基于成熟的數(shù)據(jù)場(chǎng)景應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)建模能力構(gòu)建了大數(shù)據(jù)智能營(yíng)銷(xiāo)解決方案，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)的全景洞察，幫助金融機(jī)構(gòu)降本增效。 熱度場(chǎng)景洞察 根據(jù)用戶(hù)當(dāng)下的活躍信息有效挖掘?qū)崟r(shí)需求、區(qū)分偏好，便于實(shí)時(shí)的營(yíng)銷(xiāo)。 智能營(yíng)銷(xiāo)模型 基于邏輯回歸、隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí)等算法構(gòu)建各類(lèi)營(yíng)銷(xiāo)模型，預(yù)測(cè)購(gòu)買(mǎi)意向。 風(fēng)控前置過(guò)濾 利用規(guī)則模型、專(zhuān)家模型、評(píng)分模型等剔除高風(fēng)險(xiǎn)、沉默用戶(hù)，提升營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)化效果。 營(yíng)銷(xiāo)綜合評(píng)分 融合用戶(hù)場(chǎng)景需求、消費(fèi)意愿、消費(fèi)偏好、消費(fèi)能力等多維度綜合評(píng)分。