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参赛单位：哈尔滨银行股份有限公司

案例名称：零售客户数据智能分析平台

案例简介：

哈行零售客户数据智能客户分析平台（简称分析平台）是以零售客户为核心的数据采集、融合、分析一体化平台。对零售客户智能化分析，实现线上客户流程改善，通过构建热力分析、漏斗分析、留存分析等高阶段分析模型，分别从精准获客（产品端）和智能化推荐（客户端）两个方面，快速打造我行基于智能化模型的精益化服务生态圈。尤其重要的是填补了哈行实时流数据分析处理能力的空白，同时为零售条线内各部门提供科学的、成熟的客户数据模型深度分析工具箱和基于标签、分群的客户画像管理体系，是推动业务发展的新生力量，也是数据化运营的重要组成。

创新技术/模式应用：

哈行零售客户数据智能分析平台（简称分析平台）是以零售客户为核心的数据采集、融合、治理、分析一体化平台，通过运用大数据架构的并行处理能力和弹性扩容特性，以数据应用产品为价值导向，构建实时和离线并存的流批一体处理能力，逐步形成行内高质量的客户数据资产，并在严格的权限控制前提下提供多种形式的数据服务化模块，实现符合哈行业务特点的客户数据中台。

从功能看，一是整合手机银行、CRM系统、全流程信贷系统、信用卡数据集市等系统的客户数据，构建客户信息整合视图。二是建立以客户为中心的360度标签画像体系，并具备客户标签分析师自定义功能，实现以客户为中心的服务模式的转变。三是对零售客户智能化分析，实现线上客户流程改善，通过构建热力分析、漏斗分析、留存分析等高阶段分析模型，分别从精准获客（产品端）和智能化推荐（客户端）两个方面，快速打造我行基于智能化模型的精益化服务生态圈。尤其重要的是填补了哈行实时流数据分析处理能力的空白，同时为零售条线内各部门提供科学的、成熟的客户数据模型深度分析工具箱和基于标签、分群的客户画像管理体系，是推动业务发展的新生力量，也是数据化运营的重要组成。

分析平台投产后，将会对多个业务部门的数据分析工作产生深远影响，无论是针对运营、营销还是风控的各种客户分析，都会改变现有通过后台提数+人工处理的繁琐模式以及统计模型创建、更迭周期长的困难状况。随着平台客户数据的持续丰富，分析模型的深入使用，能够促进提升行内业务人员对数据的运用和管理水平，也为哈行的数字化转型贡献力量。目前正在启动二期建设，未来将围绕渠道数据埋点、数据分析应用开发、标签库建设及数据治理等工作持续完善零售智能客户分析平台建设。

项目效果评估：

零售客户数据智能分析平台业务价值：

1、产品管理

基于客户标签画像积累的大量客户数据，通过对客户的购买时机、渠道、行为特征构建精准营销模型，实现精准获客和产品交叉销售。建立产品营销策略策略设计、执行、监控全流程，实现智能化全渠道产品营销。

2、全渠道客户行为分析

建立完善客户行为分析模型：事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、用户路径分析、用户行为分析、用户关联分析。定期提供客户渠道行为综合分析报告，为电子渠道优化方向提供科学有效的数据支撑。

3、全渠道客户360度画像

实现多渠道客户数据融合，建立客户标签画像体系。以业务经验出发，基于定性、定量、聚类、分类预测等方法，建立客户定性类标签、定量聚类标签、洞察预测类标签，实现全方位洞察感知客户。提供完善的标签画像体系，建立十大类，300余种客户标签，使之成为数据中台核心数据资产。

项目牵头人：

孙升学 哈尔滨银行股份有限公司移动金融部总经理兼小微金融部总经理

[Source]

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