大數(shù)據(jù)解決方案在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)行業(yè)的應(yīng)用實(shí)踐文件

目錄大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)針對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案保險(xiǎn)及金融行業(yè)的成功案例介紹華夏人壽實(shí)施大數(shù)據(jù)的建議路徑以用戶為中心建設(shè)互聯(lián)網(wǎng)＋保險(xiǎn)客戶獲取客戶轉(zhuǎn)化客戶服務(wù)客戶挽回戰(zhàn)略&規(guī)劃明確并聚焦目標(biāo)分析&洞察全方位深入分析應(yīng)用&營(yíng)銷&交互多渠道協(xié)同，數(shù)據(jù)應(yīng)用客戶體驗(yàn)建設(shè)可靠信任關(guān)系DATADATADATADATADATADATADATADATA數(shù)據(jù)整合用戶畫像數(shù)據(jù)分析客戶細(xì)分模型客戶價(jià)值模型忠誠(chéng)度模型受眾群體擴(kuò)展模型社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型客戶獲取客戶轉(zhuǎn)化客戶服務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)技術(shù)與平臺(tái)支撐大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具保險(xiǎn)企業(yè)客戶分析模型不斷優(yōu)化的管理閉環(huán)外部數(shù)據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)模型業(yè)務(wù)應(yīng)用用戶行為偏好數(shù)據(jù)匹配DATA01：建設(shè)思路02：建設(shè)目標(biāo)03：業(yè)務(wù)規(guī)劃04：技術(shù)實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)行業(yè)發(fā)展大數(shù)據(jù)的難點(diǎn)數(shù)據(jù)多整合困難客戶多分析困難需求多應(yīng)用困難數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣性數(shù)據(jù)類型的復(fù)雜性數(shù)據(jù)特征的多元化數(shù)據(jù)處理方法的差異化組織內(nèi)部數(shù)據(jù)的分散性數(shù)據(jù)共享機(jī)制的缺乏…怎么識(shí)別客戶全方位的特征？怎樣有效細(xì)分客戶？怎樣提取客戶的共同需求？怎樣利用不同模型/算法生成客戶多樣化標(biāo)簽？怎樣進(jìn)行客戶行為偏好分析？…如何與客戶實(shí)時(shí)交互如何及時(shí)響應(yīng)客戶的需求如何提供滿意的客戶體驗(yàn)如何降低客戶流失如何控制客戶維系成本如何對(duì)客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷…大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)應(yīng)用平臺(tái)大數(shù)據(jù)采集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)匯集系統(tǒng)用戶行為數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)抓取系統(tǒng)大數(shù)據(jù)清洗業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)清洗系統(tǒng)用戶行為數(shù)據(jù)清洗系統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)清洗系統(tǒng)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化用戶多重ID歸一化系統(tǒng)商品歸一化系統(tǒng)大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化用戶標(biāo)簽管理系統(tǒng)商品標(biāo)簽管理系統(tǒng)管理平臺(tái)基礎(chǔ)平臺(tái)可視化數(shù)據(jù)操作平臺(tái)大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)（BD-OS）數(shù)據(jù)全生命周期管理業(yè)務(wù)流程全生命周期管理業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘建模數(shù)據(jù)訪問(wèn)資源管控分布式存儲(chǔ)（磁盤及內(nèi)存）數(shù)據(jù)接入安全(認(rèn)證權(quán)限ACL)監(jiān)控配置及報(bào)警安裝及云服務(wù)電子商城個(gè)性化系統(tǒng)移動(dòng)商城個(gè)性化系統(tǒng)媒體網(wǎng)站個(gè)性化系統(tǒng)在線營(yíng)銷支持系統(tǒng)門店?duì)I銷支持系統(tǒng)會(huì)員營(yíng)銷支持系統(tǒng)全網(wǎng)市場(chǎng)監(jiān)控系統(tǒng)輿情管家商情管家用