❶ 求金融数据库数据
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金融交易系统是迪蒙研发的一款基于云计算的金融交易系统，为互联网金专融企业提供一站式整体解决属方案及全网运营服务。支持当前主流的线上定期、活期、认购转让的理财模式，并可根据客户需求进行个性化定制的金融交易平台。迪蒙金融交易系统的独特优势：
1、强大风控保障。配置线上线下风控模块，严格把控业务各个环节的风控要点；
2、独创安全策略。大银行系统架构，提供资金安全、系统安全、数据安全全天候保障；
3、业务模式多样。兼容主流投资理财产品，多种业务、多种模式、多种功能灵活切换。
❸ 互联网金融运营需要关注的数据有哪些
由于互联网金融概念较为宽泛，支付、投资理财、信贷、征信、虚拟货币发行（比特币等）、金融产品搜索等不同领域所关注的核心指标并不相同；即便是相同领域 的公司，由于核心业务模式的差异导致大家所关注指标也不相同。因此从运营角度来看，最靠谱的是结合公司的核心业务模式来归纳运营指标。
互联网金融公司的金融属性，从经营风险的角度来看，风险贯穿互联网金融公司的企业日常运营、IT平台运营等过程，这与普通互联网公司的运营主要关注产品运 营有极大不同，因此以下所指的运营并不单纯指普通互联网公司的运营部门的运营，而是从整个互联网公司企业运营角度来说的。
根据互联网共性可以总结出对应量化指标体系：
1、用户指标：包括用户信用评级、活跃度、留存率、转化率、客单价（平均投资额度）、用户分布（各等级占比）、互动指标等等。
2、产品指标：产品组合、投资人数、投资金额、满标时间、收益率、流标数、风险系数、热度（受欢迎度）等等。
3、营销渠道指标：渠道来源、渠道转化率、渠道成功率、渠道成本等等
4、营销活动指标：活动成本、活动渠道来源、活动转化率、传播数、新增粉丝数/用户数等等
5、合作方指标：合作带来的项目数、项目通过率、风险系数、成本等等
6、风控指标：项目审核通过率、风险备用金、项目流动性风险指标、合规相关指标等等
7、支付渠道指标：渠道转化率、渠道成功率、支付渠道来源、渠道成本等等
8、IT平台指标：用户体验指标（包括响应速度等）、可靠性指标、安全性指标等等。这块与互联网的指标类似。
9、客服指标：投诉分类、接通率、投诉渠道、响应速度、满意度等等
10、竞争性指标：竞争对手分析指标、互联网舆情监控指标等等
运营不要只关注那些数据，数据是外在的，是基础，而产品和平台核心竞争力才是发展的王道，数据+产品，找到平台最优的发展平衡点，才是运营下的这盘棋的目的。
❹ 在哪儿可以找到互联网金融的行业数据
前瞻产业研究院 提供的《2015-2020年中国互联网金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报专告》显示，截止至属2014年底，我国互联网金融市场规模已经突破10万亿元。以P2P业态为例，过去5年中，各类P2P平台都获得了年均超过250%的爆发式增长。
不过，作为新兴行业，互联网金融问题不容忽视。互联网金融的安全风险也日益加剧。仍以P2P业态为例，数据显示，2015年上半年我国问题P2P平台数量为273家，数量超过2014年问题P2P平台数总和，今年以来，P2P网络贷款平台出现跑路或提现困难的公司更是高达677家。
❺ 最新的经济 金融数据应该去哪个网站查啊
最新的数据，就应该去这~http://www.stats.gov.cn/中国国家统计网
❻ 互联网金融 数据分析需要哪些数据
交易额，投资人数，用户的属性，平台的安全信息等等一系列的，你可以自己去相关的数据论坛去看看咯。
❼ 如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法
作者：张溪梦 Simon
链接：https://www.hu.com/question/29185414/answer/110954989
来源：知乎
著作权归作者所有
