進(jìn)入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代之后，金融業(yè)務(wù)地域限制被打破。金融企業(yè)沒(méi)有固定業(yè)務(wù)區(qū)域，金融服務(wù)面對(duì)所有用戶(hù)是平的。

金融消費(fèi)者逐漸年輕化，80、90后成為客戶(hù)主力，他們的消費(fèi)意識(shí)和金融意識(shí)正在增強(qiáng)。金融服務(wù)正在從以產(chǎn)品為中心，轉(zhuǎn)向以消費(fèi)者為中心。所有金融行業(yè)面對(duì)的最大挑戰(zhàn)是消費(fèi)者的消費(fèi)行為和消費(fèi)需求的轉(zhuǎn)變，金融企業(yè)迫切需要為產(chǎn)品尋找目標(biāo)客戶(hù)和為客戶(hù)定制產(chǎn)品。

一、用戶(hù)畫(huà)像背后的原因

1、金融消費(fèi)行為的改變，企業(yè)無(wú)法接觸到客戶(hù)

80后、90后總計(jì)共有3.4億人口，并日益成為金融企業(yè)主要的消費(fèi)者，但是他們的金融消費(fèi)習(xí)慣正在改變，他們不愿意到金融網(wǎng)點(diǎn)辦理業(yè)務(wù)，不喜歡被動(dòng)接受金融產(chǎn)品和服務(wù)。年輕人將主要的時(shí)間都消費(fèi)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，消費(fèi)在智能手機(jī)上。平均每個(gè)人，每天使用智能手機(jī)的時(shí)間超過(guò)了3小時(shí)，年輕人可能會(huì)超過(guò)4個(gè)小時(shí)。瀏覽手機(jī)已經(jīng)成為工作和睡覺(jué)之后的，人類(lèi)第三大生活習(xí)慣，移動(dòng)APP也成為所有金融企業(yè)的客戶(hù)入口、服務(wù)入口、消費(fèi)入口、數(shù)據(jù)入口。

金融企業(yè)越來(lái)越難面對(duì)面接觸到年輕人，無(wú)法像過(guò)去一樣，從對(duì)話中了解年輕人的想法，了解年輕人金融產(chǎn)品的需求。

2、消費(fèi)者需求出現(xiàn)分化，需要尋找目標(biāo)客戶(hù)  

客戶(hù)群體正在出現(xiàn)分化，市場(chǎng)上很少有一種產(chǎn)品和一種金融服務(wù)可以滿(mǎn)足所有用戶(hù)的需求。金融產(chǎn)品也需要進(jìn)行細(xì)化，為不同客戶(hù)提供不同產(chǎn)品。    

金融企業(yè)面對(duì)的客戶(hù)群體基數(shù)很大，有的客戶(hù)高風(fēng)險(xiǎn)偏好高，希望高風(fēng)險(xiǎn)高收益；有的客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)偏好低，希望穩(wěn)健收益；有的客戶(hù)金融理財(cái)意識(shí)低，只需服務(wù)較好即可；有的客戶(hù)完全沒(méi)有主意，你說(shuō)是啥就是啥；有的客戶(hù)注重體驗(yàn)，有的客戶(hù)注重實(shí)惠，有的客戶(hù)注重品牌，有的客戶(hù)注重風(fēng)險(xiǎn)等等。不同年齡，不同收入，不同職業(yè)，不同資產(chǎn)的客戶(hù)對(duì)金融產(chǎn)品的需求都不盡相同。金融企業(yè)需要為不同的客戶(hù)定制產(chǎn)品，滿(mǎn)足不同客戶(hù)的需要。對(duì)于金融企業(yè)，理財(cái)和消費(fèi)是主要的業(yè)務(wù)需求。

客戶(hù)消費(fèi)習(xí)慣的改變，企業(yè)無(wú)法接觸到客戶(hù)，無(wú)法了解客戶(hù)需求；客戶(hù)需求的分化，企業(yè)需要細(xì)分客戶(hù)，為目標(biāo)客戶(hù)開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)產(chǎn)品。金融企業(yè)需要借助于戶(hù)畫(huà)像，來(lái)了解客戶(hù)，找到目標(biāo)客戶(hù)，觸達(dá)客戶(hù)。

二、用戶(hù)畫(huà)像的目的

用戶(hù)畫(huà)像是在解客戶(hù)需求和消費(fèi)能力，以及客戶(hù)信用額度的基礎(chǔ)上，尋找潛在產(chǎn)品的目標(biāo)客戶(hù)，并利用畫(huà)像信息為客戶(hù)開(kāi)發(fā)產(chǎn)品。

提到用戶(hù)畫(huà)像，很多廠商都會(huì)提到360度用戶(hù)畫(huà)像，其實(shí)經(jīng)常360度客戶(hù)畫(huà)像是一個(gè)廣告宣傳用語(yǔ)，根本不存數(shù)據(jù)可以全面描述客戶(hù)，透徹了解客戶(hù)。人是非常復(fù)雜的動(dòng)物，信息緯度非常復(fù)雜，僅僅依靠外部信息來(lái)刻畫(huà)客戶(hù)內(nèi)心需要根本不可能。

用戶(hù)畫(huà)像一詞具有很重的場(chǎng)景因素，不同企業(yè)對(duì)于用戶(hù)畫(huà)像有著不同對(duì)理解和需求。舉個(gè)例子，金融行業(yè)和汽車(chē)行業(yè)對(duì)于用戶(hù)畫(huà)像需求的信息完全不一樣，信息緯度也不同，對(duì)畫(huà)像結(jié)果要求也不同。每個(gè)行業(yè)都有一套適合自己行業(yè)的用戶(hù)畫(huà)像方法，但是其核心都是為客戶(hù)服務(wù)，為業(yè)務(wù)場(chǎng)景服務(wù)。

用戶(hù)畫(huà)像本質(zhì)就是從業(yè)務(wù)角度出發(fā)對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分析，了解用戶(hù)需求，尋找目標(biāo)客戶(hù)。另外一個(gè)方面就是，金融企業(yè)利用統(tǒng)計(jì)的信息，開(kāi)發(fā)出適合目標(biāo)客戶(hù)的產(chǎn)品。

從商業(yè)角度出發(fā)的用戶(hù)畫(huà)像對(duì)企業(yè)具有很大的價(jià)值，用戶(hù)畫(huà)像目的有兩個(gè)。

一個(gè)是業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)，尋找目標(biāo)客戶(hù)。另外一個(gè)就是，參考用戶(hù)畫(huà)像的信息，為用戶(hù)設(shè)計(jì)產(chǎn)品或開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo)活動(dòng)。