戶洞察系統(tǒng)個(gè)性化推薦引擎（BRE）自動(dòng)化營(yíng)銷引擎（BME）大數(shù)據(jù)分析引擎（BAE）媒體網(wǎng)站個(gè)性化系統(tǒng)目錄大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)針對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案保險(xiǎn)及金融行業(yè)的成功案例介紹華夏人壽實(shí)施大數(shù)據(jù)的建議路徑以用戶為中心建設(shè)互聯(lián)網(wǎng)＋保險(xiǎn)客戶獲取客戶轉(zhuǎn)化客戶服務(wù)客戶挽回戰(zhàn)略&規(guī)劃明確并聚焦目標(biāo)分析&洞察全方位深入分析應(yīng)用&營(yíng)銷&交互多渠道協(xié)同，數(shù)據(jù)應(yīng)用客戶體驗(yàn)建設(shè)可靠信任關(guān)系DATADATADATADATADATADATADATADATA數(shù)據(jù)整合用戶畫像數(shù)據(jù)分析客戶細(xì)分模型客戶價(jià)值模型忠誠(chéng)度模型受眾群體擴(kuò)展模型社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型客戶獲取客戶轉(zhuǎn)化客戶服務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)技術(shù)與平臺(tái)支撐大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具保險(xiǎn)企業(yè)客戶分析模型不斷優(yōu)化的管理閉環(huán)外部數(shù)據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)模型業(yè)務(wù)應(yīng)用用戶行為偏好數(shù)據(jù)匹配DATA為保險(xiǎn)企業(yè)提供端到端的整體解決方案DATADATADATADATADATADATADATADATA數(shù)據(jù)整合用戶畫像數(shù)據(jù)分析客戶細(xì)分模型客戶價(jià)值模型忠誠(chéng)度模型受眾群體擴(kuò)展模型社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型客戶獲取客戶轉(zhuǎn)化客戶服務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型外部數(shù)據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)模型持續(xù)優(yōu)化DATA客戶歸一12345601：

海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合第一方數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)用戶行為采集內(nèi)容：CRM、信用卡等業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)格式：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：靈活、易擴(kuò)展、高操控性業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集內(nèi)容：用戶行為軌跡數(shù)據(jù)格式：自定義、高度靈活獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：實(shí)時(shí)、跨站、跨瀏覽器、跨設(shè)備、…采集內(nèi)容：Txt、CSV、Excel、XML、Word、PDF、Socket…獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)、高效日志數(shù)據(jù)抓取內(nèi)容：媒體資訊、貼吧、微博、搜索引擎、…數(shù)據(jù)格式：將HTML轉(zhuǎn)換為格式化數(shù)據(jù)（Json）獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：精確的流量控制、JS引擎、模擬登錄、模擬用戶行為、功能全面、操作簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)探頭系統(tǒng)數(shù)據(jù)橋接系統(tǒng)日志收集系統(tǒng)抓取系統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)開放數(shù)據(jù)采集內(nèi)容：央行征信、銀聯(lián)交易等合作方數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)格式：可支持各種第二方數(shù)據(jù)格式獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：支持多種數(shù)據(jù)格式，按需采集，靈活、易擴(kuò)展SDK/API/接口合作方數(shù)據(jù)第二方數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)01：