我们之前做过一期互联网金融的公开课，「互联网金融增长宝典：三大步骤提高转化，搞定用户运营」，主讲人是 GrowingIO 的业务增长负责人徐主峰，曾任职 Criteo、Microsoft 等公司，有丰富的电商、互联网金融客户解决方案经验。 这是公开课的速记整理。
这是一篇互联网金融宝典，我推荐给所有转化率只有 1%、总是为谁可能是你的购买用户而犯愁的互联网金融的高管、PM、市场运营和销售们。本文通过实战案例，手把手教你建立转化指标、 梳理分析思路、提供分析步骤并最终建立用户行为分析模型。
文 / 徐主峰
大部分的互联网金融公司最为纠结的一点是，流量这么大，获客成本这么高，为什么最后的转化率和成单量却这么低？怎样才能提高用户运营效率？用户行为数据分析怎样把处在不同购买决策阶段的用户挑选出来，帮助互联网金融公司做到精益化运营？
我们的客户中很大一部分来自互联网金融，比如人人贷等行业前 10 的互联网金融公司。在服务客户的过程中，我们也积累了大量的数据驱动业务的实践案例，来帮助客户创造价值。
一 、互联网金融用户四大行为特征
互联网金融平台用户有四大行为特征：
第一流量转化率低，下图是某互联网金融公司网站上，新客户过去 30 天整体购买转化漏斗，其转化率只有 0.38%：
而这并非个例，实际上，绝大多数互联网金融公司，在 web 端购买的转化率基本都在 1% 以下，APP购买率在 5% 左右，远远低于电商或者其他在线交易的购买率。
第二，虽然转化率低，但是客单价却很高。一般来说，电商行业客单价在几十到几百，而互联网金融客户，客单价从几千到几万，某些特殊领域甚至高达几十万。而客单价高，就意味着用户购买决策会更复杂，购买周期也会更长。
第三，用户购买行为有很强周期性。电商的客户下次购买时间是不确定的，但是互联网金融平台上，真正购买的用户，是有理财需求的用户，在资金到期赎回产品后，一定还会进行下一次购买，只不过未必发生在你的平台上。
最后一个特点是「很强的特征性」，主要包括两个特征：
A：用户的购买偏好比较容易识别，理财产品数量和品类都很少，所以用户购买的需求或者偏好，很容易从其行为数据上识别出来。
B：用户购买过程中的三个阶段特别容易识别：
用户在购买决策阶段，有大量的交互事件产生，他会看产品，比对不同产品的收益率和风险，比对不同产品的投资期限等等；
但是一旦他完成了产品的购买，就不会有大量的交互行为产生，他可能仅是回来看一看产品的收益率。
当用户的产品资金赎回之后，又有大量的交互事件产生，实际上他处在下一款产品购买的决策期。
二、互联网金融用户运营的三大步骤
针对互联网金融用户行为的四个特征，在用户运营上有三个比较重要的阶段性工作：
1.首先，获取可能购买的目标用户，合理配置在渠道上的投放预算，以提高高质量用户获取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好两方面的工作：宏观层面，优化整个渠道的配置；微观层面，单一渠道角度来说，根据渠道配置的策略，有针对性地实施和调整。
具体渠道的实施，大家都比较熟悉，但是对于整个渠道组合配置的优化，很多人接触的其实并不多。
以渠道一为例，总体的转化率是 0.02%；在过去 30 天站内总体的流量是 18.9K，漏斗第一级到第二级的转化率是 3.36%，这样一共是五级，我们看到最终渠道一带来总体的成交用户一共是 4 人。
类似的，前 10 的渠道数据都很清晰。不同渠道带来的流量，不同渠道总体的转化率，以及不同渠道在整个转化路径上每步的转化率都可以看到。
这里面有几个渠道很有特点：
渠道一的特点，渠道一带来的流量是所有 10 个渠道里最大的，但是它的总体转化率却是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是转化率是零。渠道七量比较一般，转化率也是零；
渠道九和渠道十，这两个渠道是所有渠道里转化率最高的。但是这两个渠道特点，是带来流量不是特别大……
结合典型渠道特点，可以做一个象限图：
