留住客戶，挖掘商機 ——解析證券公司N種大數據分析業務場景

4 人贊了文章導讀：現如今的證券行業，金融產品同質化嚴重、金融客戶需求多樣化且流失率嚴重。證券公司如何持續提升核心價值和競爭力在競爭中長期立於不敗之地？且看，證券公司N種大數據分析業務場景的深度解析，通過大數據分析來淘金留住客戶，挖掘商機。

相對於其他行業的數據，證券行業具有數據質量高、數據價值大、可定位性好等特點。證券公司擁有大量的客戶交易數據，這些數據包括客戶資產、持股時間、交易頻率等信息。通過數據分析，證券公司可以細分客戶類別，根據類別為客戶提供差異化服務；可以對實時行情、財務報告、經濟信息、新聞等衍生數據進行分析；可以對產品/投資品信息、頭寸/交易信息、交易對手數據、評級數據等參考數據進行分析；也可以分析曲線、差價、波動信息、相關性分析等經過加工後產生的數據。

隨著移動互聯網、物聯網、雲計算技術的快速發展和社會對於大數據的逐漸重視，大數據從概念逐漸走嚮應用。互聯網金融企業在過去的幾年裡快速發展，對傳統金融行業造成了嚴重衝擊。互聯網金融企業之所以能發展壯大，很大程度上依賴於大數據和雲計算技術，能夠動態了解客戶的多樣化需求，改善傳統金融的信息不對稱問題，推出滿足客戶個性化需求的金融服務。

針對證券行業數據分析需求，使用永洪科技的一站式大數據分析平台，能夠幫助證券企業實現多種數據分析業務場景，包括：

1.將多樣性分析應用到投資者數據中

可以更清晰的了解客戶，通過綜合分析客戶的交易記錄、行為記錄、住所信息、言語內容和交友情況，依據更準確的分析結果了解客戶的風險承受能力、風險偏好、為人信譽等各種情況，適配客戶適當性，根據客戶特性推薦最適合的產品。

2.將相關性分析應用到投資者數據中

近些年部分證券公司通過對客戶資料和交易記錄、行情數據的綜合數據分析和挖掘，即分析各種投資者的相關性，通過相關性分析做客戶分群，以達到為客戶提供既有標準化又有個性化的服務，這種情況也是多種多樣的。

例如，分析流失客戶的行為特徵進而採取挽留行動；分析高虧損客戶的行為特徵進而採用一定的投資諮詢服務的改進；分析客戶行為與投資風格變換的關係進而設計合適的產品，客戶群體的財經瀏覽信息、自選股信息的變化；分析判讀客戶群體的焦點是否從股票轉移到了固定收益類產品；分析客戶產品購買行為與客戶其他數據的關係（基本資料、瀏覽行為等等），設計相應的產品提供給類似客戶群體。

3.實時營銷

可以根據客戶的實時狀態進行營銷，比如市場進入調整，客戶傾向把權益類資產權重降低,更多配置泛固定收益類資產。

可以支持不同業務或產品的交叉推薦，如通過數據分析發現某客戶的資金經常在保證金賬戶和銀行託管賬戶間轉換，同時炒股和購買銀行理財，則證券公司可以加大資管產品的營銷力度，實現交叉銷售，甚至可以把客戶更多的資金從銀行端吸入進來。

5.個性化推薦

可以根據某類型客戶的獨特偏好進行服務或者提供個性化推薦，如根據客戶的年齡、資產規模、理財偏好等，對客戶群進行精準定位，分析出其潛在金融服務需求，進而有針對性的營銷推廣。

6.客戶生命周期管理

可以支持客戶生命周期管理，包括新客戶獲取、客戶防流失和客戶贏回等。如通過構建客戶流失預警模型，有效降低流失率。證券公司可以對流失率等級前30%的高凈值客戶予以調佣、發售高收益產品、加強投顧跟蹤服務等方式予以挽留。

面對大數據時代的運營挑戰，證券公司應在戰略層面建立「數據驅動型」發展模式，完善數據運營體系，在戰術層面通過從構建用戶畫像到精準營銷再到運營優化，逐步提升核心價值和競爭力。結合永洪科技的一站式大數據分析平台，證券行業可以得到強大的大數據分析技術支撐與服務支持，幫助證券企業提高數據化運營能力，從數據中尋找客戶需求，挖掘潛在商機。

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