大数据-商业模式与大数据模型设计解决方案

大数据金融、互联网、运营商跨界合作，商业模式与大数据模型设计大数据金融、互联网、运营商跨界合作，目录01PART

One公司与大数据PART

Two行业需求与模型02PART

Three合作商业模式03目录01PARTOne公司与大数据PARTTw目录01PART

One公司与大数据PART

Two行业需求与模型02PART

Three合作商业模式03目录01PARTOne公司与大数据PARTTw模型|金融金融领域模型ＡＰＰ渗透率模型ＡＰＰ日活模型营业网点模型失联客户模型小额贷模型风控模型金融社保模型线上获客模型精效选址模型活动模型信用卡发卡模型信用卡挖掘模型支行数据清洗模型公众号模型商圈模型联名营销模型模型|金融金融领域模型ＡＰＰ渗透率模型ＡＰＰ日活模型营业网点APP—渗透率模型招行持卡用户(账户余额不为零)未下载并使用招行APP的用户通过我们大数据模型精准引导用户下载激活APP，提升APP渗透率用户属性、行为标签自然属性社会属性通信信息行为最近需求姓名学历话费账单活动范围旅游年龄收入流量使用情况出行方式贷款性别职业短信使用情况爱好购物身份证号码家庭地址手机品牌常用银行卡婚庆

工作地址手机价格每个月消费结构医疗

联系密切的朋友手机使用年限是否存在理财行为周转

工资卡银行

信用卡情况留学

是否深户

籍贯

毕业院校

模型|APPAPP—渗透率模型招行持卡用户(账户余额不为零)用户属性、行模型|APPAPP——渗透率模型手机银行用户：招行用户，且下载APP，并使用。非零持卡用户：在招行开户，账户余额非零。非零持卡用户属性：建立用户属性表。数据处理流程：1、输出用户属性表，确定相关属性；2、提供非零卡用户基本信息；3、通过非零卡用户信息获取用户属性。解释数据清洗处理流程:1、通过算法针对基础数据进行特征识别，建立标签；2、输出自动模型；3、业务评估与应用；触达方案：1、场景化智能短信；2、运营商官方微信；3、传统线下渠道；4、闪信；5、toolbar；6、自有渠道触点；7、其他互联网渠道。提供用户属性表类

确定属性范围提供用户信息获取用户属性用户触达报表反馈招行合作双方模型|APPAPP——渗透率模型手机银行用户：招行用户，且下模型|APPAPP—日活模型（1）持卡用户，已安装APP（2）通过场景合作引流，扫二维码，使用APP的用户登陆APP，提高日活量自定义标签用户合作公众号合作APP合作渠道精准图文二维码APP入口精准外呼精准短信APP目标合作商家模型|APPAPP—日活模型（1）持卡用户，已安装APP自定模型|失联客户失联客户模型手机号是否在网是否在深圳是否线上服务当月累计出账(元)开机天数_月流量使用费用_月(元)130XXXXXXXX

130XXXXXXXX

130XXXXXXXX

价值手机号与机主姓名匹配关系用户在网时长常在地理位置区间用户消费档级频次（1）获得3个月内用户的是否在网，是否在深圳，以及其它的地点、位置、工作、号码、行为标签标签信息（2）通过模型判断用是否存量客户是否属于失联状态，方便银行进一点唤醒沉默用户模型|失联客户失联客户模型手机号是否在网是否在深圳是否线上服模型|营业网点营业网点模型目标市场调研目标客户分析目标客户触达近2年区域GDP值及增长率；近2年区内GDP与全市各区平均GDP比值变动情况；区域人口规模、密度、结构、收入区域网点数量、距离、区域人群宏观画像消费行为习惯：购物场所/方式选择，优先购物场所/方式，月均购物频率，单次消费金额，分类购物情况，消费金额等交通工具（有无车）居住情况（有无房产，房产价值区间）家庭情况（有无孩子老人）主要活动区域，喜好偏好、生活方式已有金融消费情况金融消费预测线上线下方式相结合：营业网点wifi推送主要商圈wifi+线下宣传推送社区营销活动EDM个性化邮件QQ弹窗手机运营商弹窗主要网站精准广告展示电销（补充用户标签）通过消费者画像，把握关键的竞争优势，研究区域内市场容量和趋势，预测市场份额。模型|营业网点营业网点模型目标市场调研目标客户分析目标客户触模型|营业网点营业网点模型营业场所WIFI铺设（O2O)指定产品筛选人群开展精准营销指定人群不定期画像报告(侧重变化）1、缓解网点排队焦灼情绪，减少服务纠纷2、利用WIFI连接页面捕捉客户信息标签3、利用WIFI内架网站开展金融产品和服务宣介1、辅助开展任务指标下达2、辅助开展网点绩效分析3、辅助开展网点服务提升模型|营业网点营业网点模型营业场所WIFI铺设指定产品指定人模型|精效选址精效选址模型分析维度说明