海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合第一方數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)用戶行為采集內(nèi)容：CRM、信用卡等業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)格式：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：靈活、易擴(kuò)展、高操控性業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集內(nèi)容：用戶行為軌跡數(shù)據(jù)格式：自定義、高度靈活獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：實(shí)時(shí)、跨站、跨瀏覽器、跨設(shè)備、…采集內(nèi)容：Txt、CSV、Excel、XML、Word、PDF、Socket…獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)、高效日志數(shù)據(jù)抓取內(nèi)容：媒體資訊、貼吧、微博、搜索引擎、…數(shù)據(jù)格式：將HTML轉(zhuǎn)換為格式化數(shù)據(jù)（Json）獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：精確的流量控制、JS引擎、模擬登錄、模擬用戶行為、功能全面、操作簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)探頭系統(tǒng)數(shù)據(jù)橋接系統(tǒng)日志收集系統(tǒng)抓取系統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)開放數(shù)據(jù)采集內(nèi)容：央行征信、銀聯(lián)交易等合作方數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)格式：可支持各種第二方數(shù)據(jù)格式獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：支持多種數(shù)據(jù)格式，按需采集，靈活、易擴(kuò)展SDK/API/接口合作方數(shù)據(jù)第二方數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)5.5億+用戶全網(wǎng)畫像：●9大維度●500+子維度●1,100萬(wàn)+用戶標(biāo)簽日活躍4,000+萬(wàn)UV：●日活躍訪次：3,700萬(wàn)●日活躍PV：1.2億●日推薦次數(shù)：6,000萬(wàn)●并發(fā)推薦：2萬(wàn)次/秒●單次響應(yīng)時(shí)間：<200ms●21大類●4,000+子類●400+商品標(biāo)簽維度●100萬(wàn)+商品標(biāo)簽數(shù)1億+商品全網(wǎng)畫像：1,000萬(wàn)+媒體標(biāo)簽：●20大類●1,000+子類●200+媒體標(biāo)簽維度第三方數(shù)據(jù)客戶盤點(diǎn)：1,500+互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)客戶02：跨渠道用戶ID歸一03：用戶畫像客戶收入支出信息客戶渠道使用客戶資金往來(lái)...客戶基本信息客戶持有產(chǎn)品客戶歷史交易客戶風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)事實(shí)標(biāo)簽用戶畫像標(biāo)簽原始數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)標(biāo)簽?zāi)Ｐ蜆?biāo)簽資金往來(lái)趨勢(shì)產(chǎn)品購(gòu)買次數(shù)投訴次數(shù)...人口屬性賬戶歷史趨勢(shì)渠道使用頻率...用戶關(guān)聯(lián)關(guān)系用戶滿意度用戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分...產(chǎn)品購(gòu)買偏好渠道使用偏好用戶活躍度...消費(fèi)能力違約概率用戶近期需求...人口屬性人群屬性用戶流失概率...人口屬性用戶價(jià)值用戶興趣愛好...模型預(yù)測(cè)建模分析統(tǒng)計(jì)分析03：用戶畫像客戶收入支出信息客戶渠道使用客戶資金往來(lái)...客戶基本信息客戶持有產(chǎn)品客戶歷史交易客戶風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)事實(shí)標(biāo)簽用戶畫像標(biāo)簽原始數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)標(biāo)簽?zāi)Ｐ蜆?biāo)簽資金往來(lái)趨勢(shì)產(chǎn)品購(gòu)買次數(shù)投訴次數(shù)...人口屬性賬戶歷史趨勢(shì)渠道使用頻率...用戶關(guān)聯(lián)關(guān)系用戶滿意度用戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分...產(chǎn)品購(gòu)買偏好渠道使用偏好用戶活躍度...消費(fèi)能力違約概率用戶近期需求...人口屬性人群屬性用戶流失概率...人口屬性用戶價(jià)值用戶興趣愛好...