金融行业大数据用户画像应用

　进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域，金融服务面对所有用户是平的。

 

　　金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心，转向以消费者为中心。所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。

 

　　一、用户画像背后的原因

 

　　1、金融消费行为的改变，企业无法接触到客户

 

　　80后、90后总计共有3.4亿人口，并日益成为金融企业主要的消费者，但是他们的金融消费习惯正在改变，他们不愿意到金融网点办理业务，不喜欢被动接受金融产品和服务。年轻人将主要的时间都消费在移动互联网，消费在智能手机上。平均每个人，每天使用智能手机的时间超过了3小时，年轻人可能会超过4个小时。浏览手机已经成为工作和睡觉之后的，人类第三大生活习惯，移动APP也成为所有金融企业的客户入口、服务入口、消费入口、数据入口。

 

　　金融企业越来越难面对面接触到年轻人，无法像过去一样，从对话中了解年轻人的想法，了解年轻人金融产品的需求。

 

　　2、消费者需求出现分化，需要寻找目标客户

 

　　客户群体正在出现分化，市场上很少有一种产品和一种金融服务可以满足所有用户的需求。金融产品也需要进行细化，为不同客户提供不同产品。36大数据(http://www.36dsj.com/)

 

　　金融企业面对的客户群体基数很大，有的客户高风险偏好高，希望高风险高收益;有的客户风险偏好低，希望稳健收益;有的客户金融理财意识低，只需服务较好即可;有的客户完全没有主意，你说是啥就是啥;有的客户注重体验，有的客户注重实惠，有的客户注重品牌，有的客户注重风险等等。不同年龄，不同收入，不同职业，不同资产的客户对金融产品的需求都不尽相同。金融企业需要为不同的客户定制产品，满足不同客户的需要。对于金融企业，理财和消费是主要的业务需求。

 

　　客户消费习惯的改变，企业无法接触到客户，无法了解客户需求;

 

　　客户需求的分化，企业需要细分客户，为目标客户开发设计产品。

 

　　金融企业需要借助于户画像，来了解客户，找到目标客户，触达客户。

 

　　二、用户画像的目的

 

　　用户画像是在解客户需求和消费能力，以及客户信用额度的基础上，寻找潜在产品的目标客户，并利用画像信息为客户开发产品。

 

　　提到用户画像，很多厂商都会提到360度用户画像，其实经常360度客户画像是一个广告宣传用语，根本不存数据可以全面描述客户，透彻了解客户。人是非常复杂的动物，信息纬度非常复杂，仅仅依靠外部信息来刻画客户内心需要根本不可能。

 

　　用户画像一词具有很重的场景因素，不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求。举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。每个行业都有一套适合自己行业的用户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。

 

　　用户画像本质就是从业务角度出发对用户进行分析，了解用户需求，寻找目标客户。另外一个方面就是，金融企业利用统计的信息，开发出适合目标客户的产品。

 

　　从商业角度出发的用户画像对企业具有很大的价值，用户画像目的有两个。

 

　　一个是业务场景出发，寻找目标客户。另外一个就是，参考用户画像的信息，为用户设计产品或开展营销活动。

 

　　三、用户画像工作坚持的原则

 

　　市场上用户画像的方法很多，许多企业也提供用户画像服务，将用户画像提升到很有逼格一件事。金融企业是最早开始用户画像的行业，由于拥有丰富的数据，金融企业在进行用户画像时，对众多纬度的数据无从下手，总是认为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰富越好，某些输入的数据还设定了权重甚至建立了模型，搞的用户画像是一个巨大而负责的工程。但是费力很大力气进行了画像之后，却发现只剩下了用户画像，和业务相聚甚远，没有办法直接支持业务运营，投入精力巨大但是回报微小，可以说是得不偿失，无法向领导交代。

 

　　事实上，用户画像涉及数据的纬度需要业务场景结合，既要简单干练又要和业务强相关，既要筛选便捷又要方便进一步操作。用户画像需要坚持三个原则，分别是人口属性和信用信息为主，强相关信息为主，定性数据为主。下面就分别展开进行解释和分析。

 

　　1、信用信息和人口属性为主

 

　　描述一个用户的信息很多，信用信息是用户画像中重要的信息，信用信息是描述一个人在社会中的消费能力信息。任何企业进行用户画像的目的是寻找目标客户，其必须是具有潜在消费能力的用户。信用信息可以直接证明客户的消费能力，是用户画像中最重要和基础的信息。一句戏言，所有的信息都是信用信息就是这个道理。其包含消费者工作、收入、学历、财产等信息。

 

　　定位完目标客户之后，金融企业需要触达客户，人口属性信息就是起到触达客户的作用，人口属性信息包含姓名、性别，电话号码，邮件地址，家庭住址等信息。这些信息可以帮助金融企业联系客户，将产品和服务推销给客户。