第一象限（右上角）渠道质量又高，带来流量又大的，这里面渠道三四五是符合这个特征的，渠道策略应该是继续保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的质量比较高，但带来的流量比较小，这里面包含的主要渠道就是八九十。对应的主要策略是，加大渠道的投放，并且在加大投放的过程中，要持续关注渠道质量的变化。
我们先看第四象限（右下角），渠道质量比较差，但是带来流量比较大，这里面主要有渠道一和渠道二。相对应的渠道策略，应该在渠道做更加精准的投放，来提高整个渠道的质量。
第三象限（左下角）这个象限里渠道质量又差，带来流量又小，比如渠道六跟渠道七。我们是否要直接砍掉？这里建议是，策略上要比较谨慎一些。所以在具体渠道的策略上，业绩保持监测，然后小步调整。
根据上面数据分析得出的结果，做过渠道优化后，就会为我们带来更多高质量的用户。
2.接下来就要把高价值的用户——真正有购买需求，愿意付费、购买的用户找出来。
将资源与精力投入到真正可能购买的用户上的前提是，我们要能够识别出，哪些是真正有价值的用户？哪些是价值偏低的用户？
其实对于互联网金融平台来说，甚至所有包含在线交易的平台，用户的购买意愿，是可以从用户的行为数据上识别出来的。由于互联网金融平台的特殊性，相比于电商平台来说，商品品类更少，平台功能也更为简单，所以用户的行为数据，也更能反应出互联网金融平台上用户的购买意愿。
把用户在平台上的所有行为总结一下，核心的行为其实并不多，具体包括：
用户查看产品列表页，说明有一些购买意愿，点击某个产品，说明用户希望有进一步的了解。用户最终确认了支付，完成了购买，购买流程就走完了，他的理财需求已经得到了满足。每一种行为都表示出用户不同程度的购买意愿，所以获得用户在产品里的行为数据就十分重要。
既然用户行为数据这么重要，那么怎样获取呢？GrowingIO 以无埋点的方式，全量采集用户所有的行为数据，根据我们对业务的需求，配比成不同的权重系数，并按照每个用户购买意愿的强弱，进一步分群。
这是我们一个客户制作的用户购买意愿指标的范例，刚才的前 5 个行为，都是用户在购买前典型的行为：
每种典型事件的权重系数不一样，用户购买意愿是越来越强的：用户点了投资按纽，甚至点了提交的按钮，显然要比他单单看产品列表页，或者单单看产品页、详情页的意愿强。越能反应用户购买意愿的事件，你给它分类的权重应该是最大的，这是大的原则，0.05 还是 0.06 影响并不大，所以不必纠结。
这样通过这种方式，我们就可以按照每个用户的所有行为，给用户做购买意愿打分的指标，最终形成用户购买意愿的指标。
这是我们从高到低截取部分用户购买意愿打分的情况，第一列是每个用户的 ID，第二列是按照购买意愿给每个用户打分的情况。得分高的，就是购买意愿最强烈的用户。
拿到所有用户购买意愿之后，我们就可以按照用户购买意愿的强烈与否，把所有的用户分成不同的群体，来做针对性的运营。
这是在把用户在过去 14 天内，由其产生的所有行为数据，按照购买意愿打分的权重，把打分大于 5 的用户找出来，在总体用户里，这部分用户购买意愿排名前 20% ，我们给它起个名字，叫购买意愿强烈的用户。
类似我们还做了购买意愿中等的用户分群，这是购买意愿排名在 20-60% 之间的用户；购买意愿排名在最后 40% 的用户，是购买意愿最弱的用户分群。
分群之后，点击任意一个分群，都会以用户 ID 的形式列出来。因为你要有用户的 ID ，才能对这些用户施加运营策略。每个用户最近 30 天的访问次数，最近的访问地点，最后一次访问时间都可以看到。
接下来针对这些购买意愿强烈的用户，怎样推动用户的转化呢？
3.采取针对性的运营策略，提高高价值用户的转化率。
首先我们来看一下购买偏好，互联网金融平台商品品类是比较少的，用户购买的目的性也比较清晰，一般商品的品类有这么几种：
第一种：债券型理财产品
第二种：股票型理财产品
第三种：货币型理财产品
第四种：指数型理财产品
第五种：混合型理财产品…