特征【客流量分析】1、按居住人群、流动人群、工作人群细分2、取近8天的平均值【年龄分析】1、按人群的年龄分布阶段细分2、取近8天的平均值【银行信息分析】1、按人群所使用银行卡信息细分2、取近8天的平均值【通讯消费分析】1、按人群的通讯消费行为细分2、取近8天的平均值【客户业务需求分析】1、按人群的业务需求细分2、取近8天的平均值（1）基于位置、时间的精准用户人群分析，标签信息，模型赋能于商业选址参考（2）对区域进行、通过综合分析该区域的交通、客户画像、人流量进行综合分析，具体的选址逻辑及模型。模型|精效选址精效选址模型分析维度说明1、按居住人群、流动人模型|精效选址精效选址模型关键因素分析客户挖掘竞品分析选址分析销售预估位置管理通过挖掘线下的轨迹数据，能够量化潜在消费者对不同类型地点服务的需求行为特征，从而精准发现明确的消费者，自动挖掘出未覆盖的需求分布通过深度挖掘线上移动端检索数据和地图检索数据，可以准确定位有直接服务需求的用户分析时间、空间、交通、网点等综合因素，结合用户需求，告诉你应该在哪里开店。165234通过用户标签数据，整合行业用户特征，对用户进行分行业需求关键指标行为分析同行业其他企业关键数据分析财务预测与收益评估通过综合分析该区域的交通、客户画像、人流量进行综合分析，选址逻辑及模型。模型|精效选址精效选址模型关键因素分析客户挖掘竞品分析选址分模型|信用卡发卡信用卡发卡模型分析基于全网用户数据以及客户自有的用户数据，进行整合分析并形成模型分析结果筛选基于用户筛选规则，按照客户要求的筛选条件，进行客户所需要的特定群体用户的筛选，形成特定用户群筛选规则说明有买房需求的人过去6个月有过楼盘电话咨询行为的用户有买车需求的人过去6个月有过4S店电话咨询行为的用户装修需求人群过去3个月有过建材装修类商品交易的用户出境旅游需求人群过去3个月有过出行旅游类网站访问的用户房产关注人群过去6个月访问过房产咨询类网站的用户过去6个月使用过二手房/学区房qq群用户汽车关注人群过去6个月访问过汽车咨询类网站的用户过去6个月使用过二手车qq群的用户居家生活类商品购买(num>30)同时满足右侧6类特征的用户，为购车潜力人群穿衣打扮类商品购买(price>4308)母婴育儿类媒体访问(num>11)时尚女人类媒体访问(num>11)数码IT类媒体访问(num>7)文学艺术类媒体访问(num>14)居家生活类商品购买(num>20)同时满足右侧7类特征的用户，为购房潜力人群穿衣打扮类商品购买(price>3388)科学教育类媒体访问(num>10)母婴育儿类媒体访问(num>11)时尚女人类媒体访问(num>11)数码IT类媒体访问(num>5)文学艺术类媒体访问(num>12)在10万潜在用户中，筛选出近期有大额消费的潜在用户，并进行精准营销。营销响应率从6%提升到16.7%模型|信用卡发卡信用卡发卡模型分析基于全网用户数据以及客户自模型|信用卡发卡信用卡网络化进程加速轻度关注信用卡人群占67.7%，表明大部分人群访问频次较低，线上办理信用卡由于额度小、用户习惯线下办理业务等条件约束，访问信用卡页面意愿不强3.2%的人群访问频次较多，说明该人群信用卡业务层面需求较多，可作为重点维护对象模型|信用卡发卡信用卡网络化进程加速轻度关注信用卡人群占67模型|信用卡发卡用户支付移动化趋势明显随着移动互联网飞速发展，移动支付成为大势所趋，信用卡约有46.7%的人群使用支付宝，远高于普通人群的比例，移动互联网和金融的相互融合趋势渐趋明显；各大银行纷纷发力移动支付领域，工商银行、中国银行等接连推出“云支付”产品，争夺市场份额模型|信用卡发卡用户支付移动化趋势明显随着移动互联网飞速发展模型|信用卡发卡信用卡人群理财需求强烈无论是在股票、贵金属还是外汇、期货，信用卡人群较普通人群都表现出较高的关注度，说明信用卡人群资产相对充裕，但同时存在较高的风险模型|信用卡发卡信用卡人群理财需求强烈无论是在股票、贵金属还模型|信用卡发卡购物卡人群网购需求旺盛购物卡人群更加偏爱电商平台，阿里、京东双寡头优势明显模型|信用卡发卡购物卡人群网购需求旺盛购物卡人群更加偏爱电商模型|信用卡发卡车主卡人群对于汽车偏好远高于其他卡种车主卡人群对于汽车的关注度明显高于其他卡种人群，在汽车品牌偏好方面没有明显的国别偏好，对大众的喜爱程度最高模型|信用卡发卡车主卡人群对于汽车偏好远高于其他卡种车主卡人模型|信用卡发卡女人卡人群偏爱生活类网站信用消费市场的用户中，女性用户占比达54.1%，针对女人卡人群的偏好推出针对性的产品显得尤为重要，女人卡人群相对其他卡种人群更加喜欢电商、家政等与日常生活息息相关的网络模型|信用卡发卡女人卡人群偏爱生活类网站信用消费市场的用户中模型|信用卡发卡商旅卡人群资产最为充足商旅卡人群对创业投资、房地产、金融、奢饰品等偏好度较高，相对收入较高，是高端信用卡受众的不二人选模型|信用卡发卡商旅卡人群资产最为充足商旅卡人群对创业投资、模型|信用卡发卡航空卡人群访问航空相关页面热情较高航空卡人群访问航空页面明显高于其他人群，在航空公司偏好方面，最常访问东方航空模型|信用卡发卡航空卡人群访问航空相关页面热情较高航空卡人群模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型盲目发卡未合理地选择客户国内推出信用卡业务的商业银行都不同程度地存在以下问题：信用卡信用额度设定不合理上述问题给这些银行造成的损失是巨大的，它们逐渐意识到仅重视信用卡发行量的增加及客户消费金额的提高是不够的。