三、用戶(hù)畫(huà)像工作堅(jiān)持的原則

市場(chǎng)上用戶(hù)畫(huà)像的方法很多，許多企業(yè)也提供用戶(hù)畫(huà)像服務(wù)，將用戶(hù)畫(huà)像提升到很有逼格一件事。金融企業(yè)是最早開(kāi)始用戶(hù)畫(huà)像的行業(yè)，由于擁有豐富的數(shù)據(jù)，金融企業(yè)在進(jìn)行用戶(hù)畫(huà)像時(shí)，對(duì)眾多緯度的數(shù)據(jù)無(wú)從下手，總是認(rèn)為用戶(hù)畫(huà)像數(shù)據(jù)緯度越多越好，畫(huà)像數(shù)據(jù)越豐富越好，某些輸入的數(shù)據(jù)還設(shè)定了權(quán)重甚至建立了模型，搞的用戶(hù)畫(huà)像是一個(gè)巨大而負(fù)責(zé)的工程。但是費(fèi)力很大力氣進(jìn)行了畫(huà)像之后，卻發(fā)現(xiàn)只剩下了用戶(hù)畫(huà)像，和業(yè)務(wù)相聚甚遠(yuǎn)，沒(méi)有辦法直接支持業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)，投入精力巨大但是回報(bào)微小，可以說(shuō)是得不償失，無(wú)法向領(lǐng)導(dǎo)交代。

事實(shí)上，用戶(hù)畫(huà)像涉及數(shù)據(jù)的緯度需要業(yè)務(wù)場(chǎng)景結(jié)合，既要簡(jiǎn)單干練又要和業(yè)務(wù)強(qiáng)相關(guān)，既要篩選便捷又要方便進(jìn)一步操作。用戶(hù)畫(huà)像需要堅(jiān)持三個(gè)原則，分別是人口屬性和信用信息為主，強(qiáng)相關(guān)信息為主，定性數(shù)據(jù)為主。下面就分別展開(kāi)進(jìn)行解釋和分析。

1、信用信息和人口屬性為主

描述一個(gè)用戶(hù)的信息很多，信用信息是用戶(hù)畫(huà)像中重要的信息，信用信息是描述一個(gè)人在社會(huì)中的消費(fèi)能力信息。任何企業(yè)進(jìn)行用戶(hù)畫(huà)像的目的是尋找目標(biāo)客戶(hù)，其必須是具有潛在消費(fèi)能力的用戶(hù)。信用信息可以直接證明客戶(hù)的消費(fèi)能力，是用戶(hù)畫(huà)像中最重要和基礎(chǔ)的信息。一句戲言，所有的信息都是信用信息就是這個(gè)道理。其包含消費(fèi)者工作、收入、學(xué)歷、財(cái)產(chǎn)等信息。

定位完目標(biāo)客戶(hù)之后，金融企業(yè)需要觸達(dá)客戶(hù)，人口屬性信息就是起到觸達(dá)客戶(hù)的作用，人口屬性信息包含姓名、性別，電話號(hào)碼，郵件地址，家庭住址等信息。這些信息可以幫助金融企業(yè)聯(lián)系客戶(hù)，將產(chǎn)品和服務(wù)推銷(xiāo)給客戶(hù)。

2、采用強(qiáng)相關(guān)信息，忽略弱相關(guān)信息

我們需要介紹一下強(qiáng)相關(guān)信息和弱相關(guān)信息。強(qiáng)相關(guān)信息就是同場(chǎng)景需求直接相關(guān)的信息，其可以是因果信息，也可以是相關(guān)程度很高的信息。

如果定義采用0到1作為相關(guān)系數(shù)取值范圍的化，0.6以上的相關(guān)系數(shù)就應(yīng)該定義為強(qiáng)相關(guān)信息。例如在其他條件相同的前提下，35歲左右人的平均工資高于平均年齡為30歲的人，計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)的學(xué)生平均工資高于哲學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)生，從事金融行業(yè)工作的平均工資高于從事紡織行業(yè)的平均工資，上海的平均工資超過(guò)海南省平均工資。從這些信息可以看出來(lái)人的年齡、學(xué)歷、職業(yè)、地點(diǎn)對(duì)收入的影響較大，同收入高低是強(qiáng)相關(guān)關(guān)系。簡(jiǎn)單的將，對(duì)信用信息影響較大的信息就是強(qiáng)相關(guān)信息，反之則是弱相關(guān)信息。

用戶(hù)其他的信息，例如用戶(hù)的身高、體重、姓名、星座等信息，很難從概率上分析出其對(duì)消費(fèi)能力的影響，這些弱相關(guān)信息，這些信息就不應(yīng)該放到用戶(hù)畫(huà)像中進(jìn)行分析，對(duì)用戶(hù)的信用消費(fèi)能力影響很小，不具有較大的商業(yè)價(jià)值。

用戶(hù)畫(huà)像和用戶(hù)分析時(shí)，需要考慮強(qiáng)相關(guān)信息，不要考慮弱相關(guān)信息，這是用戶(hù)畫(huà)像的一個(gè)原則。

3、將定量的信息歸類(lèi)為定性的信息

用戶(hù)畫(huà)像的目的是為產(chǎn)品篩選出目標(biāo)客戶(hù)，定量的信息不利于對(duì)客戶(hù)進(jìn)行篩選，需要將定量信息轉(zhuǎn)化為定性信息，通過(guò)信息類(lèi)別來(lái)篩選人群。

例如可以將年齡段對(duì)客戶(hù)進(jìn)行劃分，18歲－25歲定義為年輕人，25歲－35歲定義為中青年，36-45定義為中年人等?？梢詤⒖紓€(gè)人收入信息，將人群定義為高收入人群，中等收入人群，低收入人群。參考資產(chǎn)信息也可以將客戶(hù)定義為高、中、低級(jí)別。定性信息的類(lèi)別和方式方法，金融可以從自身業(yè)務(wù)出發(fā)，沒(méi)有固定的模式。

將金融企業(yè)各類(lèi)定量信息，集中在一起，對(duì)定性信息進(jìn)行分類(lèi)，并進(jìn)行定性化，有利與對(duì)用戶(hù)進(jìn)行篩選，快速定位目標(biāo)客戶(hù)，是用戶(hù)畫(huà)像的另外一個(gè)原則。

劉華鵬老師在蒲城縣銀行業(yè)協(xié)會(huì)講授互聯(lián)網(wǎng)金融

四、用戶(hù)畫(huà)像的方法介紹，不要太復(fù)雜

金融企業(yè)需要結(jié)合業(yè)務(wù)需求進(jìn)行用戶(hù)畫(huà)像，從實(shí)用角度出發(fā)，我們可以將用戶(hù)畫(huà)像信息分成五類(lèi)信息。分別是人口屬性，信用屬性，消費(fèi)特征，興趣愛(ài)好，社交屬性。它們基本覆蓋了業(yè)務(wù)需求所需要的強(qiáng)相關(guān)信息，結(jié)合外部場(chǎng)景數(shù)據(jù)將會(huì)產(chǎn)生巨大的商業(yè)價(jià)值。我們先了解下用戶(hù)畫(huà)像的五大類(lèi)信息的作用，以及涉及的強(qiáng)相關(guān)信息。特別復(fù)雜的用戶(hù)畫(huà)像緯度例如八個(gè)緯度，十個(gè)緯度信息都不利于商業(yè)應(yīng)用，不建議金融企業(yè)進(jìn)行采用，其他具有價(jià)值的信息，基本上都可以歸納到這五個(gè)緯度。金融企業(yè)達(dá)到其商業(yè)需求，從這五個(gè)緯度信息進(jìn)行應(yīng)用就可以了，不需要過(guò)于復(fù)雜用戶(hù)畫(huà)像這個(gè)工作，同時(shí)商業(yè)意義也不太大。

