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参赛单位：上海贝耳塔信息技术有限公司

案例名称：某国有银行省分行数字化智能营销方案

案例简介：

金融机构目前面临网点客户流量大幅下降，电话短信客户触达率低的境况。线上数字化营销成为了各家的业务转型方向。利用互联网的先进技术实现“全员营销”，加强客户的经营和维护，同时，借助于互联网的营销工具，提升员工的专业水平和营销技能，实现精准个性化的服务，最终提升金融机构在客户心目中的品牌影响力，成为贝塔数据的案例的背景。

创新技术/模式应用：

1、应用逻辑

BETA每天人工精编几百到上千条财经新闻，根据用户理财资讯需求偏好，刻画出属于这位营销人员的专属早报。主要是通过分析用户的阅读行为、理财产品持仓变化，客户所在区域，客户投资偏好，及关键词等信息，刻画用户在理财需求上的资产类别偏好、财经话题偏好。在用户理财偏好画像的基础上，自动匹配财经新闻给最合适的用户。

2、技术创新——大数据分析，持续推送客户感兴趣的财经新闻

BETA是通过自然语言处理NLP实现分析客户的资讯偏好。自然语言处理NLP是人工智能的一个分支，用于分析、理解和生成自然语言，以方便人与计算机设备交流，方便人与人之间的交流。简单来讲，就是让计算机设备像人一样识别、理解人类的表达。BETA的自然语言处理技术的基本的逻辑是，首先对资讯做格式处理、分词，然后自动提取关键词、消除歧义，计算权重词频情绪，配置主题等，最后根据一定算法计算出客户对资讯的兴趣偏好。

项目效果评估：

数字化智能营销方案，通过把资讯只投向那些对这类资讯感兴趣的用户，不但减少用户打扰，还能引起用户的积极响应。精准营销技术可以让营销人员更及时的了解用户的偏好变化、成交意向。可以有效的提升产品推荐成功率。

该案例客户，近一年累计客户访问数量近310万人次，平均每周新增近7万人次，共计为41万客户提供了专业的财经资讯服务。

根据访客数据汇总出全行客户偏好画像，辅助产品精准营销推动，累积数据：

22类产品，共计25万客户的产品偏好画像，215个财经偏好话题，共计38万客户财经话题偏好，204只产品，对应3万客户可能成交提示，涉及12.5万客户的474万次销售机会提醒。

后台管理员可以看到基于全行客户情况生成的产品兴趣分布统计，实时掌握全行客户近期对各类金融产品偏好比例，同时了解全行客户最近对各类行业资讯的话题偏好。便于从全行层面制定更精准的资讯宣传和产品推广计划。

项目牵头人：

王镇波、项目总监

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