如何衡量客户价值的高低，确立发卡准则，为核发信用卡及信用额度提供参考，防范与信用卡违约、欺诈行为等相关的一系列问题成为了这些银行的首要任务。模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型盲目发卡国内推出信用卡业务的商模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型根据国内A银行信用卡中心提供的数据集：首先，从持卡人的收入、刷卡消费及个人信用三方面利用聚类分析方法将该行的所有顾客进行细分；然后，利用持卡人的背景信息变量建立预测模型，对客户所属类别进行预测；最后，利用预测模型输出的决策树规则，帮助银行了解不同类别客户的相关特征，根据这些特征为银行的营销人员寻找、定位有价值的新客户提供帮助，同时对不同价值的客户采取不同的管理营销策略，使营销人员的工作更有针对性、更有效，从而为增进银行与客户之间的互动关系，减少客户流失率，强化客户忠诚度和价值，改进客户关系管理提供参考依据。立足于银行自身，利用挖掘出的决策树规则，管理者可规划出诸多营销方案，朝着提高银行经营效益的方向前进。如果银行能够做到对客户群体按照一些细分的如地理、人口统计、行为等变量精确定位，对不同群体的客户实行一对一的营销方案，满足每类客户的需要.模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型根据国内A银行信用卡中心提供的模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型个人基本信息：性别、年龄、职业、学历、户籍、婚姻、个人月收入及支出等家庭情况：家庭月收入、人口数、家庭经济状况等个人持卡消费情况：刷卡频率、月刷卡金额、借款余额及逾期等个人与银行往来的相关情况：呆账记录、退票记录、拒往记录、其它银行强制停卡记录等共27个变量。模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型个人基本信息：性别、年龄、职业模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型变量名变量解释类别申请书来源信用卡申请书的来源及方式8分类变量瑕疵户此信用卡是否为瑕疵户2分类变量逾期此信用卡是否超过30天没有还款2分类变量呆账此信用卡是否有呆帐记录2分类变量借款余额此信用卡持有人是否有借款余额大于800万元2分类变量退票此信用卡持有人是否有退票记录2分类变量拒往记录此信用卡持有人是否有拒往记录2分类变量强制停卡记录此信用卡持有人是否有他行强制停卡记录2分类变量张数此信用卡持有人个人拥有的信用卡张数5分类顺序变量频率此信用卡持有人个人使用信用卡的频率5分类顺序变量户籍此信用卡持有人户籍所在地理区4分类变量都市化程度此信用卡持有人户籍所在地都市化程度3分类变量性别此信用卡持有人之性别2分类变量模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型变量名变量解释类别申请书来源信模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型变量名变量解释类别年龄此信用卡持有人之年龄状况9分类顺序变量婚姻此信用卡持有人之婚姻状况3分类变量学历此信用卡持有人之学历5分类顺序变量职业此信用卡持有人之职业22分类变量个人月收入此信用卡持有人之个人平均月收入8分类顺序变量个人月开销此信用卡持有人之个人平均月开销5分类顺序变量住家此信用卡持有人之住家情况6分类变量家庭月收入此信用卡持有人之家庭平均月收入6分类顺序变量月刷卡额此信用卡持有人之平均月信用卡刷卡金额8分类顺序变量宗教信仰此信用卡持有人之宗教信仰7分类变量人口数此信用卡持有人之共同居住人口数9分类顺序变量家庭经济此信用卡持有人之家庭经济客观等级5分类顺序变量血型此信用卡持有人之血型4分类顺序变量星座此信用卡持有人之星座12分类变量模型|信用卡挖掘信用卡挖掘模型变量名变量解释类别年龄此信用卡模型|小额贷小额贷模型通过分析客户上网行为、消费记录等数据，找出具有“贷款”需求的用户，为银行行制定出精准触点及相应场景的营销方案，从而提高客户授信提款率。金融信用卡用户短信中出现信用卡关键词信用卡，申卡