模型預(yù)測(cè)建模分析統(tǒng)計(jì)分析客戶全景視圖交易信息基于現(xiàn)有各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)和渠道產(chǎn)生的數(shù)據(jù)客戶行為偏好信息包含客戶即時(shí)偏好分析和長(zhǎng)期偏好分析，形成客戶興趣偏好標(biāo)簽客戶社會(huì)關(guān)系網(wǎng)客戶交互信息基于分析客戶對(duì)內(nèi)對(duì)外的各類數(shù)據(jù)，形成完整的客戶交互標(biāo)簽人口統(tǒng)計(jì)學(xué)標(biāo)簽基本屬性，源于現(xiàn)有客戶基本信息以及外部數(shù)據(jù)源性別家庭住址工作單位年齡收入和支出交易流水產(chǎn)品和服務(wù)購(gòu)買歷史近期金融產(chǎn)品需求客戶意見反饋未來(lái)服務(wù)預(yù)期客戶行為偏好客戶溝通記錄(郵件/短信/QQ)客戶討論傾向客戶態(tài)度和觀點(diǎn)KAM基于企業(yè)業(yè)務(wù)需求、場(chǎng)景構(gòu)建標(biāo)簽，劃分主題、顆粒度等示例04：商業(yè)建模相似度計(jì)算推薦算法文本挖掘算法分類聚類算法預(yù)測(cè)算法模型一：客戶細(xì)分模型

挖掘高價(jià)值客戶，提升非付費(fèi)客戶到付費(fèi)客戶的轉(zhuǎn)化率客戶分類描述實(shí)現(xiàn)步驟高價(jià)值客戶畫像高價(jià)值客戶可定義為：1、件均保費(fèi)高的期繳保單客戶2、保單數(shù)排名前矛的客戶對(duì)高價(jià)值客戶進(jìn)行畫像，歸納總結(jié)高價(jià)值客戶群體特征，從現(xiàn)有客戶中挖掘有潛力的客戶，使其轉(zhuǎn)化為高價(jià)值客戶1、抽取A公司高價(jià)值客戶和非高價(jià)值客戶兩個(gè)數(shù)據(jù)樣本2、分析兩個(gè)樣本的群體特征，找出高價(jià)值客戶群相對(duì)非高價(jià)值客戶群的區(qū)別，并進(jìn)行畫像3、根據(jù)畫像結(jié)果，按照營(yíng)銷跟進(jìn)并根據(jù)效果進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化付費(fèi)客戶畫像通過(guò)分析付費(fèi)客戶和非付費(fèi)客戶，畫像兩個(gè)群體的差異特征，并從非付費(fèi)客戶中尋找符合付費(fèi)客戶的特征，針對(duì)性的銷售以提升轉(zhuǎn)化率1、提供付費(fèi)和非付費(fèi)客戶樣本群進(jìn)行初步分析，取得差異化特征維度2、針對(duì)差異化維度進(jìn)行建模測(cè)試，訓(xùn)練并達(dá)到預(yù)期建模效果3、從非付費(fèi)客戶群中抽取與付費(fèi)客戶特征相似的客戶進(jìn)行有針對(duì)性的營(yíng)銷模型二：客戶的價(jià)值模型

精準(zhǔn)的營(yíng)銷,不存在錯(cuò)誤的客戶，只存在錯(cuò)誤的宣傳。個(gè)性化推薦和營(yíng)銷就是在最合適的時(shí)間、以最恰當(dāng)?shù)姆绞健⑾蚩蛻敉扑]或營(yíng)銷他最需要的資訊、產(chǎn)品或服務(wù)。場(chǎng)景1：個(gè)性化精準(zhǔn)營(yíng)銷場(chǎng)景2：實(shí)時(shí)的精準(zhǔn)營(yíng)銷不同的用戶不同的產(chǎn)品個(gè)性化推薦和營(yíng)銷出行之前，看到的不再是重復(fù)的廣告，而是針對(duì)性的旅行保險(xiǎn)廣告進(jìn)入系統(tǒng)，伴之而來(lái)的廣告不再是千篇一律的“垃圾”廣告，而是考慮了職業(yè)、性別、年齡、收入等因素的針對(duì)性產(chǎn)品市場(chǎng)細(xì)分是解決用戶異質(zhì)性的一種方法，而個(gè)性化則是市場(chǎng)細(xì)分的極致，即把每一個(gè)用戶看成一個(gè)細(xì)分市場(chǎng)，這也是營(yíng)銷的終極目標(biāo)。用戶的“異質(zhì)性”與產(chǎn)品的“差異化”模型三：客戶的忠誠(chéng)度模型

針對(duì)不同類型用戶采用不同的營(yíng)銷策略購(gòu)買比數(shù)得分最高金額得分平均金額得分最近購(gòu)物得分活躍家數(shù)得分5.004.003.002.001.00消費(fèi)能力用戶粘性低活躍低價(jià)值用戶，綜合考慮是否有必要花成本活躍用戶，提高服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行引導(dǎo)一般保持客戶一般挽留客戶重要保持客戶重要挽留客戶重要發(fā)展客戶重要價(jià)值客戶一般發(fā)展客戶一般價(jià)值客戶高價(jià)值低活躍，花成本搞活最近一次消費(fèi)(Recency)消費(fèi)頻率(Frequency)消費(fèi)金額(Monetary)客戶價(jià)值重要價(jià)值客戶重要發(fā)展客戶重要保持客戶重要挽留客戶一般價(jià)值客戶一般發(fā)展客戶一般保持客戶一般挽留客戶模型四：受眾群體的擴(kuò)散模型

篩選最具購(gòu)買傾向的客戶名單模型五：社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型