我们把用户在不同品类商品上的访问时长占比算出来，就能比较好地了解用户的购买偏好。比如下图，我们用用户访问债券型产品详情页的访问时长，除以用户在站内总体的访问时长，就能够得到用户在债券产品上访问时长占比的指标。
我们还是使用用户分群的工具，把在债券型产品上的访问时长占比大于40%的用户分出来，这是有非常强烈表征的客户，他购买的偏好就是债券型的产品。
同时我们再设定另外一个指标，比如用户购买意愿指标，之前我们做过大于5，也就是购买意愿排名在前 20% 的。
通过这两个条件，我们就可以把购买偏好是债券型产品，同时有强烈购买意愿的用户找出来，这两个指标的关系是并（and）的关系。同样我们可以按照用户的购买偏好，把关注其他品类的用户，都做成不同的用户分群，然后形成不同购买偏好的用户群体。
针对这些用户，其实在运营策略上，我们可以从三个层面来展开来进行做：
从购买阶段的角度，首先我们把所有用户可以分成新客和老客。对于这两个群体来说，运营策略和运营重点是非常不一样的。
新客群体，是从来没有在平台上发生过购买的用户，我们要根据用户的购买意愿，做进一步的运营。
老客群体，也就是在平台上已经发生过产品购买的用户，除了关注用户的购买意愿之外，用户的资金状态（资金是否赎回）也是非常重要的参数。
用户是否购买过产品？购买产品的用户是否已经赎回资金？这两个内容，其实是一个用户当前的属性。在我们分群的工作里，这有个维度的菜单，通过这个维度菜单，我们就可以把具有某种属性的用户找出来：
这里我做了一个分群，我们可以看一下。在维度的菜单里，我们把是否购买过产品的维度值设置成了 1 。把资金是否已经赎回这个维度的值，也设置成了 1 。实际上是把那些资金已经赎回的老用户找出来；同样在指标这个菜单里，我们同时也把有强烈购买意愿的用户找出来，时间是过去 14 天，指标大于 5 。
这样我们就制作了一个用户分群，而这个用户分群里所有用户，要满足下面的三个特征：
特征一：购买过产品的老客。
特征二：他们的资金，目前已经赎回了。
特征三：过去 14 天内的行为数据，表明这个用户有着强烈的购买意愿。
同理我们把所有用户，整理为下面几个不同类别，对应不同的运营策略：
比如新客里，当前有购买意愿的，其实他属于购买决策期的新用户。应该根据用户的购买偏好，推荐这种比较优质的理财产品。并给予一定的购买激励，来促进这些新客在平台上的第一次购买，这个对于新客来说是非常重要的，以此类推。
相比于电商或者其他行业，互联网金融平台结合行业和用户的特点，从用户行为数据分析的角度，驱动产品业务以及提高用户的转化率，有更加重要的意义。
❽ 互联网金融风控模型，需要多大的数据
1、基于某类特定目标人群、特定行业、商圈等做风控
由于针对特定人员、行业、商圈等垂直目标做深耕，较为容易建立对应的风险点及风控策略。
例如：
针对大学生的消费贷，主要针对大学生人群的特征
针对农业机具行业的融资担保。
针对批发市场商圈的信贷。
2、基于自有平台身份数据、历史交易数据、支付数据、信用数据、行为数据、黑名单/白名单等数据做风控
身份数据：实名认证信息（姓名、身份证号、手机号、银行卡、单位、职位）、行业、家庭住址、单位地址、关系圈等等。
交易数据/支付数据：例如B2C/B2B/C2C电商平台的交易数据，P2P平台的借款、投资的交易数据等。
信用数据：例如P2P平台借款、还款等行为累积形成的信用数据，电商平台根据交易行为形成的信用数据及信用分（京东白条、支付宝花呗），SNS平台的信用数据。
行为数据：例如电商的购买行为、互动行为、实名认证行为（例如类似新浪微博单位认证及好友认证）、修改资料（例如修改家庭及单位住址，通过更换频率来确认职业稳定性）。
黑名单/白名单：信用卡黑名单、账户白名单等。
3、基于第三方平台服务及数据做风控
互联网征信平台（非人行征信）、行业联盟共享数据（例如小贷联盟、P2P联盟） FICO服务
Retail Decisions(ReD)、Maxmind服务
IP地址库、代理服务器、盗卡/伪卡数据库、恶意网址库等
舆情监控及趋势、口碑服务。诸如宏观政策、行业趋势及个体案例的分析等等
