

这是一篇关于客户画像,房地产公司,大数据,精准营销的论文, 主要内容为近年来,“互联网+”的跨越式发展为房地产营销带来了全新的营商环境。房地产在为消费者提供各式各样的产品的同时,积累了海量的数据。在此背景下,传统营销尤其是房地产的单向、大众化的营销,因缺乏快速且有针对性的应变能力,越来越不满足营销需求。面对日趋白热化的竞争,房地产如何开展营销可谓是机遇与挑战并存。在大数据背景下,大数据处理技术为房地产公司提供了新的营销思维。房地产公司可以借助大数据的收集来建立客户资料库,借助计算机技术来构建客户画像模型,并结合现有个性化推荐系统,来实现客户的双向交互精准营销。房地产公司在挖掘客户需求的同时,还能够全方位、多层次提升客户忠诚度,提升企业业务和利润增长点。但目前精准营销作为一种新的营销范式,大多数公司对其内涵、架构、工具等的应用还不够成熟,如何获取大量的、多维度的客户数据并基于这些数据挖掘客户画像还存在一定难度。本文以A公司为例,对基于房地产客户画像的精准营销进行研究。首先阐述了选题背景与意义,梳理了国内外研究现状,阐释了本文的研究内容及方法等。其次,阐述了本文的相关理论;进一步调研分析了房地产行业营销现状,分析了房地产客户画像的精准构建与生成。重点研究了A公司基于客户用户多维特征的数据获取、客户画像流程、框架、以及实际应用画像的生成。最后结合实际情况,针对精准的客户需求分析和预测、合适的客户细分和聚类、精准营销体系的建设与实施、完善营销效果评估与反馈体系及解决实操中出现的问题提出了大数据客户画像房地产公司精准营销改进建议,以期为房地产公司在大数据客户画像基础上展开营销提供借鉴与参考。

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。

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。