在数字化时代,金融企业亟须建立数据驱动的决策机制。搜索式BI以其独特优势正在引领这一趋势。今天就让我们来看一个案例,详细了解Datafocus如何帮助金融企业实现数据驱动管理。
正文:
- 案例背景
某大型商业银行计划在未来6个月内推出一系列定制化的信贷产品,以更准确地满足不同客户群的融资需求。但是由于一直以标准化信贷产品为主,该银行对不同客户群的具体需求和偏好缺乏深入的分析。为了开发出真正符合客户需求的定制信贷产品,银行决策部决定使用Datafocus对已有客户的历史数据进行分析,以确定不同客户群的特点和偏好。
- 数据采集与预处理
决策部从该银行的客户关系管理系统中提取出过去一年不同客户对各类信贷产品的申请记录,并对数据进行了清洗、整合。这些结构化的数据包括客户信息、贷款金额、期限、利率以及审批结果等字段。清洗后的数据被导入到Datafocus系统中,Datafocus自动完成了字段识别和数据建模工作。
- 使用Datafocus分析
在数据导入完成后,决策部的分析人员即可使用Datafocus进行交互式数据分析。由于Datafocus支持通过简单的语音或文本提问来查询数据,分析人员无需学习任何专业语言,就可以通过提问的方式分析不同类型客户对贷款期限、利率等因素的偏好。例如“老年客户常选择的贷款期限是多少?”“小微企业客户的平均贷款金额是多少?”等。
- 识别关键问题
通过这种交互式分析,决策部发现中青年客户有较强的短期贷款需求,这与银行现有的信贷产品不匹配,成为需要满足的一个关键客户需求。
- 搜索与可视化结果
为了更直观地显示这一发现,决策部通过Datafocus进行关键词搜索,使用“中青年”“短期贷款”作为过滤条件,生成了一份中青年客户短期贷款需求趋势图。从这个折线图可以非常清晰地看出,这一客户群的短期贷款申请在过去一年持续增长。
- 决策支持与措施
基于这一关键发现,决策部建议银行管理层开发一款针对中青年客户的短期信贷产品,以满足这一客户群的融资需求。
- 管理决定与调整
得到决策部的分析报告后,银行管理层决定快速开发并上市该款针对中青年客户的短期信贷产品。
- 效果与经验总结
在新产品上市后,受到了中青年客户群的积极响应。这案例展示了Datafocus如何帮助金融企业智能分析客户数据,制定对市场响应敏锐、符合客户需求的决策。
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