大数据在大零售业务应用探讨

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1、大数据在大零售业务 应用探讨,总行信息技术部 2013年8月,大数据时代,研究进展,发展方向,一,二,三,Contents,目录,大数据释义,大数据的4V Volume(数量) Velocity(速度) Variety(多样性) Veracity(真实性) 大数据应用的4C Characterize(刻画) Comprehensive(全面) Connection(联接) Common(简单),大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的

2、“增值”。,互联网金融的挑战,淘宝贷款,5,解决小微企业贷款难的问题: 金额高 流程长 授信难 周期长 完全以数据驱动的产品 对既有数据进行二次挖掘 颠覆原有业务模式 规模优势,阿里集团大数据,腾讯广点通,广点通是一个提供多广告投放平台,通过专业数据处理算法为广告主实现成本可控、效益可观、精准定位的效果广告系统。 通过广点通,广告主可以在QQ空间、QQ PC端、QQ音乐、朋友网和手机QQ空间等指定的投放平台上,进行活动及相关产品的精准推广。 简单来说,广点通是一个撮合平台,撮合数亿QQ用户和数百万广告的平台。,腾讯广点通推荐方法,腾讯实时推荐平台(APOLLO),关键技术 多种算法模型灵活适配

3、,LR、RDT、SVD等 简单高效的扩展能力,数据动态伸缩,上层无感知 多副本数据容灾,服务可用度99.995%以上 多级缓存技术,有效解决分布式计算的数据CoLocation问题,同业动态,智能语音云 基于中金数据的“智能语音云”产品,采用大规模异构数据的高效存管和流式数据处理,实现了海量语音数据的归集、处理、存储、调用和分析。,电子商务平台 姜建清表示,工行将组建“数据分析师+专业分析师”的专业团队加快构建网上购物、投资理财、网络融资、消费信贷于一体,“支付+融资”的综合电子商务平台。,民生电商 民生电商主要向中小微企业及个人提供完善的信息平台、服务平台、撮合平台、做市平台等综合性电商和金

4、融服务。,医疗信息云平台 中信集团通过收集全国医疗信息,使用云计算平台对其分析统计,并将结果销售给保险公司。,大数据时代的挑战,11,大数据时代,研究进展,发展方向,一,二,三,Contents,目录,开始探索,定方向,定基调,开始分析型应用,搭平台,开始操作型应用,云计算和大数据项目进展,应用项目策略,原 则 一、先OLAP再OLTP 二、先离线再在线 三、面向信息流,不面向交易流 应用方向 一、大规模数据分析 二、大规模客户响应 三、大规模信息流响应,客户行为分析系统,客户行为分析,客户行为分析 基于云计算和 机器学习算法的 大数据分析,客户或有资产评估 通过对客户各类资产和交易信息的分析

5、,评估客户或有资产,为客户提升和营销提供依据,社交媒体舆情分析 通过对微博用户关注关系和与招商银行相关的微博内容,分析我行热点事件及其舆情,客户金融脉络分析 通过对客户金融往来交易的分析,建立起客户间金融往来脉络,为同理心营销和家庭理财产品研发提供依据,客户特征刻画 通过客户交易行为,刻画其消费特征,为其增加标签,为营销和风险管理提供依据,社交媒体舆情分析,营销(Marketing) 招行发起的营销活动的客户反应 可用于营销活动在社交媒体人群的效果监控,事件(Events) 由一般用户忽然引发的事件,随之爆发的舆情 可用于舆情监控,促销(Sales) 招行各类促销活动的客户反应 可用于促销活动

6、在社交媒体人群的效果监控,新闻(News) 通过正规媒体发布的新闻,读者阅读后的反应 可用于客户对招行相关新闻的评价和关注度评估,Lets play!,客户特征刻画,小微企业 客户,行业,消费习惯,可能性,VS,OR,金融业白富美,小农场主,客户或有资产预测,通过对客户各类金融行为,拥有物业的房价和租金等信息分析,评估客户或有资产。 零售银行部也在客户关系管理系统中做同样的事,使用的是专家模型! 大数据分析结果可作为其有效补充! 可用于产品设计和营销等领域。,客户金融脉络分析,通过对客户交易对手、工作地址和住址等信息分析,获取客户金融关系人脉络。 可以找到客户的家人! 可以找到客户的生意伙伴!

7、 可以找到客户的同事! 可以找到客户的邻居! 可用于家庭式产品设计、同理心营销、风险管理等领域。,历史数据查询,大数据时代,研究进展,发展方向,一,二,三,Contents,目录,文本分析的延伸,应用方向 一、完善舆情管理 二、洞察行业动态 三、明确产品方向 四、营销反应跟踪 五、提升客服体验,个人年度对账单,实时推荐/撮合平台,更丰富的特征刻画 人口学信息(性别、年龄、职业、收入、文化程度、婚姻状况、子女状况、住房状况、常住地点等) 中长期行为特质(购买力、 风格偏好、价格偏好、品牌偏好、场景偏好) 短时行为特质(当前购物意图、近期行为计划(旅行、结婚)等 实时的计算 线下训练模型;线上实时预测 新产品线上直接预测 动态SO的技术,更加灵活的实验 数据染色,便于后续分析 算法 + 领域知识 相结合 提高营销实时性,体系化的社交能力建设,连接社区 和现实交易,发展条件,Q&A,

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