1、人口屬性：用于描述一個(gè)人基本特征的信息，主要作用是幫助金融企業(yè)知道客戶(hù)是誰(shuí)，如何觸達(dá)用戶(hù)。姓名，性別，年齡，電話號(hào)碼，郵箱，家庭住址都屬于人口屬性信息。

2、信用屬性：用于描述用戶(hù)收入潛力和收入情況，支付能力。幫助企業(yè)了解客戶(hù)資產(chǎn)情況和信用情況，有利于定位目標(biāo)客戶(hù)?？蛻?hù)職業(yè)、收入、資產(chǎn)、負(fù)債、學(xué)歷、信用評(píng)分等都屬于信用信息。

3、消費(fèi)特征：用于描述客戶(hù)主要消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)偏好，用于尋找高頻和高價(jià)值客戶(hù)。幫助企業(yè)依據(jù)客戶(hù)消費(fèi)特點(diǎn)推薦相關(guān)金融產(chǎn)品和服務(wù)，轉(zhuǎn)化率將非常高。為了便于篩選客戶(hù)，可以參考客戶(hù)的消費(fèi)記錄將客戶(hù)直接定性為某些消費(fèi)特征人群，例如差旅人群，境外游人群，旅游人群，餐飲用戶(hù)，汽車(chē)用戶(hù)，母嬰用戶(hù)，理財(cái)人群等。

4、興趣愛(ài)好：用于描述客戶(hù)具有哪方面的興趣愛(ài)好，在這些興趣方面可能消費(fèi)偏好比較高。幫助企業(yè)了解客戶(hù)興趣和消費(fèi)傾向，定向進(jìn)行活動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)。興趣愛(ài)好的信息可能會(huì)和消費(fèi)特征中部分信息有重復(fù)，區(qū)別在于數(shù)據(jù)來(lái)源不同。消費(fèi)特征來(lái)源于已有的消費(fèi)記錄，但是購(gòu)買(mǎi)的物品和服務(wù)不一定是自己享用，但是興趣愛(ài)好代表本人的真實(shí)興趣。例如戶(hù)外運(yùn)動(dòng)愛(ài)好者，旅游愛(ài)好者，電影愛(ài)好者，科技發(fā)燒友，健身愛(ài)好者，奢侈品愛(ài)好者等。興趣愛(ài)好的信息可能來(lái)源于社交信息和客戶(hù)位置信息。

5、社交信息：用于描述用戶(hù)在社交媒體的評(píng)論，這些信息往往代表用戶(hù)內(nèi)心的想法和需求，具有實(shí)時(shí)性高，轉(zhuǎn)化率高的特點(diǎn)。例如客戶(hù)詢(xún)問(wèn)上海哪里好玩？澳大利亞墨爾本的交通？房屋貸款哪家優(yōu)惠多？那個(gè)理財(cái)產(chǎn)品好？這些社交信息都是代表客戶(hù)多需求，如果企業(yè)可以及時(shí)了解到，將會(huì)有助于產(chǎn)品推廣。

這些用戶(hù)畫(huà)像信息歸類(lèi)基本覆蓋了業(yè)務(wù)需求和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)所需要的信息，需要對(duì)這些信息進(jìn)行進(jìn)行整理和處理。根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，將定量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為定性的數(shù)據(jù)，并將強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理。

五、金融企業(yè)用戶(hù)畫(huà)像的基本步驟如下

參考金融企業(yè)的數(shù)據(jù)類(lèi)型和業(yè)務(wù)需求，可以將金融企業(yè)用戶(hù)畫(huà)像工作進(jìn)行細(xì)化?；旧蠌臄?shù)據(jù)集中到數(shù)據(jù)處理，從強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)到定性分類(lèi)數(shù)據(jù)，從引入外部數(shù)據(jù)到依據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行篩選目標(biāo)用戶(hù)。

1）畫(huà)像相關(guān)數(shù)據(jù)的整理和集中

金融企業(yè)內(nèi)部的信息分布在不同的系統(tǒng)中，一般情況下，人口屬性信息主要集中在客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)，信用信息主要集中在交易系統(tǒng)和產(chǎn)品系統(tǒng)之中，也集中在客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)中，消費(fèi)特征主要集中在渠道和產(chǎn)品系統(tǒng)中。

興趣愛(ài)好和社交信息需要從外部引入，例如客戶(hù)的行為軌跡可以代表其興趣愛(ài)好和品牌愛(ài)好，移動(dòng)設(shè)備到位置信息可以提供較為準(zhǔn)確的興趣愛(ài)好信息。社交信息，可以借助于金融行業(yè)自身的文本挖掘能力進(jìn)行采集和分析，也是可以借助于廠商的技術(shù)能力在社交網(wǎng)站上直接獲得。社交信息往往是實(shí)時(shí)信息，商業(yè)價(jià)值較高，轉(zhuǎn)化率也較高，是大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方面的主要信息來(lái)源。例如用用戶(hù)在社交網(wǎng)站上提出羅馬哪里好玩的問(wèn)題，就代表用戶(hù)未來(lái)可能有出國(guó)旅游的需求；如果客戶(hù)在對(duì)比兩款汽車(chē)的優(yōu)良，客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)汽車(chē)的可能性就較大。金融企業(yè)可以及時(shí)介入，為客戶(hù)提供金融服務(wù)。

客戶(hù)畫(huà)像數(shù)據(jù)主要分為五類(lèi)，人口屬性、信用信息、消費(fèi)特征、興趣愛(ài)好、社交信息。這些數(shù)據(jù)都分布在不同的信息系統(tǒng)，金融企業(yè)都上線了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DW），所有畫(huà)像相關(guān)的強(qiáng)相關(guān)信息都可以從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里面整理和集中，并且依據(jù)畫(huà)像商業(yè)需求，利用跑批作業(yè)，加工數(shù)據(jù)，生成用戶(hù)畫(huà)像的原始數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)成為用戶(hù)畫(huà)像數(shù)據(jù)的主要處理工具，依據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景和畫(huà)像需求將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、篩選、歸納、加工等，生成用戶(hù)畫(huà)像需要的原始數(shù)據(jù)。

用戶(hù)畫(huà)像的緯度信息不是越多越好，只需要找到可五大類(lèi)畫(huà)像信息強(qiáng)相關(guān)信息，同業(yè)務(wù)場(chǎng)景強(qiáng)相關(guān)信息，同產(chǎn)品和目標(biāo)客戶(hù)強(qiáng)相關(guān)信息即可。根本不存在360度的用戶(hù)畫(huà)像信息，也不存在豐富的信息可以完全了解客戶(hù)，另外數(shù)據(jù)的實(shí)效性也要重點(diǎn)考慮。

2）找到同業(yè)務(wù)場(chǎng)景強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)

依據(jù)用戶(hù)畫(huà)像的原則，所有畫(huà)像信息應(yīng)該是5大分類(lèi)的強(qiáng)相關(guān)信息。強(qiáng)相關(guān)信息是指同業(yè)務(wù)場(chǎng)景強(qiáng)相關(guān)信息，可以幫助金融行業(yè)定位目標(biāo)客戶(hù)，了解客戶(hù)潛在需求，開(kāi)發(fā)需求產(chǎn)品。