 

　　2、采用强相关信息，忽略弱相关信息

 

　　我们需要介绍一下强相关信息和弱相关信息。强相关信息就是同场景需求直接相关的信息，其可以是因果信息，也可以是相关程度很高的信息。

 

　　如果定义采用0到1作为相关系数取值范围的化，0.6以上的相关系数就应该定义为强相关信息。例如在其他条件相同的前提下，35岁左右人的平均工资高于平均年龄为30岁的人，计算机专业毕业的学生平均工资高于哲学专业学生，从事金融行业工作的平均工资高于从事纺织行业的平均工资，上海的平均工资超过海南省平均工资。从这些信息可以看出来人的年龄、学历、职业、地点对收入的影响较大，同收入高低是强相关关系。简单的将，对信用信息影响较大的信息就是强相关信息，反之则是弱相关信息。

 

　　用户其他的信息，例如用户的身高、体重、姓名、星座等信息，很难从概率上分析出其对消费能力的影响，这些弱相关信息，这些信息就不应该放到用户画像中进行分析，对用户的信用消费能力影响很小，不具有较大的商业价值。

 

　　用户画像和用户分析时，需要考虑强相关信息，不要考虑弱相关信息，这是用户画像的一个原则。

 

　　3、将定量的信息归类为定性的信息

 

　　用户画像的目的是为产品筛选出目标客户，定量的信息不利于对客户进行筛选，需要将定量信息转化为定性信息，通过信息类别来筛选人群。36大数据(http://www.36dsj.com/)

 

　　例如可以将年龄段对客户进行划分，18岁-25岁定义为年轻人，25岁-35岁定义为中青年，36-45定义为中年人等。可以参考个人收入信息，将人群定义为高收入人群，中等收入人群，低收入人群。参考资产信息也可以将客户定义为高、中、低级别。定性信息的类别和方式方法，金融可以从自身业务出发，没有固定的模式。

 

　　将金融企业各类定量信息，集中在一起，对定性信息进行分类，并进行定性化，有利与对用户进行筛选，快速定位目标客户，是用户画像的另外一个原则。

 

　　四、用户画像的方法介绍，不要太复杂

 

　　金融企业需要结合业务需求进行用户画像，从实用角度出发，我们可以将用户画像信息分成五类信息。分别是人口属性，信用属性，消费特征，兴趣爱好，社交属性。它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息，结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用，以及涉及的强相关信息。特别复杂的用户画像纬度例如八个纬度，十个纬度信息都不利于商业应用，不建议金融企业进行采用，其他具有价值的信息，基本上都可以归纳到这五个纬度。金融企业达到其商业需求，从这五个纬度信息进行应用就可以了，不需要过于复杂用户画像这个工作，同时商业意义也不太大。

 

　　1、人口属性：用于描述一个人基本特征的信息，主要作用是帮助金融企业知道客户是谁，如何触达用户。姓名，性别，年龄，电话号码，邮箱，家庭住址都属于人口属性信息。

 

　　2、信用属性：用于描述用户收入潜力和收入情况，支付能力。帮助企业了解客户资产情况和信用情况，有利于定位目标客户。客户职业、收入、资产、负债、学历、信用评分等都属于信用信息。

 

　　3、消费特征：用于描述客户主要消费习惯和消费偏好，用于寻找高频和高价值客户。帮助企业依据客户消费特点推荐相关金融产品和服务，转化率将非常高。为了便于筛选客户，可以参考客户的消费记录将客户直接定性为某些消费特征人群，例如差旅人群，境外游人群，旅游人群，餐饮用户，汽车用户，母婴用户，理财人群等。

 

　　4、兴趣爱好：用于描述客户具有哪方面的兴趣爱好，在这些兴趣方面可能消费偏好比较高。帮助企业了解客户兴趣和消费倾向，定向进行活动营销。兴趣爱好的信息可能会和消费特征中部分信息有重复，区别在于数据来源不同。消费特征来源于已有的消费记录，但是购买的物品和服务不一定是自己享用，但是兴趣爱好代表本人的真实兴趣。例如户外运动爱好者，旅游爱好者，电影爱好者，科技发烧友，健身爱好者，奢侈品爱好者等。兴趣爱好的信息可能来源于社交信息和客户位置信息。

 

　　5、社交信息：用于描述用户在社交媒体的评论，这些信息往往代表用户内心的想法和需求，具有实时性高，转化率高的特点。例如客户询问上海哪里好玩?澳大利亚墨尔本的交通?房屋贷款哪家优惠多?那个理财产品好?这些社交信息都是代表客户多需求，如果企业可以及时了解到，将会有助于产品推广。

 

　　这些用户画像信息归类基本覆盖了业务需求和产品开发所需要的信息，需要对这些信息进行进行整理和处理。根据业务场景，将定量的数据转化为定性的数据，并将强相关数据进行整理。