用户收入标签短信中出现收款关键词，统计收入金额收款，到账，工资（国平）

用户消费标签短信中出现消费关键词，统计消费金额消费，出账（国平）

理财需求用户短信中出现理财关键词，或者使用理财有关的APP理财，黄金，基金，外汇，理财类APP贷款用户短信中出现贷款关键词，或者使用贷款有关的APP贷款，放款

证券用户短信中出现证券关键词，或者使用证券有关的APP股票，基金，证券证券类APP保险用户短信中出现保险关键词，或者使用保险有关的APP保险，人寿，车险

用户信用值使用用户品值分

上网属性APP标签单个app的pv值行为画像IT关注者(PV值)求职工具使用者(PV值)安居客(PV值)赛车跑酷游戏(PV值)便捷生活追逐者(PV值)社交达人(PV值)博彩达人(PV值)手机安全关注者(PV值)财经资讯关注者(PV值)手机营业厅使用达人(PV值)测评工具使用达人(PV值)输入法关注者(PV值)吃货(PV值)刷机工具使用达人(PV值)出行达人(PV值)搜索工具使用达人(PV值)地图使用达人/路盲(PV值)体育竞技游戏(PV值)电池工具使用达人(PV值)体育资讯关注者(PV值)动漫爱好者(PV值)网购达人(PV值)二维码工具使用达人(PV值)网络电话爱好者(PV值)翻译官(PV值)网络工具使用达人(PV值)工具使用达人(PV值)网页浏览达人(PV值)购物达人(PV值)违章工具使用达人(PV值)号簿工具使用达人(PV值)文学阅读爱好者(PV值)横版格斗游戏(PV值)物流工具使用达人(PV值)即时对战游戏(PV值)下载达人(PV值)即时通信爱好者(PV值)新闻资讯关注者(PV值)记录工具使用达人(PV值)休闲益智游戏(PV值)健康养生达人(PV值)学霸(PV值)角色扮演游戏(PV值)音乐爱好者(PV值)卡牌策略游戏(PV值)影视爱好者(PV值)理财达人(PV值)邮箱工具使用达人(PV值)旅游达人(PV值)育儿关注者(PV值)论坛爱好者(PV值)云工具使用达人(PV值)美拍爱好者(PV值)桌面工具使用达人(PV值)美妆达人游戏(PV值)资讯关注者(PV值)模拟经营游戏(PV值)互联网热词标签pv值汽车关注者(PV值)业务热词标签pv值模型|小额贷小额贷模型通过分析客户上网行为、消费记录等数据，模型|风控风控模型个人信息：张三借款原因职业/收入水平/财产情况/信用历史贷款额度……….未如期还款违约X:借款人数据Y:是否违约个人信息：李四……….如期还款未违约信贷样本数据多维度大数据放贷\违约还款能力还款意愿教育房产性别婚姻收入娱乐社交旅游法律水电传统数据大数据模型|风控风控模型个人信息：张三借款原因职业/收入水平/财产模型|支行数据清洗数据清洗模型（1）临时数据信息清洗（2）银行用户地理位置识别清洗模型|支行数据清洗数据清洗模型（1）临时数据信息清洗模型|公众号公众号模型会员权益产品支行公众号集团公众号深度商圈运营（1）通过运营商微信大数据为客户公众号运营赋能（2）会员权益产品智能推荐上线（3）线上产品资源与银行公众号整合模型|公众号公众号模型会员权益产品支行公众号集团公众号深度商模型|金融社保金融社保模型正在使用的用户精准营销非