只有強(qiáng)相關(guān)信息才能幫助金融企業(yè)有效結(jié)合業(yè)務(wù)需求，創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。例如姓名、手機(jī)號(hào)、家庭地址就是能夠觸達(dá)客戶(hù)的強(qiáng)人口屬性信息，收入、學(xué)歷、職業(yè)、資產(chǎn)就是客戶(hù)信用信息的強(qiáng)相關(guān)信息。差旅人群、境外游人群、汽車(chē)用戶(hù)、旅游人群、母嬰人群就是消費(fèi)特征的強(qiáng)相關(guān)信息。攝影愛(ài)好者、游戲愛(ài)好者、健身愛(ài)好者、電影人群、戶(hù)外愛(ài)好者就是客戶(hù)興趣愛(ài)好的強(qiáng)相關(guān)信息。社交媒體上發(fā)表的旅游需求，旅游攻略，理財(cái)咨詢(xún)，汽車(chē)需求，房產(chǎn)需求等信息代表了用戶(hù)的內(nèi)心需求，是社交信息場(chǎng)景應(yīng)用的強(qiáng)相關(guān)信息。

金融企業(yè)內(nèi)部信息較多，在用戶(hù)畫(huà)像階段不需要對(duì)所有信息都采用，只需要采用同業(yè)務(wù)場(chǎng)景和目標(biāo)客戶(hù)強(qiáng)相關(guān)的信息即可，這樣有助于提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率，降低ROI，有利于簡(jiǎn)單找到業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景，在數(shù)據(jù)變現(xiàn)過(guò)程中也容易實(shí)現(xiàn)。

千萬(wàn)不要將用戶(hù)畫(huà)像工作搞的過(guò)于復(fù)雜，同業(yè)務(wù)場(chǎng)景關(guān)系不大，這樣就讓很多金融企業(yè)特別是領(lǐng)導(dǎo)失去用戶(hù)畫(huà)像的興趣，看不到用戶(hù)畫(huà)像的商業(yè)，不愿意在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域投資。為企業(yè)帶來(lái)商業(yè)價(jià)值才是用戶(hù)畫(huà)像工作的主要?jiǎng)恿椭饕康摹?/span>

3）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和標(biāo)簽化（定量to定性）

金融企業(yè)集中了所有信息之后，依據(jù)業(yè)務(wù)需求，對(duì)信息進(jìn)行加工整理，需要對(duì)定量的信息進(jìn)行定性，方便信息分類(lèi)和篩選。這部分工作建議在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行，不建議在大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)（DMP）里進(jìn)行加工。

定性信息進(jìn)行定量分類(lèi)是用戶(hù)畫(huà)像的一個(gè)重要工作環(huán)節(jié)，具有較高的業(yè)務(wù)場(chǎng)景要求，考驗(yàn)用戶(hù)畫(huà)像商業(yè)需求的轉(zhuǎn)化。其主要目的是幫助企業(yè)將復(fù)雜數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單化，將交易數(shù)據(jù)定性進(jìn)行歸類(lèi)，并且融入商業(yè)分析的要求，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行商業(yè)加工。例如可以將客戶(hù)按照年齡區(qū)間分為學(xué)生，青年，中青年，中年，中老年，老年等人生階段。源于各人生階段的金融服務(wù)需求不同，在尋找目標(biāo)客戶(hù)時(shí)，可以通過(guò)人生階段進(jìn)行目標(biāo)客戶(hù)定位。企業(yè)可以利用客戶(hù)的收入、學(xué)歷、資產(chǎn)等情況將客戶(hù)分為低、中、高端客戶(hù)，并依據(jù)其金融服務(wù)需求，提供不同的金融服務(wù)?？梢詤⒖计?a target="_blank" style="color: black;" >金融消費(fèi)記錄和資產(chǎn)信息，以及交易產(chǎn)品，購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品，將客戶(hù)消費(fèi)特征進(jìn)行定性描述，區(qū)分出電商客戶(hù)，理財(cái)客戶(hù)，保險(xiǎn)客戶(hù)，穩(wěn)健投資客戶(hù)，激進(jìn)投資客戶(hù)，餐飲客戶(hù)，旅游客戶(hù)，高端客戶(hù)，公務(wù)員客戶(hù)等。利用外部的數(shù)據(jù)可以將定性客戶(hù)的興趣愛(ài)好，例如戶(hù)外愛(ài)好者，奢侈品愛(ài)好者，科技產(chǎn)品發(fā)燒友，攝影愛(ài)好者，高端汽車(chē)需求者等信息。

將定量信息歸納為定性信息，并依據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行標(biāo)簽化，有助于金融企業(yè)找到目標(biāo)客戶(hù)，并且了解客戶(hù)的潛在需求，為金融行業(yè)的產(chǎn)品找到目標(biāo)客戶(hù)，進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，降低營(yíng)銷(xiāo)成本，提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率。另外金融企業(yè)還可以依據(jù)客戶(hù)的消費(fèi)特征、興趣愛(ài)好、社交信息及時(shí)為客戶(hù)推薦產(chǎn)品，設(shè)計(jì)產(chǎn)品，優(yōu)化產(chǎn)品流程。提高產(chǎn)品銷(xiāo)售的活躍率，幫助金融企業(yè)更好地為客戶(hù)設(shè)計(jì)產(chǎn)品。

4）依據(jù)業(yè)務(wù)需求引入外部數(shù)據(jù)

利用數(shù)據(jù)進(jìn)行畫(huà)像目的主要時(shí)為業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供數(shù)據(jù)支持，包括尋找到產(chǎn)品的目標(biāo)客戶(hù)和觸達(dá)客戶(hù)。金融企業(yè)自身的數(shù)據(jù)不足以了解客戶(hù)的消費(fèi)特征、興趣愛(ài)好、社交信息。

金融企業(yè)可以引入外部信息來(lái)豐富客戶(hù)畫(huà)像信息，例如引入銀聯(lián)和電商的信息來(lái)豐富消費(fèi)特征信息，引入移動(dòng)大數(shù)據(jù)的位置信息來(lái)豐富客戶(hù)的興趣愛(ài)好信息，引入外部廠商的數(shù)據(jù)來(lái)豐富社交信息等。

外部信息的緯度較多，內(nèi)容也很豐富，但是如何引入外部信息是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)的工作。外部信息在引入時(shí)需要考慮幾個(gè)問(wèn)題，分別是外部數(shù)據(jù)的覆蓋里，如何和內(nèi)部數(shù)據(jù)打通，和內(nèi)部信息的匹配率，以及信息的相關(guān)程度，還有數(shù)據(jù)的鮮活度，這些都是引入外部信息的主要考慮緯度。外部數(shù)據(jù)魚(yú)龍混雜，數(shù)據(jù)的合規(guī)性也是金融企業(yè)在引入外部數(shù)據(jù)時(shí)的一個(gè)重要考慮，敏感的信息例如手機(jī)號(hào)、家庭住址、身份證號(hào)在引入或匹配時(shí)都應(yīng)該注意隱私問(wèn)題，基本的原則是不進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配和驗(yàn)證。

