知识图谱在银行营销业务中的应用

在互联网的全面发展的大时代背景下，金融业务基于线下营销的模式已几乎全面转战线上，茫茫互联网，如何找到客户是进行金融营销的首要问题。

营销获客，需要链接多个数据源搭建智能化客户经营体系尤为关键，建立尽量全面完整的用户画像，覆盖完整的用户生命周期，并做机器学习与关系挖掘的混合营销模型，才能做到真正的智能营销、获客。

营销获客整体的系统设计搭建，可大体分为 5 个方面：数据层面、模型方案、业务引擎、场景搭建、推广渠道

 

 

营销客群可分为个人客户和企业客户，链接多方数据源，针对客户建立完整的画像体系，挖掘潜在需求，进行有针对性的精准营销推送，是智能营销获客的基本思想。

个人客户画像可从基本属性、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络等方面，采用聚类、分类，以及协同过滤，分析待售客户、及潜在客户的需求与客群之前的关系，分析用户的相似性、共同爱好，细分人群活动地点、产品使用场景，从而制定并匹配以什么样的营销策略、推送策略、洽谈策略、服务策略，沉淀企业营销获客中的方法论，提升经验的可复用性。

企业客户画像可以从基本信息、法律诉讼、经营状况、经营风险、企业发展、知识产权、投融资信息等方向来整体建立对企业当前状况的分析，通过这些数据建立细分服务场景中的各类分析模型，得出该企业当下的可营销指数，同时生成针对化的分析报告并针对当前问题提出解决方案，以此建立的营销机制策略可提高营销获客转化率，避免人海战术，降低人力成本。