4、基于传统行业数据做风控
人行征信、工商、税务、房管、法院、公安、金融机构、车管所、电信、公共事业（水电煤）等传统行业数据。
5、线下实地尽职调查数据
包括自建风控团队做线下尽职调查模式以及与小贷公司、典当、第三方信用管理公司等传统线下企业合作做风控的模式。
虽然貌似与大数据无关，但线下风控数据也是大数据风控的重要数据来源和手段。
❾ 举例分析网络金融应用的低成本交易
数据四面改变金融机构传统数据运作式实现巨商业价值四面（四C）包括：数据质量兼容性 （Compatibility）、数据运用关联性（Connectedness）、数据析本（Cost）及数据价值转化 （Capitalization） 数据金融业应用场景逐步拓展海外数据已经金融行业风险控制、运营管理、销售支持商业模式创新等领域全面尝试内金 融机构数据应用基本处于起步阶段数据整合部门协调等关键环节挑战仍阻碍金融机构数据转化价值主要瓶颈 数据技术与数据经济发展持续实现数据价值支撑深度应用传统IT端断推向前台存量架构与创新模块效整合传统金融 机构技术层面所面临主要挑战外数据态发展演进其显著社特征作其员金融机构促进数据经济发展任重道远 驾驭数据内金融机构要技术基础着重引入价值导向管理视角终形自内嵌式变革其三关键点（TMT）包括：团队（Team）、机制（Mechanism）思维（Thinking） 依.价值导向与内嵌式变革—BCG数据理解 让数据发声—随着数据代临声音变益响亮喧嚣背探寻本质我讨论数据定义始 依.依数据第四V 数据问题内目前用三V定义即数量（Volume）、速度（Velocity）种类（Variety） 虽着定义未停止讨论才数据关键节点热议焦点底才算数据其实问题量层 面并没绝标准量相于特定期技术处理析能力言世纪90代依0GB数据需要计算能力流计算机 处理几量现台普通智能手机存储量半已层面颇具影响力说全量数据取代本数据拥 数据 另外讨论焦点问题今海量数据都源于何处商业环境企业关注ERP（Enterprise Resource Planning）CRM（Customer Relationship Management）系统数据些数据共性于都由机构意识、目收集数据且基本都结构化数据随着互联中国深 入普及特别移互联中国爆发式增机互所产数据已经另重要数据源比互联中国世界留各种数据足迹所 些都构量数据主体机器间交互处理沉淀数据才使数据量级实现跨越式增主要原物联中国前现实世界数据化 髦代名词海量数据式源源断产积累 三V定义专注于数据本身特征进行描述否量级庞、实传输、格式数据数据 BCG认数据关键点于第四V即价值（Value）量级庞、实传输、格式全量数据通某种手段利用并创造商业价值且能够进步推商业模式变革数据才真诞 依.贰变革数据运作与数据推内嵌式变革 元化格式数据已呈海量爆发类析、利用数据能力益精进我已经能够数据创造同于传统数据挖掘价值数据带价值究竟何产 论金融企业非金融企业数据应用及业务创新命周期都包含五阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科家构建并完善算与 模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察实际效今数据环境命周期仍维持原唯变化数据科家命周期所扮演角 色数据允许其运用各种新算与技术手段帮助IT断挖掘新关联洞察更满足业务需求 BCG认数据改变并传统数据命周期具体运作模式传统数据基础技术环境周期能要经历乃至更 间现数据量技术机构能需几周甚至更短间能走完命周期新数据运作模式使快速、低本试错能商业机构 条件关注由于种种原忽略量机并些机累积形价值 具体言与传统数据应用相比数据四面（四C）改变传统数据运作模式机构带新价值 依.贰.依数据质量兼容性（Compatibility）：数据通量提升数据析质宽容度 数据代数据获取门槛相较高导致本思维占据统治位通抽截取式捕获数据同析数据手段 能力相限保证析结准确性通意识收集量化、清洁、准确数据数据质提高要求数据代 全量思维用武条件获取维度、全程数据海量数据现数据清洗与验证几乎能事困境催 数据应用新视角与新类似于布式技术新算使数据量弥补质足提升数据析于数据质量兼容能力 依.