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[学习分享] 基于金融业顾客生命周期的商业分析 [推广有奖]

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JMPer 发表于 2021-11-23 16:37:09 |AI写论文

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随着近些年商业银行之间的竞争逐渐加大,客户,作为银行利润的最终来源就愈发重要。银行若要提高自身盈利能力,对客户价值的挖掘与深入洞察必不可少。


客户分级就是常用的方法之一。



客户分级

客户分级,即:基于客户需求的异质性和银行资源的有限性、对客户群体根据不同维度进行细分的过程。其主要有两类模式:依据商业价值与账户活跃周期。

随着移动互联网技术和金融科技的发展,银行的功能也发生了转变,原有的客户分级方法可能存在一定的局限性。基于客户全生命周期的精准客户分级与科学分析势在必行。


那么,当下的银行业:

客户分级应该如何来改进

客户分级怎样才能做到精准、有效

如何避免高价值客户的大量流失?

通过客户分级,银行如何才能获得最大化收益

如何基于客户的全生命周期开展全方位的分析


为了帮助业界人士应对以上种种挑战,JMP将于12月2日15:00-16:00举办一场基于金融业顾客生命周期的商业分析」专场线上研讨会



#1

研讨会简介

本次研讨会将通过 “客户分”、“客户流失概率预测”以及“个人银行产品个性化推荐”的3个实战案例来具体阐述银行业应该如何充分利用客户分级,实现对客户的深入了解与洞察,从而为客户提供精准化、个性化的专属服务,并从中发掘高净值客户,系统地建立起客户流失预警机制,最终实现收益最大化


#2

主要内容

  • JMP在银行数据分析工作中有哪些应用?

  • 数据分析在银行用户全生命周期(获客、客户忠诚、客户留存)中的典型性应用

  • Case Study:客户分级(数据可视化,数据清洗与特征工程,聚类)

  • Case Study:客户流失的析因与预测(消费者研究,分类预测模型)

  • Case Study:个人银行产品个性化推荐(多元相关性分析,分类&回归预测模型)




客户分级不仅仅适用于银行业客户,对于金融业其他领域、服务业、消费者保护部门、电商、医疗等等相关行业也都适用。立即报名,一起跟着老师通过案例学习分析思路与实操训练,帮助你轻松解决工作难题,为业务成长与创新提供全新的动力。


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关键词:生命周期 商业分析 金融业 Case study 银行数据分析

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