金融行业

金融行业同质化竞争愈发严重,各个企业也都在积极探索新的业务形式和经营方式,希望通过差异化的竞争、精益化的运营来改善用户体验,降低运营成本、增强风险抵抗能力等。

行业背景

如今,金融行业同质化竞争愈发严重,各个企业也都在积极探索新的业务形式和经营方式,希望通过差异化的竞争、精益化的运营来改善用户体验,降低运营成本、增强风险抵抗能力等,实现业务的可持续增长。

业务痛点

1、同质化严重。伴随着国内金融行业数十年的发展,行业内同质化竞争日趋严重,各大券商在传统经营模式的基础上,都在积极探索新的运营形式和新的业务拓展,力图通过差异化竞争和多渠道的收入来源增强自身优势,降低企业经营风险,在竞争激烈的市场中立于不败之地。

2、整合数据难。金融企业业务系统繁多,这些业务系统有效地支撑着公司的业务开展,并且每天产生大量的数据。如何打通各业务系统之间的数据关联,整合内部数据和外部数据,并对大数据进行分析,通过数据驱动业务,以提升自身的市场分析能力、客户服务能力、产品设计能力、利润增值能力和风险抵抗能力,实现“降本增效,业务创新”的目标,成为行业内各大公司关注的焦点。

3、获客成本高。高昂的获客成本一直是金融企业的老大难问题,然而,成本高的背后,却是较低的转化率和成交量。用户无法规模化增长,是影响金融企业发展最大的瓶颈。

4、风险管控难。风控管理是金融企业的生命线,特别是在以P2P为代表的互联网金融企业呈爆发式增长的背景下,如何更精准的识别用户欺诈,如何构建更合理的信用等级,是当前金融企业急需考虑的问题。

解决方案

DataHunter能做什么

1、整合所有业务系统数据。
通过整合各业务系统数据,打通数据之间关联,解决金融企业信息孤岛困境。

2、分析用户画像。
基于客户的基本资料和征信资料,通过对客户的行为偏好的采集和分析,全面的反映客户的还款能力和还款意愿,增强识别欺诈客户的能力。

3、优化渠道推广。
利用事件分析模型,不仅分析 PV、UV 等基础评估数据,同时定期追踪新用户的投资转化率,不是简单的曝光衡量,而是端到端分析推广效果,让企业依据数据优化渠道推广策略。

DataHunter的价值

DataHunter金融行业解决方案,可广泛应用于各种金融形态,包括传统金融、互联网金融、银行、证券等,一方面为各级业务人员提供统一高效的数据分析平台,另一方面为决策层提供实时的可视化数据展示,为业务创新和策略调整提供数据支撑。

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