 

　　五、金融企业用户画像的基本步骤如下

 

　　参考金融企业的数据类型和业务需求，可以将金融企业用户画像工作进行细化。基本上从数据集中到数据处理，从强相关数据到定性分类数据，从引入外部数据到依据业务场景进行筛选目标用户。

 

　　1)画像相关数据的整理和集中

 

　　金融企业内部的信息分布在不同的系统中，一般情况下，人口属性信息主要集中在客户关系管理系统，信用信息主要集中在交易系统和产品系统之中，也集中在客户关系管理系统中，消费特征主要集中在渠道和产品系统中。

 

　　兴趣爱好和社交信息需要从外部引入，例如客户的行为轨迹可以代表其兴趣爱好和品牌爱好，移动设备到位置信息可以提供较为准确的兴趣爱好信息。社交信息，可以借助于金融行业自身的文本挖掘能力进行采集和分析，也是可以借助于厂商的技术能力在社交网站上直接获得。社交信息往往是实时信息，商业价值较高，转化率也较高，是大数据预测方面的主要信息来源。例如用用户在社交网站上提出罗马哪里好玩的问题，就代表用户未来可能有出国旅游的需求;如果客户在对比两款汽车的优良，客户购买汽车的可能性就较大。金融企业可以及时介入，为客户提供金融服务。

 

　　客户画像数据主要分为五类，人口属性、信用信息、消费特征、兴趣爱好、社交信息。这些数据都分布在不同的信息系统，金融企业都上线了数据仓库(DW)，所有画像相关的强相关信息都可以从数据仓库里面整理和集中，并且依据画像商业需求，利用跑批作业，加工数据，生成用户画像的原始数据。

 

　　数据仓库成为用户画像数据的主要处理工具，依据业务场景和画像需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加工等，生成用户画像需要的原始数据。36大数据(http://www.36dsj.com/)

 

　　用户画像的纬度信息不是越多越好，只需要找到可五大类画像信息强相关信息，同业务场景强相关信息，同产品和目标客户强相关信息即可。根本不存在360度的用户画像信息，也不存在丰富的信息可以完全了解客户，另外数据的实效性也要重点考虑。

 

　　2)找到同业务场景强相关数据

 

　　依据用户画像的原则，所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。强相关信息是指同业务场景强相关信息，可以帮助金融行业定位目标客户，了解客户潜在需求，开发需求产品。

 

　　只有强相关信息才能帮助金融企业有效结合业务需求，创造商业价值。例如姓名、手机号、家庭地址就是能够触达客户的强人口属性信息，收入、学历、职业、资产就是客户信用信息的强相关信息。差旅人群、境外游人群、汽车用户、旅游人群、母婴人群就是消费特征的强相关信息。摄影爱好者、游戏爱好者、健身爱好者、电影人群、户外爱好者就是客户兴趣爱好的强相关信息。社交媒体上发表的旅游需求，旅游攻略，理财咨询，汽车需求，房产需求等信息代表了用户的内心需求，是社交信息场景应用的强相关信息。

 

　　金融企业内部信息较多，在用户画像阶段不需要对所有信息都采用，只需要采用同业务场景和目标客户强相关的信息即可，这样有助于提高产品转化率，降低ROI，有利于简单找到业务应用场景，在数据变现过程中也容易实现。

 

　　千万不要将用户画像工作搞的过于复杂，同业务场景关系不大，这样就让很多金融企业特别是领导失去用户画像的兴趣，看不到用户画像的商业，不愿意在大数据领域投资。为企业带来商业价值才是用户画像工作的主要动力和主要目的。

 

　　3)对数据进行分类和标签化(定量to定性)

 

　　金融企业集中了所有信息之后，依据业务需求，对信息进行加工整理，需要对定量的信息进行定性，方便信息分类和筛选。这部分工作建议在数据仓库进行，不建议在大数据管理平台(DMP)里进行加工。

 

　　定性信息进行定量分类是用户画像的一个重要工作环节，具有较高的业务场景要求，考验用户画像商业需求的转化。其主要目的是帮助企业将复杂数据简单化，将交易数据定性进行归类，并且融入商业分析的要求，对数据进行商业加工。

 

　　例如可以将客户按照年龄区间分为学生，青年，中青年，中年，中老年，老年等人生阶段。源于各人生阶段的金融服务需求不同，在寻找目标客户时，可以通过人生阶段进行目标客户定位。企业可以利用客户的收入、学历、资产等情况将客户分为低、中、高端客户，并依据其金融服务需求，提供不同的金融服务。可以参考其金融消费记录和资产信息，以及交易产品，购买的产品，将客户消费特征进行定性描述，区分出电商客户，理财客户，保险客户，稳健投资客户，激进投资客户，餐饮客户，旅游客户，高端客户，公务员客户等。