外部數(shù)據(jù)不會(huì)集中在某一家，需要金融企業(yè)花費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行尋找。外部數(shù)據(jù)和內(nèi)部數(shù)據(jù)的打通是個(gè)很復(fù)雜的問(wèn)題，手機(jī)號(hào)／設(shè)備號(hào)／身份證號(hào)的MD5數(shù)值匹配是一種好的方法，不涉及隱私數(shù)據(jù)的交換，可以進(jìn)行唯一匹配。依據(jù)行業(yè)內(nèi)部的經(jīng)驗(yàn)，沒(méi)有一家企業(yè)外部數(shù)據(jù)可以滿(mǎn)足企業(yè)要求，外部數(shù)據(jù)的引入需要多方面數(shù)據(jù)。一般情況下，數(shù)據(jù)覆蓋率達(dá)到70%以上，就是一個(gè)非常高的覆蓋率。覆蓋率達(dá)到20%以上就可以進(jìn)行商業(yè)應(yīng)用了。

金融行業(yè)外部數(shù)據(jù)源較好合作方有銀聯(lián)、芝麻信用、運(yùn)營(yíng)商、中航信、騰云天下、騰訊、微博、前海征信，各大電商平臺(tái)等。市場(chǎng)上數(shù)據(jù)提供商已經(jīng)很多，并且數(shù)據(jù)質(zhì)量都不錯(cuò)，需要金融行業(yè)一家一家去挖掘，或者委托一個(gè)廠商代理引入也可以。獨(dú)立第三方幫助金融行業(yè)引入外部數(shù)據(jù)可以降低數(shù)據(jù)交易成本，同時(shí)也可以降低數(shù)據(jù)合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，是一個(gè)不錯(cuò)得嘗試。另外各大城市和區(qū)域的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，也是一個(gè)較好的外部數(shù)據(jù)引入方式。

5）按照業(yè)務(wù)需求進(jìn)行篩選客戶(hù)（DMP的作用）

用戶(hù)畫(huà)像主要目的是讓金融企業(yè)挖掘已有的數(shù)據(jù)價(jià)值，利用數(shù)據(jù)畫(huà)像技術(shù)尋找到目標(biāo)客戶(hù)和客戶(hù)到潛在需求，進(jìn)行產(chǎn)品推銷(xiāo)和設(shè)計(jì)改良產(chǎn)品。

用戶(hù)畫(huà)像從業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)商業(yè)變現(xiàn)重要方式。用戶(hù)畫(huà)像是數(shù)據(jù)思維運(yùn)營(yíng)過(guò)程中到一個(gè)重要閉環(huán)，幫助金融企業(yè)利用數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)，以及產(chǎn)品設(shè)計(jì)。用戶(hù)畫(huà)像就是一切以數(shù)據(jù)商業(yè)化運(yùn)營(yíng)為中心，以商業(yè)場(chǎng)景為中，幫助金融企業(yè)深度分析客戶(hù)，找到目標(biāo)客戶(hù)。

DMP（大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)）在整個(gè)用戶(hù)畫(huà)像過(guò)程中起到了一個(gè)數(shù)據(jù)變現(xiàn)的作用。從技術(shù)角度來(lái)講，DMP將畫(huà)像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽化，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)找到相似人群，同業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度結(jié)合，篩選出具有價(jià)值的數(shù)據(jù)和客戶(hù)，定位目標(biāo)客戶(hù)，觸達(dá)客戶(hù)，對(duì)營(yíng)銷(xiāo)效果進(jìn)行記錄和反饋。大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)DMP過(guò)去主要應(yīng)用在廣告行業(yè)，在金融行業(yè)應(yīng)用不多，未來(lái)會(huì)成為數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用的主要平臺(tái)。

DMP可以幫助信用卡公司篩選出未來(lái)一個(gè)月可能進(jìn)行分期付款的客戶(hù)，電子產(chǎn)品重度購(gòu)買(mǎi)客戶(hù)，篩選出金融理財(cái)客戶(hù)，篩選出高端客戶(hù)（在本行資產(chǎn)很少，但是在他行資產(chǎn)很多），篩選出保障險(xiǎn)種，壽險(xiǎn)，教育險(xiǎn)，車(chē)險(xiǎn)等客戶(hù)，篩選出穩(wěn)健投資人，激進(jìn)投資人，財(cái)富管理等方面等客戶(hù)，并且可以觸達(dá)這些客戶(hù)，提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率，利用數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)值變現(xiàn)。DMP還可以了解客戶(hù)的消費(fèi)習(xí)慣、興趣愛(ài)好、以及近期需求，為客戶(hù)定制金融產(chǎn)品和服務(wù)，進(jìn)行跨界營(yíng)銷(xiāo)。利用客戶(hù)的消費(fèi)偏好，提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率，提高用戶(hù)黏度。

DMP還作為引入外部數(shù)據(jù)的平臺(tái)，將外部具有價(jià)值的數(shù)據(jù)引入到金融企業(yè)內(nèi)部，補(bǔ)充用戶(hù)畫(huà)像數(shù)據(jù)，創(chuàng)建不同業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景和商業(yè)需求，特別是移動(dòng)大數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)的應(yīng)用，可以幫助金融企業(yè)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)，讓用戶(hù)畫(huà)像離商業(yè)應(yīng)用更加近一些，體現(xiàn)用戶(hù)畫(huà)像的商業(yè)價(jià)值。

用戶(hù)畫(huà)像的關(guān)鍵不是360度分析客戶(hù)，而是為企業(yè)帶來(lái)商業(yè)價(jià)值，離開(kāi)了商業(yè)價(jià)值談?dòng)脩?hù)畫(huà)像就是耍流氓。金融企業(yè)用戶(hù)畫(huà)像項(xiàng)目出發(fā)點(diǎn)一定要從業(yè)務(wù)需求出發(fā)，從強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)出發(fā)，從業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用出發(fā)。用戶(hù)畫(huà)像的本質(zhì)就是深度分析客戶(hù)，掌握具有價(jià)值數(shù)據(jù)，找到目標(biāo)客戶(hù)，按照客戶(hù)需求來(lái)定制產(chǎn)品，利用數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)價(jià)值變現(xiàn)。

五、金融行業(yè)用戶(hù)畫(huà)像實(shí)踐

1）銀行用戶(hù)畫(huà)像實(shí)踐介紹

銀行具有豐富的交易數(shù)據(jù)、個(gè)人屬性數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)、信用數(shù)據(jù)和客戶(hù)數(shù)據(jù)，用戶(hù)畫(huà)像的需求較大。但是缺少社交信息和興趣愛(ài)好信息。

到銀行網(wǎng)點(diǎn)來(lái)辦業(yè)務(wù)的人年紀(jì)偏大，未來(lái)消費(fèi)者主要在網(wǎng)上進(jìn)行業(yè)務(wù)辦理。銀行接觸不到客戶(hù)，無(wú)法了解客戶(hù)需求，缺少觸達(dá)客戶(hù)的手段。分析客戶(hù)、了解客戶(hù)、找到目標(biāo)客戶(hù)、為客戶(hù)設(shè)計(jì)其需要的產(chǎn)品，成了銀行進(jìn)行用戶(hù)畫(huà)像的主要目的。銀行的主要業(yè)務(wù)需求集中在消費(fèi)金融、財(cái)富管理、融資服務(wù)，用戶(hù)畫(huà)像要從這幾個(gè)角度出發(fā)，尋找目標(biāo)客戶(hù)。