贰.贰数据运用关联性（Connectedness）：数据使技术与算静态走向持续 数据代全量追求使实变异重要点仅仅体现数据采集阶段云计算、流处理内存析等技术支撑系列新 算使实析能通使用持续增量数据优化析结些素共同作用贯关系追求始松 相关关系逐步获席 依.贰.三数据析本（Cost）：数据降低数据析本门槛 数据改变数据处理资源稀缺局面数据挖掘往往意味着菲投入企业希望能够数据发掘机或限数据处理资源投 入能产机客户、项目获健康投入产比数据代数据处理本断降数据量存机见 每机本身带商业价值能并观累积起实现质飞跃所数据往往并非意味着机量机 依.贰.四数据价值转化（Capitalization）：数据实现数据价值高效转化 《互联中国金融态系统贰0贰0：新力、新格局、新战略》报告我探讨传统金融机构变革代所需采取新战略思考框架即适应型战略采取 适应型战略助于企业构筑五优势：试错优势、触角优势、组织优势、系统优势社优势数据金融机构建立些优势提供新工具力数 据价值转化与机构整体转型相辅相内嵌式变革由 例金融机构传统做按部班周期模式（规划、立项、收集数据析、试点、落、总结）再适用快速试错、宽进严实现数据价值 关键：低本式量尝试数据蕴藏海量机旦发现某些价值规律马进行商业化推广否则断退外数据金融机构打造触 角优势提供新工具使其能够更加灵敏知商业环境更加顺畅搭建反馈闭环外数据聚合与共享金融机构搭建态系统提供新场景与 力 贰.应用场景与基础设施—纵览海内外金融机构数据发展实践 金融行业发展数据能力面具优势：受行业特性影响金融机构展业务程积累海量高价值数据其包括客户身份、资产负债情况、资 金收付交易等数据银行业例其数据强度高踞各行业首—银行业每创收依00万美元平均产吧贰0GB数据 贰.依数据金融应用场景逐步拓展 数据发声音已经金融行业全面响起作行业巨霸银行业与保险业数据应用尤其圈点 贰.依.依海外实践：全面尝试 贰.依.依.依银行金融行业发展数据能力领军者 发展数据能力面银行业堪称领军者纵观银行业六主要业务板块（零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理）每 业务板块都借助数据更深入解客户并其制定更具针性价值主张同提升风险管理能力其数据零售银行交易银行业务板块应 用潜力尤观 BCG通研究发现海外银行数据能力发展面基本处于三阶段：约三银行处思考数据、理解数据、制定数据战略及实施路径 起点阶段三银行向前发展尝试阶段按照规划路径案通试点项目进行测验甄选许价值机并且停进行试 错调整另外三左右银行则已经跨越尝试阶段基于试错经验已经识别几较机并且已经功些机转化持续 商业价值且些银行已经匹配数据工作式嵌入组织熟运用先进析手段并且断获新商业洞察 银行业应用举例依：数据技术应用信贷风险控制领域美家互联中国信用评估机构已家银行信贷风险评估面帮手该机构通 析客户各社交平台（FacebookTwitter）留数据银行信贷申请客户进行风险评估并结卖给银行银行家机构评估结 与内部评估相结合形更完善更准确违约评估做既帮助银行降低风险本同银行带风险定价面竞争优势 相较于零售银行业务公司银行业务数据应用似乎缺乏亮点实际数据公司银行业务风险领域发挥着前所未作用传统银 行企业客户违约风险评估基于往营业数据信用信息种式弊端缺少前瞻性影响企业违约重要素并仅仅企业自身经 营状况包括行业整体发展状况所谓覆巢焉完卵要进行析往往需要量资源投入数据处理资源稀缺环境 广泛应用数据手段则幅减少类析资源需求西班牙家型银行利用数据企业客户提供全面深入信用风险析该行首先识别影 响行业发展主要素些素进行模拟测试各种事件其客户业务发展潜影响并综合评判每企业客户违约风险做仅本 低且风险评估速度快同显著提升评估准确性 银行业应用举例贰：用数据客户制定差异化产品营销案零售银行业务通数据析判断客户行并匹配营销手段并件新鲜事数据 