精准营销方案

1、精准营销方案精准营销方案目录 contents 第一章第二章人工智能精准营销架构稠州银行客户激活案例第三章铂诺理财交叉销售案例第四章铂诺理财流失预警案例目录第一章第二章人工智能精准营销架构稠州银行客户激活案例第三目录 contents 第一章第二章人工智能精准营销架构第三章第四章目录第一章第二章人工智能精准营销架构第三章第四章2022/9/11稀疏数据处理的EM算法数据预处理相关性计算卷积神经网络Memory-based 协同过滤Q-learning算法深度学习营销模型和增强学习营销模型数据预处理层用户信息产品信息用户的产品购买信息其它信息数据准备层业务应用层离群点检测算法用户-用户相关性矩阵

2、客户激活AI精准营销技术方案缺失填充算法商品-商品相关性矩阵循环神经网络抗噪自组织编码限制玻尔兹曼机深度学习算法Model-based 协同过滤传统协同过滤算法Deep RecommederSystemTD-learning算法Reinforcement RecommederSystem增强学习算法客户价值提升产品交叉销售流失预警2022/9/10稀疏数据处理的EM算法数据预处理相关性计算产品数据外部数据行业，职业，年龄，性别，收入水平，车or房，婚姻状况等客户静态数据客户动态数据收入变化，信息变更，还款计划等行业趋势，经济形势，政策动态，新闻等卷积神经网络循环神经网络专家特征文本挖掘周期/趋

3、势识别自然语义处理数据准备阶段人工智能特征提取阶段多维度画像阶段概率图算法关联挖掘算法统计特征深度学习级特征数据原始特征趋势特征舆情特征关系特征静态画像动态画像产品画像外部数据画像贷款期限，利率，金额，还款情况理财利率，期限，保本性质等基于深度学习和自然语义处理的多角度画像产品数据外部数据行业，职业，年龄，性别，收入水平，车or房，矩阵分解营销预测协同过滤推荐模式匹配违约预警关键特征分析 强化学习蒙特卡洛方法马尔科夫决策反馈控制策略树搜索Q-learning业务画像客户画像静态画像特征库外部数据画像流水画像DATA客户画像强化学习反馈优化营销预测基于强化学习和模式识别的预测和反馈优化矩阵分解营

4、销预测协同过滤推荐模式匹配违约预警关键特征分析客户激活客户价值提升产品交叉销售客户流失预警人工智能 AI深度学习集成学习迁移学习强化学习算法模型库静态特征库呼叫中心营销案例库动态特征库专家策略库CRMAUTOMATION产品矩阵人工智能精准营销体系客户激活客户价值提升产品交叉销售客户流失预警人工智能 AI深目录 contents 第一章第二章稠州银行客户激活案例第三章第四章目录第一章第二章稠州银行客户激活案例第三章第四章数据处理宽表数据用户ID基本属性日均交易额月均存款xxx年龄性别xxxA27man.2713829.构建宽表宽表包括客户的基本信息和交易信息等。其中交易信息，向前选取了前三个月

5、的数据（如前一个月的存款月日均，前两个月的存款月日均，前三个月的存款月日均）。数据清洗基本信息缺失，模糊填充。存款信息缺失，清除数据处理宽表数据用户ID基本属性日均交易额月均存款xxx年龄宽表数据用户ID基本属性日均交易额月均存款xxx年龄性别xxxA27man.2713829.1：数据标签2：T检验宽表数据（已清洗）用户ID基本属性日均交易额月均存款xxx年龄性别xxxA27man.2713829.定义正负样本标签正样本为两年内购买过理财，且购买理财时星级为零的。负样本为2017年2月没有购买理财的零星级客户。T检验对每个属性做T检验，选取P-value小于0.01的属性。特征工程宽表数据用

6、户ID基本属性日均交易额月均存款xxx年龄性别xx宽表数据预测模型待激活名单模型AUCGradient Boosting Tree max_depth=690%KNN k=1378%Logistic Regression62%Random Forest86%最终选择模型：Gradient Boosting Tree(max_depth=6)128万名客户：提交名单21197人，反馈10126人。在反馈数据中，652人购买，8216人有意购买，1258人无购买意向。模型训练宽表数据预测模型待激活名单模型AUCGradient Boo目录 contents 第一章第二章第三章铂诺理财交叉销售案例第