銀行的客戶(hù)數(shù)據(jù)很豐富，數(shù)據(jù)類(lèi)型和總量較多，系統(tǒng)也很多?？梢試?yán)格遵循用戶(hù)畫(huà)像的五大步驟。先利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集中，篩選出強(qiáng)相關(guān)信息，對(duì)定量信息定性化，生成DMP需要的數(shù)據(jù)。利用DMP進(jìn)行基礎(chǔ)標(biāo)簽和應(yīng)用定制，結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，進(jìn)行目標(biāo)客戶(hù)篩選或?qū)τ脩?hù)進(jìn)行深度分析。同時(shí)利用DMP引入外部數(shù)據(jù)，完善數(shù)據(jù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)，提高目標(biāo)客戶(hù)精準(zhǔn)度。找到觸達(dá)客戶(hù)的方式，對(duì)客戶(hù)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)，并對(duì)營(yíng)銷(xiāo)效果進(jìn)行反饋，衡量數(shù)據(jù)產(chǎn)品的商業(yè)價(jià)值。利用反饋數(shù)據(jù)來(lái)修正營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)和提高ROI。形成市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值變現(xiàn)的閉環(huán)。另外DMP還可以深度分析客戶(hù)，依據(jù)客戶(hù)的消費(fèi)特征、興趣愛(ài)好、社交需求、信用信息來(lái)開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)產(chǎn)品，為金融企業(yè)的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)提供數(shù)據(jù)支撐，并為產(chǎn)品銷(xiāo)售方式提供場(chǎng)景數(shù)據(jù)。

簡(jiǎn)單介紹一些DMP可以做到的數(shù)據(jù)場(chǎng)景變現(xiàn)。

A：尋找分期客戶(hù)

利用銀聯(lián)數(shù)據(jù)＋自身數(shù)據(jù)＋信用卡數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)信用卡消費(fèi)超過(guò)其月收入的用戶(hù)，推薦其進(jìn)行消費(fèi)分期。

B：尋找高端資產(chǎn)客戶(hù)

利用銀聯(lián)數(shù)據(jù)＋移動(dòng)位置數(shù)據(jù)（別墅／高檔小區(qū)）＋物業(yè)費(fèi)代扣數(shù)據(jù)＋銀行自身數(shù)據(jù)＋汽車(chē)型號(hào)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在銀行資產(chǎn)較少，在其他行資產(chǎn)較多的用戶(hù)，為其提供高端資產(chǎn)管理服務(wù)

C：需找理財(cái)客戶(hù)

利用自身數(shù)據(jù)（交易＋工資）＋移動(dòng)端理財(cái)客戶(hù)端／電商活躍數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)客戶(hù)將工資／資產(chǎn)轉(zhuǎn)到外部，但是電商消費(fèi)不活躍客戶(hù)，其互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)可能性較大，可以為其提供理財(cái)服務(wù)，將資金留在本行。

D：尋找境外游客戶(hù)

利用自身卡消費(fèi)數(shù)據(jù)＋移動(dòng)設(shè)備位置信息＋社交好境外強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)（攻略，航線，景點(diǎn)，費(fèi)用），尋找境外游客戶(hù)為其提供金融服務(wù)。

E：尋找貸款客戶(hù)：

利用自身數(shù)據(jù)（人口屬性＋信用信息）＋移動(dòng)設(shè)備位置信息＋社交購(gòu)房／消費(fèi)強(qiáng)相關(guān)信息，尋找即將購(gòu)車(chē)／購(gòu)房的目標(biāo)客戶(hù)，為其提供金融服務(wù)（抵押貸款／消費(fèi)貸款）。

2）保險(xiǎn)行業(yè)用戶(hù)畫(huà)像實(shí)踐

保險(xiǎn)行業(yè)的產(chǎn)品是一個(gè)長(zhǎng)周期產(chǎn)品，保險(xiǎn)客戶(hù)再次購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率很高，經(jīng)營(yíng)好老客戶(hù)是保險(xiǎn)公司一項(xiàng)重要任務(wù)。保險(xiǎn)公司內(nèi)部的交易系統(tǒng)不多，交易方式不是很復(fù)雜，數(shù)據(jù)主要集中在產(chǎn)品系統(tǒng)和交易系統(tǒng)之中，客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)中也包含豐富了信息，但是數(shù)據(jù)集中在很多保險(xiǎn)公司還沒(méi)有完成，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)可能需要在用戶(hù)畫(huà)像建設(shè)前完成。

保險(xiǎn)公司主要數(shù)據(jù)有人口屬性信息，信用信息，產(chǎn)品銷(xiāo)售信息，客戶(hù)家人信息。缺少興趣愛(ài)好、消費(fèi)特征、社交信息等信息。保險(xiǎn)產(chǎn)品主要有壽險(xiǎn)，車(chē)險(xiǎn)，保障，財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)，意外險(xiǎn)，養(yǎng)老險(xiǎn)，旅游險(xiǎn)。

保險(xiǎn)行業(yè)DMP用戶(hù)畫(huà)像的業(yè)務(wù)場(chǎng)景都是圍繞保險(xiǎn)產(chǎn)品進(jìn)行的，簡(jiǎn)單的應(yīng)用場(chǎng)景可以是。

A：依據(jù)自身數(shù)據(jù)（個(gè)人屬性）＋外部養(yǎng)車(chē)App活躍情況，為保險(xiǎn)公司找到車(chē)險(xiǎn)客戶(hù)

B：依據(jù)自身數(shù)據(jù)（個(gè)人屬性）＋移動(dòng)設(shè)備位置信息—戶(hù)外運(yùn)動(dòng)人群，為保險(xiǎn)企業(yè)找到商旅人群，推銷(xiāo)意外險(xiǎn)和保障險(xiǎn)。

C：依據(jù)自身數(shù)據(jù)（家人數(shù)據(jù)）＋人生階段信息，為用戶(hù)推薦理財(cái)保險(xiǎn)，壽險(xiǎn)，保障保險(xiǎn)，養(yǎng)老險(xiǎn)，教育險(xiǎn)

D：依據(jù)自身數(shù)據(jù)＋外部數(shù)據(jù)，為高端人士提供財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)和壽險(xiǎn)

