金融行业大数据用户画像实践

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金融行业大数据用户画像实践

作者：佚名

来源：《中国信息化周报》2017年第27期

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上，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，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。

用户画像的目的

用户画像是在了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。

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的理解和需求。例如，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：一个是从业务场景出发，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。

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规格的一件事。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，搞得用户画像成为一个巨大而复杂的工程。但是费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。

金融企业用户画像的基本步骤

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。