引流&重新建立失聯(lián)客戶業(yè)務(wù)描述實(shí)現(xiàn)步驟客戶引流與獲客結(jié)合雙方共同的合作方，協(xié)助A公司引流合作方的客戶到自身平臺(tái)，借以獲客并取得二次營(yíng)銷的機(jī)會(huì)1、從合作方獲取客戶資料2、通過(guò)雙盲撥打/短信或其他方式觸達(dá)客戶端，進(jìn)行營(yíng)銷宣傳與獲客區(qū)域性保險(xiǎn)贈(zèng)品發(fā)放根據(jù)客戶偏好分析，有針對(duì)性的配置贈(zèng)品進(jìn)行發(fā)放針對(duì)區(qū)域內(nèi)客戶的全網(wǎng)行為特征和偏好，有針對(duì)性的配置贈(zèng)品進(jìn)行發(fā)放失聯(lián)客戶聯(lián)系重建保險(xiǎn)存在大量的失聯(lián)客戶（客戶換手機(jī)或手機(jī)號(hào)不正確），可通過(guò)平臺(tái)的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，并反饋正確的信息1、整理C保險(xiǎn)現(xiàn)有用戶數(shù)據(jù)，進(jìn)行必要的清洗2、對(duì)清洗后的失聯(lián)數(shù)據(jù)，在平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行匹配3、對(duì)于匹配上的數(shù)據(jù)，平臺(tái)反饋真實(shí)的聯(lián)系方式及相關(guān)信息05:洞察用戶特征，精準(zhǔn)觸達(dá)高凈值用戶

實(shí)現(xiàn)從客戶細(xì)分、營(yíng)銷策劃、營(yíng)銷執(zhí)行到效果評(píng)估的精準(zhǔn)營(yíng)銷閉環(huán)管理05:通過(guò)個(gè)性化推薦技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能商品導(dǎo)購(gòu)，提升交叉/向上銷售

06:反復(fù)迭代、持續(xù)性的優(yōu)化

圖形化的顯示為領(lǐng)導(dǎo)層的決策提供支撐持續(xù)優(yōu)化洞察報(bào)表效果報(bào)表投放報(bào)表效果監(jiān)測(cè)新老訪客分析，網(wǎng)頁(yè)熱度分析，用戶忠誠(chéng)度分析投放實(shí)時(shí)展示多維度投放監(jiān)控媒體分析渠道分析受眾分析受眾篩選實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)查問(wèn)卷標(biāo)簽體系（如人口的自然屬性，人群興趣、人群行為、購(gòu)物行為等）協(xié)助廣告主進(jìn)行精準(zhǔn)的受眾篩選效果優(yōu)化系統(tǒng)使用基于OnlineLearning的算法思維，結(jié)合用戶數(shù)據(jù)生成的各種特征（如TF/IDF、特征向量模型、SVM、決策樹、K-Means、交叉特征、層次平滑體系樹、用戶實(shí)時(shí)反饋特征），幫助各種合作渠道優(yōu)化效果策略對(duì)于階段性投放效果發(fā)布調(diào)查問(wèn)卷，結(jié)合調(diào)研效果調(diào)整下一階段的投放策略目錄大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)針對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案保險(xiǎn)及金融行業(yè)的成功案例介紹華夏人壽實(shí)施大數(shù)據(jù)的建議路徑金融行業(yè)部分客戶注：規(guī)劃中泰康保險(xiǎn)：互聯(lián)網(wǎng)用戶行為采集和網(wǎng)站數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析項(xiàng)目用戶行為數(shù)據(jù)采集用戶數(shù)據(jù)拉通模塊網(wǎng)站數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析用戶行為分析模塊用戶行為分析與運(yùn)營(yíng)分析用戶畫像個(gè)性化推薦與精準(zhǔn)營(yíng)銷泰康人壽的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)在于積累了大量的用戶卻不知道如何使用用戶數(shù)據(jù)？如何了解客戶、經(jīng)營(yíng)客戶？如何建立情感鏈接、實(shí)現(xiàn)有效互動(dòng)，如何打造個(gè)性化的產(chǎn)品、服務(wù)？如何增強(qiáng)客戶黏性、提升客戶滿意度？如何擴(kuò)大保險(xiǎn)覆蓋面、提升保險(xiǎn)滲透率？解決方案123事實(shí)標(biāo)簽?zāi)Ｐ蜆?biāo)簽預(yù)測(cè)標(biāo)簽跨站點(diǎn)用戶偏好分析興趣擴(kuò)散模型分析消費(fèi)者興趣圖譜分析實(shí)時(shí)購(gòu)物意圖分析泰康保險(xiǎn)：1.1用戶行為數(shù)據(jù)采集網(wǎng)站概況每天網(wǎng)站PV、UV、獨(dú)立IP、活躍度等基本指標(biāo)統(tǒng)計(jì)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)達(dá)到以10分鐘為粒度，進(jìn)行PV、UV的統(tǒng)計(jì)計(jì)算訪客分析記錄訪客設(shè)備信息、瀏覽軌跡、頁(yè)面停留時(shí)間、地域、實(shí)時(shí)訪客、用戶拉通信息等轉(zhuǎn)化追蹤分析推廣、搜索引擎轉(zhuǎn)化率、外部鏈接設(shè)備信息分析客戶設(shè)備信息：瀏覽器類型、操作系統(tǒng)、分辨率等等保險(xiǎn)產(chǎn)品信息分析各個(gè)保險(xiǎn)產(chǎn)品每日瀏覽量、趨勢(shì)、客戶興趣度、轉(zhuǎn)化率等指標(biāo)觸點(diǎn)采集傳統(tǒng)PC站點(diǎn)