3）  證券行業(yè)用戶(hù)畫(huà)像

2015年4月13日，一碼通實(shí)施之后，證券行業(yè)面臨了互聯(lián)網(wǎng)證券平臺(tái)的強(qiáng)力競(jìng)爭(zhēng)，依據(jù)TalkingData發(fā)布的金融App排行榜，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)證券App，排名前5位的證券類(lèi)App，只有一家傳統(tǒng)券商華泰證券。排名第一的互聯(lián)網(wǎng)券商同化順覆裝機(jī)量是排名第一傳統(tǒng)券商的6倍，前三名的互聯(lián)券商總體覆蓋用戶(hù)接近6000萬(wàn)用戶(hù)。用戶(hù)總數(shù)還在不斷增加。傳統(tǒng)證券行業(yè)現(xiàn)在面臨的主要挑戰(zhàn)是用戶(hù)交易賬戶(hù)的爭(zhēng)奪，證券行業(yè)如何增加新用戶(hù)？如何留住用戶(hù)？如何提高證券行業(yè)用戶(hù)的活躍？如何提高單個(gè)客戶(hù)的收入？是證券行業(yè)主要的業(yè)務(wù)需求。

證券行業(yè)擁有的數(shù)據(jù)類(lèi)型有個(gè)人屬性信息例如用戶(hù)名稱(chēng)，手機(jī)號(hào)碼，家庭地址，郵件地址等。證券公司還擁有交易用戶(hù)的資產(chǎn)和交易紀(jì)錄，同時(shí)還擁有用戶(hù)收益數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，證券公司可以利用數(shù)據(jù)建立業(yè)務(wù)場(chǎng)景，篩選目標(biāo)客戶(hù)，為用戶(hù)提供適合的產(chǎn)品，同時(shí)提高單個(gè)客戶(hù)收入。

證券公司可以利用用戶(hù)畫(huà)像數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)，下面舉幾個(gè)例子，看看用戶(hù)畫(huà)像和用戶(hù)分析來(lái)幫助證券公司創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。

六、外部數(shù)據(jù)介紹

金融企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)主要集中在個(gè)人屬性，信用屬性和消費(fèi)特征上，缺少社交屬性和興趣偏好等信息，這些信息可以通過(guò)第三方獲得。

社交數(shù)據(jù)就是客戶(hù)在社交媒體上發(fā)表的言論和行為，可以是評(píng)論，文章，圖片，甚至可以是表情符號(hào)，音頻和視頻。社交數(shù)據(jù)可以依靠第三方平臺(tái)，在社交網(wǎng)站上利用爬蟲(chóng)技術(shù)進(jìn)行獲得（Spider）。社交數(shù)據(jù)的打通是一個(gè)挑戰(zhàn)，如果能夠客戶(hù)的授權(quán)最好，金融企業(yè)就可以將社交數(shù)據(jù)納入到用戶(hù)畫(huà)像之中。社交數(shù)據(jù)具有實(shí)時(shí)和反映內(nèi)心需要的特點(diǎn)，富國(guó)銀行已經(jīng)將社交數(shù)據(jù)作為分析客戶(hù)需求的一個(gè)重要數(shù)據(jù)緯度。例如如果某一個(gè)客戶(hù)在社交媒體上發(fā)表了一個(gè)問(wèn)題，羅馬有哪些好玩的地方，金融企業(yè)就會(huì)推測(cè)客戶(hù)可能近期會(huì)有出境游的計(jì)劃，就會(huì)向客戶(hù)推銷(xiāo)一些旅游相關(guān)產(chǎn)品。

社交媒體數(shù)據(jù)正在成為金融企業(yè)積極爭(zhēng)取獲得的數(shù)據(jù)，除了利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)到微博上進(jìn)行數(shù)據(jù)采集之外，金融企業(yè)自身網(wǎng)站上到文本數(shù)據(jù)采集和呼叫中心（call center）紀(jì)錄的信息都可以進(jìn)行文本挖掘。通過(guò)客戶(hù)編號(hào)，進(jìn)行打通，將其補(bǔ)充到客戶(hù)畫(huà)像之中。社交數(shù)據(jù)需要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑵涠x為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且同業(yè)務(wù)場(chǎng)景、客戶(hù)需求向結(jié)合，清晰進(jìn)行分類(lèi)。例如將母嬰論壇發(fā)言活躍的用戶(hù)定義為潛在教育需求客戶(hù)，將學(xué)生論壇活躍的客戶(hù)定義為學(xué)區(qū)房需要客戶(hù)，將境外自助游論壇上活躍的客戶(hù)定義為境外旅游客戶(hù)，將雪球上活躍的客戶(hù)定義為理財(cái)客戶(hù)等。金融企業(yè)完全可以從社交數(shù)據(jù)中挖掘出客戶(hù)近期的消費(fèi)需求，及時(shí)進(jìn)行市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和定制產(chǎn)品。

興趣愛(ài)好數(shù)據(jù)可以借助于移動(dòng)大數(shù)據(jù)位置信息獲得，客戶(hù)手機(jī)設(shè)備的位置軌跡信息可以揭示客戶(hù)喜歡何種品牌，喜歡吃辣還是吃火鍋，客戶(hù)喜歡旅游還是喜歡宅在家里，客戶(hù)喜歡看電影還是喜歡運(yùn)動(dòng)。客戶(hù)喜歡中檔品牌還是高檔品牌，客戶(hù)喜歡喝茶還是喝咖啡。移動(dòng)手機(jī)上App的安裝情況和活動(dòng)頻次一樣可以揭示客戶(hù)的興趣和愛(ài)好。同時(shí)移動(dòng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行加工之后還可以告訴金融企業(yè)，客戶(hù)近期的需求是買(mǎi)車(chē)還是買(mǎi)房。

外部數(shù)據(jù)引入過(guò)程中，金融企業(yè)面臨的巨大挑戰(zhàn)是外部數(shù)據(jù)的覆蓋率，如何打通內(nèi)外部數(shù)據(jù)，外部數(shù)據(jù)同內(nèi)部客戶(hù)的匹配率，外部數(shù)據(jù)同業(yè)務(wù)的相關(guān)度，外部數(shù)據(jù)的活躍程度等。用戶(hù)畫(huà)像平臺(tái)（DMP）可以通過(guò)技術(shù)手段將外部數(shù)據(jù)引入到金融企業(yè)內(nèi)部，建立標(biāo)準(zhǔn)的標(biāo)簽體系，提供靈活的用戶(hù)畫(huà)像方式，按照業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行篩選客戶(hù)。

七、移動(dòng)大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，移動(dòng)大數(shù)據(jù)具有較高的商業(yè)價(jià)值。如果一個(gè)用戶(hù)不喜歡一個(gè)App，其不會(huì)裝在手機(jī)上?？蛻?hù)經(jīng)常使用的App可以推測(cè)用戶(hù)的興趣愛(ài)好和消費(fèi)偏好。另外移動(dòng)設(shè)備的位置信息可以幫助金融企業(yè)了解客戶(hù)行為軌跡、興趣愛(ài)好、品牌偏好和消費(fèi)需求。

