百度爱采购产品的主要特征

百度爱采购大数据的大规模积累，可以建立起有关人群描摹的六大类基础标签，包括人口属性、设备属性、游戏特征、线上应用偏好、线下行为轨迹、消费兴趣。同时，也可以结合企业自身需求做定制化标签开发;以全样本数据为基础、人群标签体系为核心，全面构建商圈內消费人群的360度画像，实现更全面、更精准、更高效的人群描摹，助力金融机构深入了解客户群体，制定个性化的运营策略，提升客户满意度。此外，通过大数据分析发现这些用户都具有极强的金融理财标签：除证券之外，部分用户还有直销银行、财富管理、货币基金甚至期货标签，可见用户对于理财的需求是多样的，且可以依据需求的变化调整投资方向。将这些客户的偏好、流失原因整理，通过呼叫中心(Cal!cenηter)、短信和推送手段，触达这部分流失客户，了解他们对投资理财的需求、不同理财产品的看法，再根据客户的不同诉求为客户提供服务，并有方向性的优化线下业务。

　　通过线上和线下的信息打通和运营配合，帮助客户经理有方向、有准备地触达高净值用户，降低客户经理寻找高价值客户的工作难度，建立其与客户有效沟通的桥梁，从而提高整体的工作效率和业务质量。同时，与好的竞品活动运营进行学习，不断完善河北百度爱采购产品、活动运营体系，发现客户需求，对防止客户再次流失是非常有裨益的。除用户分群外，TalkingData还帮助金融企业对其种子客群进行画像，了解其互联网端的偏好类型，“投其所好”地推出相应的运营活动，既可以促进存量客户的活跃，又可以在种子用户群中进行自传播，达到扩大覆盖量的目标。在与某金融机构合作的过程中，发现其年轻客群除社交属性外，还有很强烈的游戏罵性，进一步分析是RPG类游戏。该金融机构选择与当时最流行的RPG类游戏—一刀塔传奇及我叫MT进行合作，通过注册送积分、积分换礼包等形式推广活动，受到种子客户群体的欢迎，促进其活跃。同时，覆盖量随着种子群的自传播及推广，两个月内增长了34.5%，达到了很好的活动效果，如图1一所示。根据种子用户偏好，找到对应的异业合作资源进行营销活动的案例还有很多，如通过客户喜爱的互联网视频品牌，通过提供月卡等活动方式，提高其注册用户绑卡率等。目前，异业合作已经成为扩大流量、增加活跃、提高收入很好的手段之一。