手機(jī)WAP站點(diǎn)手機(jī)APP站點(diǎn)移動(dòng)端微信泰康保險(xiǎn)：1.2用戶數(shù)據(jù)拉通模塊:用戶ID價(jià)值難點(diǎn)整合所有接觸點(diǎn)的用戶數(shù)據(jù)整合用戶的所有ID真正“認(rèn)識(shí)”一個(gè)用戶用戶不再“匿名”多源異構(gòu)規(guī)整到統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)精確定義的標(biāo)簽……如何理解并定義“同一個(gè)用戶”不同標(biāo)簽體系的融合用戶與ID的多對(duì)多關(guān)系泰康保險(xiǎn)：1.3用戶行為分析模塊圖4新增/沉默/活躍/流失用戶圖1客戶生命周期圖5留存用戶圖2用戶分類及詳情圖3回流用戶分析泰康保險(xiǎn)：1.4網(wǎng)站數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析圖1頁(yè)面瀏覽量分析圖2分時(shí)段統(tǒng)計(jì)信息圖3網(wǎng)頁(yè)跳出率分析圖4分時(shí)段統(tǒng)計(jì)信息圖5用戶來(lái)源分析圖6搜索關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)分析中信銀行：高價(jià)值潛在客戶挖掘(出國(guó)金融)業(yè)務(wù)需求通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，找到存量客戶中潛在的出國(guó)金融產(chǎn)品客戶（以出國(guó)留學(xué)類金融產(chǎn)品為例），分析此類高價(jià)值客戶的行為特征，并針對(duì)有相似特征的用戶群進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，達(dá)到潛在客戶轉(zhuǎn)化為真正客群的目的。營(yíng)銷方案制定與執(zhí)行找到精準(zhǔn)營(yíng)銷切入點(diǎn)找到高價(jià)值潛在客戶數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與匹配將該銀行北京分行的客戶與第三方數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，匹配率43%；剔除用戶畫像中，媒體關(guān)注類標(biāo)簽少于100個(gè)的用戶；剩余用戶占比：37.25%。選擇出國(guó)留學(xué)類金融產(chǎn)品進(jìn)行分析；對(duì)該銀行北京分行從2013年2月至2014年12月進(jìn)行出國(guó)金融客戶通過(guò)生存分析模型，發(fā)現(xiàn)91%的客戶在申請(qǐng)學(xué)校之前就已是該行客戶；需要在用戶申請(qǐng)學(xué)校之前先聯(lián)系到客戶。對(duì)出國(guó)留學(xué)金融客戶群進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)：出國(guó)前6-10個(gè)月，出國(guó)金融客戶較為關(guān)注學(xué)校所在目的地國(guó)家，經(jīng)常逛留學(xué)社區(qū)論壇；出國(guó)前3-6個(gè)月，出國(guó)金融客戶的注意力會(huì)偏向簽證、機(jī)票等。進(jìn)一步對(duì)客戶群進(jìn)行洞察和細(xì)分，了解同類用戶的需求和關(guān)注重點(diǎn)；與業(yè)務(wù)人員討論，確定17個(gè)營(yíng)銷短名單，以定制短信廣告和柜面人工詢問(wèn)（短名單提前收工錄入）的方式進(jìn)行營(yíng)銷。解決方案應(yīng)用效果相對(duì)于傳統(tǒng)推廣方式：針對(duì)目標(biāo)客戶群的電話咨詢率提高推廣兩個(gè)月內(nèi)：出國(guó)金融產(chǎn)品銷售增長(zhǎng)新客戶開戶出國(guó)留學(xué)保證金帶來(lái)的存款超過(guò)41%270%1025戶2.1億目錄大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)針對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案保險(xiǎn)及金融行業(yè)的成功案例介紹華夏人壽實(shí)施大數(shù)據(jù)的建議路徑華夏人壽電子商務(wù)大數(shù)據(jù)的實(shí)施建議一階段：用戶行為采集分析及營(yíng)銷試點(diǎn)三階段：個(gè)性化推薦及精準(zhǔn)營(yíng)銷應(yīng)用二階段：多源數(shù)據(jù)整合及用戶畫像建模目標(biāo)主要工作補(bǔ)充第三方數(shù)據(jù)PC端官網(wǎng)用戶行為數(shù)據(jù)采集用戶行為分析選擇產(chǎn)品試點(diǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷多觸點(diǎn)數(shù)據(jù)整合（App、WAP等）全網(wǎng)用戶拉通運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析基于用戶行為的用戶畫像用戶標(biāo)簽體系搭建電子商務(wù)業(yè)務(wù)用戶洞察智能實(shí)時(shí)精準(zhǔn)推薦場(chǎng)景式營(yíng)銷周期三個(gè)月六個(gè)月迭代式一階段建設(shè)思路4.