以地理位置为核心,通过人工智能对地址数据进行自动化治理、打破数据壁垒将不同维度的数据链接、

结合业务场景建立评级模型、输出基于地址的综合财力评级,

作为居住在小区/楼盘内人群的财务能力的量化指标,从而实现客户财力维度的分层。

通过地址-房产-地段-环境等要素实现的财力评级,可以精准筛选财富客户,

或锁定特定的目标客群,并为不同层级的客户设计相应的营销策略,以提升营销ROI。

以地理位置为核心,通过人工智能对地址数据进行自动化治理、打破数据壁垒将不同维度的数据链接、 结合业务场景建立评级模型、输出基于地址的综合财力评级,作为居住在小区/楼盘内人群的财务能力的量化指标,从而实现客户财力维度的分层。 通过地址-房产-地段-环境等要素实现的财力评级,可以精准筛选财富客户,或锁定特定的目标客群,并为不同层级的客户设计相应的营销策略,以提升营销ROI。

基于客户地址进行财力评级,实现基于地址的客户画像,在海量客户中精准筛选出财富客户进行有针对性的营销。

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通过财力评级对不活跃的睡眠户进行潜力分层, 筛选出潜力较大的目标客群,有效提升激活转化。

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以网点为单位,包括网点选址、运营分析、网周客群分析、地推选址策略、网格化管理等,全面赋能智慧网点。

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基于客户地址进行财力评级,实现基于地址的客户画像,在海量客户中精准筛选出财富客户进行有针对性的营销。

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通过财力评级对不活跃的睡眠户进行潜力分层, 筛选出潜力较大的目标客群,有效提升激活转化。

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以网点为单位,包括网点选址、运营分析、网周客群分析、地推选址策略、网格化管理等,全面赋能智慧网点。

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案 例
某国有大行信用卡业务客户分层管理
针对某国有行信用卡业务的行内信用卡地址,训练财力评级模型,以用于财富客户筛选和客户分层。对行内客户居住地址进行多维度的关联分析,建立小区粒度的财力评级模型,并在此基础上计算小区综合财力评级,用于建立小区级别的营销策略活动,有效提升信用卡客户的消费额。成功帮助国有大行取得高净值客户画像,提升办卡转化率。
案 例
某国有大行信用卡业务客户分层管理
针对某国有行信用卡业务的行内信用卡地址,训练财力评级模型,以用于财富客户筛选和客户分层。对行内客户居住地址进行多维度的关联分析,建立小区粒度的财力评级模型,并在此基础上计算小区综合财力评级,用于建立小区级别的营销策略活动,有效提升信用卡客户的消费额。成功帮助国有大行取得高净值客户画像,提升办卡转化率。

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