一、BI 可视化分析方案

利用 Wyn Enterprise 进行金融行业用户数据可视化分析的意义

用户数据可视化分析的意义就是根据用户的金融属性和特征,形成用户画像,在此基础上,开展金融产品的开发和营销活动。

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。

Wyn Enterprise 金融行业用户数据可视化分析的原则

1、以用户属性和信用信息为主

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。客户属性如学历、月度收入、婚姻状况、职位等,都可以成为描述用户消费能力的特征和信贷能力的维度。

2、关注核心因子

关注影响用户信用消费能力的核心因子,对于不具有商业价值的因子,可以忽略。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、定性分析强于定量分析

对客户按照年龄区间、资产类型、收入区间和偿债能力等定性信息进行类别和方式区分,并进行定性化,有利与对用户进行筛选,快速定位目标客户。

用户画像可视化分析的步骤

1、目标分析:构建用户画像,可以实现不同目的,如提升产品服务质量、精准营销等。目的不同,用户画像的构建也有所区别。因此首先需要明确用户画像平台的战略意义、平台建设目标和效果预期,进而有针对性的开展实施工作。

2、指标体系:对用户特征进行整体分析,形成符合实际业务场景的分析指体系。

3、数据模型:基于数据集的维度值如职业、工作性质、信用评分、消费特征、学历、购物习惯、车贷房贷、婚姻情况等,作为评价客户信贷风险的因素。

4、应用流程:针对不同角色人员的需求(如市场、销售、研发等),设计各角色人员在用户画像数据分析中的角色和权限。

二、Wyn Enterprise 用户数据画像效果图