基于采集的數(shù)據(jù)和補(bǔ)充的數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶畫像用戶行為分析產(chǎn)品解構(gòu)用戶畫像建模2.1用戶行為采集官方網(wǎng)站部署采集的代碼收集用戶瀏覽行為收集用戶交易行2.2采集公司內(nèi)部數(shù)據(jù)產(chǎn)品信息產(chǎn)品持有人信息5.精準(zhǔn)營(yíng)銷，獲取新客用戶分群針對(duì)特定人群進(jìn)行DSP營(yíng)銷采集&分析用戶行為精準(zhǔn)營(yíng)銷試點(diǎn)1.明確項(xiàng)目范圍、目標(biāo)數(shù)據(jù)源：華夏人壽PC端官方網(wǎng)站確定試點(diǎn)營(yíng)銷的保險(xiǎn)產(chǎn)品確定試點(diǎn)營(yíng)銷的預(yù)算（投放廣告成本）明確項(xiàng)目目標(biāo)一個(gè)月一個(gè)月一個(gè)月3.1與平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配3.2補(bǔ)充互聯(lián)網(wǎng)用戶行為數(shù)據(jù)用戶產(chǎn)品偏好用戶渠道偏好用戶交易偏好用戶媒體偏好構(gòu)建用戶畫像補(bǔ)充互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)年度工作總結(jié)匯報(bào)ANNUALWORKREPORTSUMMARY信托業(yè)務(wù)發(fā)展與創(chuàng)新研究上海國(guó)際信托投資有限公司王信舉目錄信托業(yè)務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀研究01信托業(yè)務(wù)創(chuàng)新研究——兩項(xiàng)導(dǎo)致信托業(yè)務(wù)突破性發(fā)展的重大革新02信托業(yè)務(wù)創(chuàng)新案例分析03信托業(yè)務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀研究一般理解政策與法律環(huán)境發(fā)展現(xiàn)狀一般特點(diǎn)發(fā)展桎梏信托的一般理解以信為本以誠(chéng)治業(yè)誠(chéng)即真誠(chéng)、誠(chéng)實(shí)，信即守承諾、講信用，講誠(chéng)信就是要守諾、踐約、無(wú)欺。如果有人要問(wèn)英國(guó)人在法學(xué)領(lǐng)域取得的最偉大、最獨(dú)特的成就是什么，那就是歷經(jīng)數(shù)百年發(fā)展起來(lái)的信托理念…這不是因?yàn)樾磐畜w現(xiàn)了基本的道德原則，而是因?yàn)樗撵`活性，它是一種具有極大彈性和普遍性的制度?！?guó)法學(xué)家梅特蘭信托的應(yīng)用范圍可與人類的想像力相媲美。——美國(guó)信托法權(quán)威斯科特信托的一般理解貫通貨幣市場(chǎng)、資本市場(chǎng)和產(chǎn)業(yè)投資的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)最好的非IPO投資銀行業(yè)務(wù)平臺(tái)信托制度框架下突出的財(cái)產(chǎn)管理功能和資金融通功能政策與法律環(huán)境法律框架逐步完善《信托法》（2001.10）——信托法律制度體系的基本法《信托投資公司管理辦法》（2002.6）——信托投資公司的經(jīng)營(yíng)管理規(guī)范《信托投資公司資金信托業(yè)務(wù)管理暫行辦法》（2002.7）——信托主體業(yè)務(wù)的規(guī)范分類監(jiān)管辦法即將出臺(tái)，諸多單項(xiàng)條例即將出臺(tái)——信托證券專用帳戶、信托公司及業(yè)務(wù)信息披露、房地產(chǎn)信托、信托公司治理指引、內(nèi)控指引和信托核算等政策與法律環(huán)境監(jiān)管思路逐步明晰信托公司分類監(jiān)管原則、屬地監(jiān)管原則協(xié)調(diào)規(guī)劃，統(tǒng)一監(jiān)管尚需加強(qiáng)發(fā)展現(xiàn)狀目前重新登記后的信托公司共59家，截至6月底，信托從業(yè)人員4600人近三年來(lái)，集合資金信托計(jì)劃1053個(gè)，大部分獲得了成功，信托公司接受管理的信托財(cái)產(chǎn)總額已近2000億元人民幣。84%的信托財(cái)產(chǎn)為資金信托，財(cái)產(chǎn)信托業(yè)務(wù)開始呈現(xiàn)良好的發(fā)展態(tài)勢(shì)。——銀監(jiān)會(huì)非銀部主任高傳捷，中國(guó)長(zhǎng)沙信托論壇(2004.10）一般特點(diǎn)由單一信托到集合信托由資金信托向財(cái)產(chǎn)信托過(guò)渡運(yùn)用范圍由單一領(lǐng)域到多領(lǐng)域運(yùn)用工具由單一向多種工具相結(jié)合發(fā)展桎梏信托登記信托稅收信托會(huì)計(jì)信托業(yè)務(wù)創(chuàng)新研究?jī)身?xiàng)導(dǎo)致信托業(yè)務(wù)突破性發(fā)展的重大革新信托內(nèi)部信用增級(jí)信托制度框架下的所有權(quán)解析內(nèi)部信用增級(jí)外部信用增級(jí)由第三方提供信用擔(dān)保，提供者包括政府、專業(yè)保險(xiǎn)公司、金融機(jī)構(gòu)、大型企業(yè)的財(cái)務(wù)公司等，增級(jí)工具主要有：政府承諾函、保險(xiǎn)、企業(yè)擔(dān)保、現(xiàn)金抵押帳戶和信用證等。