精准营销提供广阔创新空间例海外银行始围绕客户事进行交叉销售些银行客户交易数据进行析由推算客户经历 事致节点些重要刻往往能够激发客户高价值金融产品购买意愿家澳利亚银行通数据析发现家即婴诞客户 寿险产品潜需求通客户银行卡交易数据进行析银行容易识别即添丁家庭：家庭准妈妈始购买某些药品婴相关 产品消费断现该行面向群推定制化营销获客户积极响应幅提高交叉销售功率 客户细早已银行业广泛应用细维度往往同异包括收入水平、龄、职业等等自始尝试数据手段银行客户细维度现突 破例西班牙家银行FacebookTwitter等社交平台直接抓取数据析客户业余该行客户细旅客、足球者、高 尔夫者等类别通析该行发现高尔夫球者银行利润度贡献高足球者银行忠诚度高外通析该行发现另外 客群：败家族即财富水平高、消费行奢侈群客群由于数且前财富水平尚未超越贵宾客户门槛往往银行所忽略 析显示群能够银行带观利润且颇具潜力该行决定些客户升级贵宾客户深入挖掘其潜价值 公业务银行同借助数据形更价值客户细例BCG与家加拿银行合作项目项目组利用数据析技术所公司客户 按照行业企业规模进行细共建立百细客户群难想象没数据支持深入细难实现项目组每细群找 标杆企业析其银行产品组合并该细群其客户银行产品组合与标杆企业进行比识别差距潜营销机项目组些析结与该 行公客户经理进行享帮助利用些发现制定更具针性销售计划术并取良效客户种新销售式十欢迎 解同行财务状况金融安排助于自身行业位与发展空间进行判断 银行业应用举例三：用数据优化银行运营提供决策基础数据仅能前台与台显身手能惠及台运营领域互联中国金融风水起 O贰O（OnlineToOffline）银行热点题哪些客户适合线渠道哪些客户愿触中国BCG曾帮助西班牙家银行通 数据技术应用些问题进行解答项目组依陆既中国点中国络与移渠道完关键运营展析建立依贰月间溯深度 客户群体运营按照中国点使用强度及非中国点渠道使用潜力进行细析结显示约陆陆%交易中国点使用强度较高同非中国点渠道 使用潜力高中国点迁移中国络或移渠道项目组客户细发现轻客户、客户及高端客户运营迁移面潜力优先作 渠道迁徙象通运营调整数据帮助银行引导客户转移、减轻中国点压力同保障客户体验 BCG曾利用专数据析工具NetworkMax帮助家澳利亚银行优化中国点布局虽银行客户线渐增金融业铁律互联 中国代依适用说客户身边设立实体中国点仍金融机构竞争优势中国点运营本往往菲何实现中国点资源价值化每家银行 面临问题该项目项目组结合银行内部数据（包括现中国点布业绩状况等）外部数据（各区口数量、口结构、收入水平等） 三50区域进行评估并按照主要产品系列每区域制定市场份额预测项目组通市场份额驱素进行模拟现中国点数量变情况 该行中国点理想布局图该行根据项目组建议中国点布局进行调整并取良效案例许银行带启示：首先银行十清楚自身中国点 布局关中国点经营业绩址信息全量存于银行数据库其关区口数量、口结构、收入水平等数据都公获取数据通 应用数据技术两组数据结合起帮助银行实现中国点布局优化BCG基于数据技术研发Network Max用解决类似问题工具 银行业应用举例四：创新商业模式用数据拓展间收入坐拥海量数据银行考虑何使用数据服务其核业务今银行已经走更 远始考虑何数据直接变新产品并用实现商业模式进直接创造收入例澳利亚家型银行通析支付数据解其零售客户消费 路径即客户进行消费典型顺序包括客户购物点、购买内容购物顺序并其关联进行析该银行些析结销售给公司客户（比 零售业客户）帮助客户更准确判断合适产品广告投放点及适合该点进行推广产品些公司客户往往需要花费量金钱向市场调研公司购买 类数据今花少钱向自银行购买些析结且银行所提供类数据要靠银行通种式获传统业务外收入 更重要银行通创新客户提供增值服务增强客户粘
❿ 互联网金融数据在哪儿下载啊找的好困难
金融数据有很多钟，复一般的什么制金融app都有免费的金融信息，最新的新闻资讯。比较好的有的要收钱的，比如有的额炒股软件只有给钱或者 是会员才能看到最新最及时的详细信息。
现在的信息比较发达，也有的交易中心有免费这样的数据，网络东湖大数据就能找到