7、四章目录第一章第二章第三章铂诺理财交叉销售案例第四章客户属性表客户A客户B客户C.属性1xxxxxxxxx.属性2xxxxxxxxx.属性3xxxxxxxxx.商品属性表商品A商品B商品C.属性1xxxxxxxxx.属性2xxxxxxxxx.属性3xxxxxxxxx.客户相似度模型商品相似度模型协同滤波购买矩阵客户A客户B客户C.商品1xx.商品2xx.商品3x.例如：客户A和客户B相似，A购买商品2，系统想A推荐商品2推荐算法客户属性表客户A客户B客户C.属性1xxxxxxxxx.产品名称投资时间（月）万元收益利率（%）万元收益金额（元）备注安盈14.84801、每份售价1000元36.86

8、8067.8780128.8880产品名称投资时间（月）万元收益利率（%）万元收益金额（元）备注睿进6126001、每份10000元12151500“安盈”和“睿进”的产品属性协同滤波推荐模型用户行为推荐表用户基本属性用户ID购买商品推荐商品是否覆盖11安盈1月，安盈6月安盈1月，安盈3月，安盈6月是183睿进6月睿进6月，安盈12月是142睿进12月睿进6月，睿进12月是221睿进12月，睿进6月睿进6月，睿进12月是472安盈6月，睿进12月安盈6月，安盈12月，睿进6月，睿进12月是1253安盈3月，安盈6月安盈3月，安盈6月是1321安盈6月，睿进6月安盈12月，睿进6月否2315安盈

9、6月安盈1月，安盈3月否2333安盈6月，安盈12月，睿进12月安盈6月，安盈12月，睿进6月，睿进12月是推荐覆盖率93.6%商品推荐产品名称投资时间（月）万元收益利率（%）万元收益金额（元）备目录 contents 第一章第二章第三章第四章铂诺理财流失预警案例目录第一章第二章第三章第四章铂诺理财流失预警案例 聚类算法是一种无监督的机器学习算法，用于分析数据的内部关系，即俗话说“人以类聚，物以群分”。 常见的聚类算法包括：k邻域算法及变种算法，高斯混合模型，谱聚类算法，AP算法等。其基本思想是考察数据之间的“距离”，通过迭代的方式将相识的数据聚成类。聚类算法评价指标：类内高聚合，类间分隔大。

10、聚类分析 聚类算法是一种无监督的机器学习算法，用于分宽表整理并输入属性1性别男.属性2年龄25.属性3会员等级非会员.属性4激活方式活动.属性5平台安卓.属性6最近投资时间6个月.属性7购买频率0.2万/月.属性8投资收益800元.属性9XXX.聚类模型年龄会员等级激活方式平台购买频率投资收益32.3黄金63%活动ios/web2.6万/月13867优质客户年龄会员等级激活方式平台购买频率投资收益30.3白银活动/流量ios/web/安卓0.8万/月7867普通客户年龄会员等级激活方式平台购买频率投资收益27.2非会员活动ios/安卓0.1万/月1187待唤醒客户聚类模型宽表整理并输入属性1性

11、别男.属性2年龄25.属性3会预警模型普通客户待唤醒客户预警边界用户ID性别年龄会员等级是否预警11男25非会员预警183女27白银会员142男31黄金会员221女25黄金会员预警472女49黄金会员1253女42白银会员预警1321男24黄金会员2315女34非会员预警2333女33钻石会员2661男27非会员预警2973女28白银会员3681女27钻石会员预警4122男31非会员4325女30非会员预警边界年龄25会员等级低于白银激活方式活动平台安卓最近投资时间12个月购买频率0.1万/月投资收益少于300元XXX.预警模型预警模型普通客户待唤醒客户预警边界用户ID性别年龄会员等级是用户基本属性：性别年龄会员等级激活方式平台男/女xx非会员/白银/黄金/钻石活动/自然流量ios/安卓/web用户行为：最近投资时间购买频率投资收益X 天X 每月X 元用户基本属性表聚类模型用户行为（购买流水）预警模型流失预警用户ID性别年龄会员等级是否预警11男25非会员预警183女27白银会员142男31黄金会员221