1）移動(dòng)App提供一切服務(wù)，App可以反映用戶(hù)喜好

智能手機(jī)上安裝的App正在代替PC互聯(lián)網(wǎng)為所有客戶(hù)提供服務(wù)，清晨起床可以看看墨跡天氣，了解一下今天的天氣情況。出門(mén)時(shí)可以通過(guò)嘀嘀打車(chē)來(lái)預(yù)定出租車(chē)，安排出行?；蛘咄ㄟ^(guò)百度地圖來(lái)了解路況信息，決定進(jìn)行從哪條路到公司?？斓街形鐣r(shí)，可以通過(guò)餓了嗎或者百度外賣(mài)預(yù)定午餐，如果想出去吃飯可以利用大眾點(diǎn)評(píng)訂餐和買(mǎi)單。中午可以利用攜程App預(yù)定家庭旅行機(jī)票和酒店，還可以將通過(guò)App看看理財(cái)產(chǎn)品。如果需要看電影，可以通過(guò)格瓦拉來(lái)預(yù)定要電影票，如果需要看醫(yī)生，可以通過(guò)微醫(yī)網(wǎng)預(yù)約醫(yī)生。晚上可以通過(guò)淘寶來(lái)購(gòu)物，通過(guò)學(xué)習(xí)寶來(lái)監(jiān)督子女教育等?？梢钥闯鲆苿?dòng)App已經(jīng)可以滿(mǎn)足人們大部分生活需要，提供了人們的衣食住行、教育、醫(yī)療、旅游、金融等服務(wù)。移動(dòng)App包圍了人們的日常生活，成為人們消費(fèi)的主要場(chǎng)所。

智能手機(jī)上App使用的頻率，可以代表用戶(hù)的喜好。例如喜歡理財(cái)?shù)目蛻?hù)，其智能手機(jī)上一定會(huì)安裝理財(cái)App，并經(jīng)常使用；母嬰人群也會(huì)安裝和母嬰相關(guān)的App，頻繁使用；商旅人群使用商旅App的頻率一定會(huì)高于其他移動(dòng)用戶(hù)。80后、90后的消費(fèi)行為將會(huì)以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為主，App的安裝和活躍數(shù)據(jù)更加能夠反應(yīng)出年輕人的消費(fèi)偏好。

2）智能設(shè)備的位置信息，商業(yè)價(jià)值廣大

智能手機(jī)設(shè)備的位置信息代表了消費(fèi)者的位置軌跡，這個(gè)軌跡可以推測(cè)出消費(fèi)者的消費(fèi)偏好和習(xí)慣。在美國(guó)，移動(dòng)設(shè)備位置信息的商業(yè)化較為成熟，GPS數(shù)據(jù)正在幫助很多企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)變現(xiàn)，提高社會(huì)運(yùn)營(yíng)效率。在中國(guó)，移動(dòng)大數(shù)據(jù)的商業(yè)應(yīng)用剛剛開(kāi)始，在房地產(chǎn)業(yè)、零售行業(yè)、金融行業(yè)、市場(chǎng)分析等領(lǐng)域取得了一些效果。移動(dòng)大數(shù)據(jù)中的位置信息代表了用戶(hù)軌跡，商業(yè)應(yīng)用較早。2014年，美國(guó)移動(dòng)設(shè)備位置信息的市場(chǎng)規(guī)模接近1000億美金。但中國(guó)移動(dòng)設(shè)備位置信息的商業(yè)應(yīng)用才剛剛開(kāi)始。目前主要的應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)金融的反欺詐領(lǐng)域。

線上的欺詐行為具有較高的隱蔽性，很難識(shí)別和偵測(cè)。P2P貸款用戶(hù)很大一部分來(lái)源于線上，因此惡意欺詐事件發(fā)生在線上的風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于線下。中國(guó)的很多數(shù)據(jù)處于封閉狀態(tài)，P2P公司在客戶(hù)真實(shí)信息驗(yàn)證方面面臨較大的挑戰(zhàn)。

移動(dòng)大數(shù)據(jù)可以驗(yàn)證P2P客戶(hù)的居住地點(diǎn)，例如某個(gè)客戶(hù)在利用手機(jī)申請(qǐng)貸款時(shí)，填寫(xiě)自己居住地是上海。但是P2P企業(yè)依據(jù)其提供的手機(jī)設(shè)備信息，發(fā)現(xiàn)其過(guò)去三個(gè)月從來(lái)沒(méi)有居住在上海，這個(gè)人提交的信息可能是假信息，發(fā)生惡意欺詐的風(fēng)險(xiǎn)較高。移動(dòng)設(shè)備的位置信息可以辨識(shí)出設(shè)備持有人的居住地點(diǎn)，幫助P2P公司驗(yàn)證貸款申請(qǐng)人的居住地。

借款用戶(hù)的工作單位是用戶(hù)還款能力的強(qiáng)相關(guān)信息，具有高薪工作的用戶(hù)，其貸款信用違約率較低。這些客戶(hù)成為很多貸款平臺(tái)積極爭(zhēng)取的客戶(hù)，也是惡意欺詐團(tuán)伙主要假冒的客戶(hù)。

某個(gè)用戶(hù)在申請(qǐng)貸款時(shí)，如果聲明自己是工作在上海陸家嘴金融企業(yè)的高薪人士，其貸款審批會(huì)很快并且額度也會(huì)較高。但是P2P公司利用移動(dòng)大數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)這個(gè)用戶(hù)在過(guò)去的三個(gè)月里面，從來(lái)沒(méi)有出現(xiàn)在陸家嘴，大多數(shù)時(shí)間在城鄉(xiāng)結(jié)合處活動(dòng)，那么這個(gè)用戶(hù)惡意欺詐的可能性就較大。

移動(dòng)大數(shù)據(jù)可以幫助P2P公司在一定程度上來(lái)驗(yàn)證貸款用戶(hù)真實(shí)工作地點(diǎn)，降低犯罪分子利用高薪工作進(jìn)行惡意欺詐的風(fēng)險(xiǎn)。

P2P企業(yè)可以利用移動(dòng)設(shè)備的位置信息，了解過(guò)去3個(gè)月用戶(hù)的行為軌跡。如果某個(gè)用戶(hù)經(jīng)常在半夜2點(diǎn)出現(xiàn)在酒吧等危險(xiǎn)區(qū)域，并且經(jīng)常有飆車(chē)行為，這個(gè)客戶(hù)定義成高風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)的概率就較高。移動(dòng)App的使用習(xí)慣和某些高風(fēng)險(xiǎn)App也可以幫助P2P企業(yè)識(shí)別出用戶(hù)的高風(fēng)險(xiǎn)行為。如果用戶(hù)經(jīng)常在半夜2點(diǎn)頻繁使用App，其成為高風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)的概率就較大。

移動(dòng)大數(shù)據(jù)在預(yù)防互聯(lián)網(wǎng)惡意欺詐和高風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)識(shí)別方面，已經(jīng)有了成熟的應(yīng)用場(chǎng)景。前海征信、宜信、聚信立、閃銀已經(jīng)開(kāi)始利用TalkingData的數(shù)據(jù)，預(yù)防互聯(lián)網(wǎng)惡意欺詐和識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)，并取得了較好的效果。移動(dòng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景正在被逐步挖掘出來(lái)，未來(lái)移動(dòng)大數(shù)商業(yè)應(yīng)用將更加廣闊。

用戶(hù)畫(huà)像是大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用的重要領(lǐng)域，其實(shí)并沒(méi)有多么復(fù)雜，只要掌握用戶(hù)畫(huà)像的原則和方法，以及實(shí)施步驟。結(jié)合金融企業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，用戶(hù)畫(huà)像可以幫助金融企業(yè)創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)直接變現(xiàn)。