近年来，银行等金融机构不断探索数据资源的潜在价值，希望借助数智化手段，提升金融服务能力，实现运营管理降本增效，让数据真正“用起来”、“活起来”。
诸葛智能打造“全行数据埋点采集，到洞察分析、智慧决策、智能营销”的数智化经营营销闭环，助推行方客户以客户标签为基石，构建以客户为中心的客户行为数据管理体系，深度挖掘客户行为偏好，并实时根据其特点对客户进行精准营销，减少无效营销成本，提升客户触达体验。
01
打造多埋点采集方案，强化客户行为分析
在数字经济时代，银行客户线上化的趋势已不可逆转，并产生了海量客户数据。不过，由于全渠道客户线上行为类数据的埋点采集与分析体系的不完善，以及很难与业务系统打通，导致银行得到的客户数据并不全面，无法实现对业务的精细洞察以及对客户的深度理解，制约了未来的高质量数字化运营转型升级。
面对这一状况，该银行依托诸葛智能的新一代埋点采集行为分析平台，帮助行方梳理典型业务场景与对应的核心业务指标，实现60+SDK支持全端客户行为数据采集，可对APP、小程序、网站、公众号、H5等跨渠道、跨平台、跨应用的数据进行采集。并结合全埋点、可视化埋点、代码埋点、ETL 导入、数据连接等数据采集技术，定制专属的埋点方案。
基于此，构建涵盖漏斗、事件、归因、洞察、留存、转化路径、用户粘性、预警分析等全场景分析模型，更好地做到全域数据实时洞察，支撑业务落地的多维分析以及客群分析的无限下钻，加速从产品经营向客户经营转变。
诸葛智能还支持零代码埋点管理，可快速调整适配业务需求。并进一步强化埋点质量把控，自动校验提高埋点管控，大大提升数据埋点效率，为银行进行精细化客户运营奠定坚实基础。
02
构建全生命周期标签画像，深挖客户数据价值
为了进一步挖掘与分析客户数据价值，多维度刻画客户特征，银行可依托诸葛智能标签中台，构建全生命周期标签画像体系，打造全渠道数据接入方案，更好地支撑对客户的精准定位和精准经营。
银行通过流程画布的方式自助完成数据整理，并通过数据合并、串联组合、重复数据清理、替换缺失值、数据清洗等操作，打造涵盖客户注册信息、行为数据（包含事件）、业务数据等数据的可视化数据集。同时，打造行业领先的多用户ID匹配的ID-Mapping方案，以注册手机号、身份证或者内部自定义ID 设定的唯一ID字段为基准，构建唯一用户数据库，实现客户标识的统一。
在此基础上，银行结合静态标签、动态标签组成的成熟标签模型，建立起动态实时更新的客户标签体系，实现对客户画像的进一步精细化、个性化运营。可有效补充、丰富客户标签数据，增加结合业务属性的客户特征标签数据，形成矩阵交叉定义的客户标签数据；可向零售信贷、小微信贷、贷后管理等内部其他业务线提供数据支持，复用既有分析结果，共享业务经验沉淀成果；还能够为抽奖平台、广告曝光渠道，流量采购平台等第三方营销或权益系统的拉新获客提供目标客群的显著特征，降低渠道、客群采购决策成本。
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跨渠道、跨触点、多波次触达，激发智能营销效能
构建客户标签画像后，行方还需要实时的客户营销能力，来实现“以数据驱动营销增长”的最后一环，用户精准触达。诸葛打造新一代智能营销平台，更好的做到跨渠道、跨平台、多波次触达高价值、高活跃、高净值客户，持续驱动业务增长。
其中，银行根据诸葛智能的全生命周期标签画像体系，深入总结客群的共性，将海量客户转化为同维度的群体数据人群；持续关注客户行为体现出的兴趣点在时序时间上的变化，并将实时行为数据的分析结果转化为面向客户的个性化实时在线推荐服务，全方位实现基于标签的精准营销、基于事件的实时营销、基于分群的精准营销。不仅如此，还能够将客户对应数据通过标签、分析聚类等方式，反哺到数据库、数据分析结果中，进而不断完善客户画像，为后续的客户召回或者周期性营销提供更好的转化策略。
结语
未来，诸葛智能将继续强化客户问题解决型思维和完备灵活的产品体系，助力更多金融机构搭建涵盖数据采集、数据管理和细分、数据分析与洞察以及智能营销的数智化运营体系，持续客户转化、提升客户体验，夯实全生命周期的数智核心竞争力。
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