信托內(nèi)部信用增級(jí)利用基礎(chǔ)資產(chǎn)產(chǎn)生的部分現(xiàn)金流來(lái)實(shí)現(xiàn),可避免利用外部信用增級(jí)工具較容易受信用增級(jí)提供者信用等級(jí)下降風(fēng)險(xiǎn)的影響的風(fēng)險(xiǎn)。增級(jí)工具主要有：構(gòu)建優(yōu)先/次級(jí)結(jié)構(gòu)、利差帳戶和超額抵押等。優(yōu)先/次級(jí)結(jié)構(gòu)就是根據(jù)一定的原則和需求，將信托或資產(chǎn)支撐的證券產(chǎn)品的收益權(quán)分為不同信用品質(zhì)的檔級(jí)，不同檔級(jí)的受益權(quán)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)、享有利益及利益分配或退出的順序有區(qū)別。內(nèi)部信用增級(jí)——構(gòu)建優(yōu)先/次級(jí)結(jié)構(gòu)遵照風(fēng)險(xiǎn)和收益相匹配的原則，通過(guò)組合策略，向選擇不同風(fēng)險(xiǎn)-收益結(jié)構(gòu)特征的投資者分配不同現(xiàn)金流的結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)，能保證不同層次受益權(quán)對(duì)應(yīng)的現(xiàn)金流匯總能夠復(fù)原為項(xiàng)目整體的現(xiàn)金流，擺脫了項(xiàng)目本身性質(zhì)以及外部信用擔(dān)保的制約，而僅僅依賴于項(xiàng)目自身權(quán)利和義務(wù)的重新分配就能在最大程度上保障優(yōu)先收益的實(shí)現(xiàn)。可保障那些偏好于穩(wěn)定收益的投資者能夠在總體收益狀況不是太好的情況下也能獲得較穩(wěn)定收益，同時(shí)使風(fēng)險(xiǎn)偏好型投資者在總體收益情況較差時(shí)自愿讓渡財(cái)產(chǎn)以補(bǔ)貼保本型投資者，而在總體收益較好時(shí)獲得獨(dú)享較高收益的權(quán)利。信托制度框架下的所有權(quán)解析英美法系和大陸法系所有權(quán)制度的基本涵義中國(guó)信托法律框架下的所有權(quán)概念簡(jiǎn)析信托業(yè)務(wù)創(chuàng)新案例研究某國(guó)企國(guó)有股權(quán)退出信托解決方案華融資產(chǎn)管理公司不良資產(chǎn)證券化項(xiàng)目某酒店式公寓收購(gòu)項(xiàng)目信托解決方案某國(guó)企改革信托解決方案項(xiàng)目情況根據(jù)有關(guān)部門對(duì)某大型國(guó)有企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)重組的指示，經(jīng)方案慎重比選，該企業(yè)欲將其下屬某子公司通過(guò)信托方式轉(zhuǎn)讓，轉(zhuǎn)讓資金作為重組基金，從而實(shí)現(xiàn)國(guó)有資產(chǎn)在該公司的退出。經(jīng)研究，決定發(fā)起集合資金信托計(jì)劃，用于受讓該企業(yè)持有的下屬公司的股權(quán)。信托計(jì)劃分別向優(yōu)先投資者、普通投資者和戰(zhàn)略投資者募集，并重組董事會(huì)和監(jiān)事會(huì)，選聘經(jīng)營(yíng)者，同時(shí)在信托計(jì)劃項(xiàng)下設(shè)立特別委員會(huì)（由部分普通投資者和戰(zhàn)略投資者根據(jù)投資規(guī)模的大小派員參加的投資人代表大會(huì)組織）以應(yīng)對(duì)公司經(jīng)營(yíng)過(guò)程中出現(xiàn)的重大以外問(wèn)題。

某國(guó)企改革信托解決方案簡(jiǎn)要分析本項(xiàng)目的最大特點(diǎn)是創(chuàng)造性地運(yùn)用了信托法律框架下的所有權(quán)的可分拆性和內(nèi)部信用增級(jí)來(lái)探索國(guó)有企業(yè)改革之路。同時(shí)，該項(xiàng)目通過(guò)改組董事會(huì)和監(jiān)事會(huì)，選聘經(jīng)營(yíng)者（職業(yè)經(jīng)理人），對(duì)經(jīng)營(yíng)者進(jìn)行業(yè)績(jī)考核，并在信托計(jì)劃項(xiàng)下設(shè)計(jì)特別委員會(huì)，以應(yīng)對(duì)公司經(jīng)營(yíng)過(guò)程中出現(xiàn)的意外及重大事項(xiàng)的決策，創(chuàng)造性地將信托框架下的公司治理結(jié)構(gòu)予以完善，同時(shí)滿足了市場(chǎng)上各類投資者的收益及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期。華融不良資產(chǎn)證券化項(xiàng)目項(xiàng)目情況2003年6月,華融資產(chǎn)管理公司將涉及全國(guó)22個(gè)省市256戶企業(yè)的132.5億元人民幣債權(quán)資產(chǎn)組成一個(gè)資產(chǎn)包，委托給中信信托設(shè)立財(cái)產(chǎn)信托，期限為3年，優(yōu)先級(jí)受益權(quán)的預(yù)計(jì)收益率為4.17%。信托設(shè)立后，華融將全部信托受益權(quán)分為優(yōu)先級(jí)受益權(quán)和次級(jí)受益權(quán)，其中10億元優(yōu)先受益權(quán)主要轉(zhuǎn)讓給機(jī)構(gòu)投資者。華融擁有全部次級(jí)受益權(quán)，