【干货】2个数据分析模型在基金行业的实战与应用【CDA持证人分享】

在当今竞争激烈的市场环境中，企业需要不断地进行自我分析和优化，以保持竞争优势，竞争激烈的金融行业更是如此。随着技术与商业智能（Business Intelligence，简称BI）可以提供丰富的数据，在许多情况下，都有数据可以展示过去类似决策的结果，并可显示随时间推移的预期结果，此时良好的数据 分析方法在业务中就显得尤为重要。 公募基金领域拥有海量的客户数据，如何从这些数据中精准识别高价值客户并进行针对性营销和服务，是提升基金销售和客户满意度的关键。 在R/M/F三个指标上，一般将实际的用户划分为8个区，根据不同付费用户群体的价值采用不同的策略，促进不同用户向更有价值的区域转移。 | B | F | M | 用户类型 | 运营货路 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 短 | 高 | 大 | 买得勤、买得频、买得多高 | 重点维系用户,提升服 | | | | | 价值的用户 | 务质量 | | ન્દ્ | 高 | 大 | 买得频率较高,消费金额较 大,但上次消费距今较远 | 适当发起唤醒策略,防 止流失 | | 短 | 低 | 大 | 近期有一定消费目金额还 | 挖掘用户消 ...