本行业用户根据用户使用特性判断筛选活跃用户，基于联通大数据，统计分析活跃用户特征（年龄、性别、收入水平、消费能力、手机使用特性）依据大数据统计结果，绘制潜在目标用户模型，根据模型寻找，在运营商级用户体量下寻找并锁定目标用户在目标用户遇到潜在需求的场景时触发场景营销机制，选择最优的营销推广机制进行精细化营销通过数据分析，输出“线上办理金融社保卡”、“存款送手机”的客户特征，寻找具有此类需求的客户特征，优化宣传投放策略，提高银行线上获客的精准度。通过基础客户群画像，生成特定银行新客群模型，针对该模型由联通建模系统进行建模筛选出潜在目标客户，进而进行针对性营销活动策划和推广，同时不断优化新客模型提升效率。模型|金融社保金融社保模型正在使用的用户精准营销非本行业用户模型|线上获客线上获客模型资产信息特征产品偏好特征收入贡献特征消费行为特征客户AUM各类产品日均值和时点值接触到销户的不同阶（获取、提升、成熟、衰退和流失期）给银行带来的利润贡献（高价值、中价值、低价值客户）消费地理位置消费时段品牌偏好广告营销偏好消费热点偏好生命周期特征持有及投资服务偏好（定期持有、生活缴费、银行理财偏好渠道偏好特征柜台网银手机银行通过大数据挖掘银行用户行为数据，包括用户属性、消费水平、订单行为、浏览行为、购买偏好等，辅助商家实时掌握客户情况，进行针对性营销或维系。模型|线上获客线上获客模型资产信息特征产品偏好特征收入贡献特模型|联名营销持卡用户尊享流量优惠：充值永久8.5折、刷卡每月最高赠2G流量新用户享：申卡送品牌拉杆箱/双肩背包及最高1G流量9分享兑：每月消费3笔99元即可9分兑换星巴克、必胜客、哈根达斯、汉堡王、GODIVA等明星产品精彩365：逢周三、周六，持中信银行信用卡在全国指定门店刷卡消费指定金额/产品，即可尊享五折/买一送一/满额直减等优惠，例如哈根达斯半价优惠、COSTA咖啡/太平洋咖啡买一送一、屈臣氏满160元直减30、东田造型满200直减100、汉拿山满150直减75等商品独家优惠：五星级酒店自助餐125元购、顶级五星级自助餐买一送一、专业机构洁牙套餐15.6元/期等年费减免：金卡用户开卡当月刷卡消费或取现一次（不限金额）免首年年费；首年再刷卡消费或取现5次（不限金额）免次年年费，以此类推免费航班延误保险：航班延误4小时最高赔付1000元模型|联名营销持卡用户尊享流量优惠：充值永久8.5折、刷卡每模型|联名营销专属俱乐部专属俱乐部【一起沃中信俱乐部】（）用户可免费注册俱乐部会员，独享多重特权签到特权：连续7天签到领80M流量、定期免费领哈根达斯等商品兑换券（价值30元）流量特权：广东省内流量充值永久8.5折，全国流量充值9.5折商品特权：希尔顿等五星级自助餐产品独享价132元/位、专业机构洁牙套餐独享20.83元/期等模型|联名营销专属俱乐部专属俱乐部【一起沃中信俱乐部】（ht模型|商圈商圈模型9个门类27个群2700个组数据价值挖掘采用评分法、相似算法等算法模型其他群组８０％（粉丝＋会员＋活跃客户）＋扩大销售＋再销售＋搭配销售＋转销售＋新产品２０％（潜在客户＋接触客户）＋以高价值客户＋以产品群找客户群１０％（流失客户）－激活＋挽救高价值客户低价值客户负价值客户活跃客户流失客户粉丝。。。。。