 

　　利用外部的数据可以将定性客户的兴趣爱好，例如户外爱好者，奢侈品爱好者，科技产品发烧友，摄影爱好者，高端汽车需求者等信息。

 

　　将定量信息归纳为定性信息，并依据业务需求进行标签化，有助于金融企业找到目标客户，并且了解客户的潜在需求，为金融行业的产品找到目标客户，进行精准营销，降低营销成本，提高产品转化率。另外金融企业还可以依据客户的消费特征、兴趣爱好、社交信息及时为客户推荐产品，设计产品，优化产品流程。提高产品销售的活跃率，帮助金融企业更好地为客户设计产品。

 

　　4)依据业务需求引入外部数据

 

　　利用数据进行画像目的主要时为业务场景提供数据支持，包括寻找到产品的目标客户和触达客户。金融企业自身的数据不足以了解客户的消费特征、兴趣爱好、社交信息。

 

　　金融企业可以引入外部信息来丰富客户画像信息，例如引入银联和电商的信息来丰富消费特征信息，引入移动大数据的位置信息来丰富客户的兴趣爱好信息，引入外部厂商的数据来丰富社交信息等。

 

　　外部信息的纬度较多，内容也很丰富，但是如何引入外部信息是一项具有挑战的工作。外部信息在引入时需要考虑几个问题，分别是外部数据的覆盖里，如何和内部数据打通，和内部信息的匹配率，以及信息的相关程度，还有数据的鲜活度，这些都是引入外部信息的主要考虑纬度。

 

　　外部数据鱼龙混杂，数据的合规性也是金融企业在引入外部数据时的一个重要考虑，敏感的信息例如手机号、家庭住址、身份证号在引入或匹配时都应该注意隐私问题，基本的原则是不进行数据交换，可以进行数据匹配和验证。

 

　　外部数据不会集中在某一家，需要金融企业花费大量时间进行寻找。外部数据和内部数据的打通是个很复杂的问题，手机号/设备号/身份证号的MD5数值匹配是一种好的方法，不涉及隐私数据的交换，可以进行唯一匹配。依据行业内部的经验，没有一家企业外部数据可以满足企业要求，外部数据的引入需要多方面数据。一般情况下，数据覆盖率达到70%以上，就是一个非常高的覆盖率。覆盖率达到20%以上就可以进行商业应用了。

 

　　金融行业外部数据源较好合作方有银联、芝麻信用、运营商、中航信、腾云天下、腾讯、微博、前海征信，各大电商平台等。市场上数据提供商已经很多，并且数据质量都不错，需要金融行业一家一家去挖掘，或者委托一个厂商代理引入也可以。独立第三方帮助金融行业引入外部数据可以降低数据交易成本，同时也可以降低数据合规风险，是一个不错得尝试。另外各大城市和区域的大数据交易平台，也是一个较好的外部数据引入方式。

 

　　5)按照业务需求进行筛选客户(DMP的作用)

 

　　用户画像主要目的是让金融企业挖掘已有的数据价值，利用数据画像技术寻找到目标客户和客户到潜在需求，进行产品推销和设计改良产品。

 

　　用户画像从业务场景出发，实现数据商业变现重要方式。用户画像是数据思维运营过程中到一个重要闭环，帮助金融企业利用数据进行精细化运营和市场营销，以及产品设计。用户画像就是一切以数据商业化运营为中心，以商业场景为中，帮助金融企业深度分析客户，找到目标客户。

 

　　DMP(大数据管理平台)在整个用户画像过程中起到了一个数据变现的作用。从技术角度来讲，DMP将画像数据进行标签化，利用机器学习算法来找到相似人群，同业务场景深度结合，筛选出具有价值的数据和客户，定位目标客户，触达客户，对营销效果进行记录和反馈。大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。

 

　　DMP可以帮助信用卡公司筛选出未来一个月可能进行分期付款的客户，电子产品重度购买客户，筛选出金融理财客户，筛选出高端客户(在本行资产很少，但是在他行资产很多)，筛选出保障险种，寿险，教育险，车险等客户，筛选出稳健投资人，激进投资人，财富管理等方面等客户，并且可以触达这些客户，提高产品转化率，利用数据进行价值变现。DMP还可以了解客户的消费习惯、兴趣爱好、以及近期需求，为客户定制金融产品和服务，进行跨界营销。利用客户的消费偏好，提高产品转化率，提高用户黏度。

 

　　DMP还作为引入外部数据的平台，将外部具有价值的数据引入到金融企业内部，补充用户画像数据，创建不同业务应用场景和商业需求，特别是移动大数据、电商数据、社交数据的应用，可以帮助金融企业来进行数据价值变现，让用户画像离商业应用更加近一些，体现用户画像的商业价值。