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金融 理财 案例ID:211752
3 年经验· 济南中软数码科技有限公司
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案例介绍

从区域内常驻人口、工作人口、居住人口、职住人口角度出发,对人口属性(包括年龄、性别、行业等)、消费属性(手机型号、高价值客群、月话费、有车用户、房价档次、购物偏好等)、金融偏好(理财、信用卡、证券、贷款、其他金融APP月活情况)、兴趣偏好(社交、追剧、游戏、阅读、购物、汽车等人群占比情况)进行分析。
目标客群分布:通过移动客户标签,进行客群筛选,以热力图的形式进行呈现,通过对比本行/他行客户热力,直观展现本网点客群资源开发度。
同业网点分布:可查看他行网点分布情况,把握竞争态势。
周边环境分析:结合地图数据,分析网点周边的金融POI信息(ATM、商超、证券、保险、典当行等)。
画像分析:分析本行存量客群画像,例如购物偏好、消费能力等,并作为标签添加到营销场景。
风险防控:识别易受骗客群,洞察易受骗人群画像。
聚焦核心竞对:多卡客群分析、本行沉默他行活跃客群分析(分银行对比)、各行客户数、各行主卡用户分析、各手机银行月活。
流失客户分析:流失去向分析、流失客户画像、存量客户流失预警。

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金融 · 理财 案例ID:211752
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作者: - 3年经验- 济南中软数码科技有限公司

案例介绍

从区域内常驻人口、工作人口、居住人口、职住人口角度出发,对人口属性(包括年龄、性别、行业等)、消费属性(手机型号、高价值客群、月话费、有车用户、房价档次、购物偏好等)、金融偏好(理财、信用卡、证券、贷款、其他金融APP月活情况)、兴趣偏好(社交、追剧、游戏、阅读、购物、汽车等人群占比情况)进行分析。
目标客群分布:通过移动客户标签,进行客群筛选,以热力图的形式进行呈现,通过对比本行/他行客户热力,直观展现本网点客群资源开发度。
同业网点分布:可查看他行网点分布情况,把握竞争态势。
周边环境分析:结合地图数据,分析网点周边的金融POI信息(ATM、商超、证券、保险、典当行等)。
画像分析:分析本行存量客群画像,例如购物偏好、消费能力等,并作为标签添加到营销场景。
风险防控:识别易受骗客群,洞察易受骗人群画像。
聚焦核心竞对:多卡客群分析、本行沉默他行活跃客群分析(分银行对比)、各行客户数、各行主卡用户分析、各手机银行月活。
流失客户分析:流失去向分析、流失客户画像、存量客户流失预警。

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