80分以上的客户触点出现频次评分法79-30分的客户30分以下的客户转卖友商或触点频次变化评分法点评忠诚度等维度评分法模型|商圈商圈模型9个门类27个群2700个组数据价值挖掘采模型|商圈商圈模型怎样使接触关注某品牌消费者转化为购买者（匿名－实名）行为数据高价值用户（80分以上）中价值用户（79-60分）低价值用户（59-20分）负价值用户（20分以下）放入购物篮次数多次放入购物篮偶尔放入购物篮无放入购物篮无放入购物篮差评点击商品次数10次上５次上1次上无记录注册关注品牌次数10次上５次上1次上无记录进入电商网站/WEB、APP、第三方电商20次上10次上5次上无记录评价答复五星好评三星一般二星差评门店接触数据10次上５次上1次上无记录门店咨询10次上５次上1次上无记录模型|商圈商圈模型怎样使接触关注某品牌消费者转化为购买者（匿模型|商圈商圈模型怎样把需求客户转化为某品牌的购买者（匿名＋实名）行为数据高价值客户（80分以上）中价值客户（79-60分）低价值客户（59-20分）负价值客户（20分以下）购买品种次数购买多型号多频次购买单型号有购买差评无购买差评购买价值额度10万元上３万元１万元０购买同品牌其他产品只买本品牌产品购买多种产品购买其他产品量更大买其他产品忠诚度评分五星好评三星一般二星差评线上接触咨询次数10次上５次上1次上无浏览门店接触数据10次上５次上1次上无记录线上注册关注每月10次以上点击关注每月５次以上点击关注每月1次以上点击关注无记录模型|商圈商圈模型怎样把需求客户转化为某品牌的购买者（匿名＋推荐置信度收藏0.2搜索0.15点击0.15注册0.1评论0.15关注0.15上网次数0.1门店次数0.1客户标签产品标签1.00AAAAA---多多AA0.8ABABAA多多A--0.8A--ABAA多多A--0.4ABBBAA---多C--0.6ABAB---C多多A--0.2BBA---CA多多B--0.4AB---BCC多多----0.4ABC---AA多多----0.2BBAB---A----B--模型|商圈行为标签评分权重推荐收藏搜索点击注册评论关注上网门店客户产品1.00AAAA统计分析聚类分析关联分析预测…….行为建模刚性需求兴趣图谱真实想法实时行为数据比较…….标签画像分群价值行为数据忠诚度高价值客户挖掘潜在客户转化率分析流失客户客户分析客户活跃度分析客户刚性需求分析接触客户分析客户粘性分析客户满意度分析再销售分析转销售分析新产品接受度分析客户价值挖掘分析根据客户行为和身份数据进行价值挖掘分析模型|商圈统计分析聚类分析关联分析预测…….行为建模刚性需求兴趣图谱真一、对全网接触客户和产品建唯一识别标签二、对每一个客户和产品９个属性、180个维度、6300个触点360度全景画像二、对客户和产品进行特征属性进行９个门类27个群2700个组粒度细分三、对每一个群组门类及客户和产品数据进行数据价值挖掘四、融合客户产品订单行为表现的需求特征模型|商圈商圈模型一、对全网接触客户和产品建唯一识别标签模型|商圈商圈模型商圈Crystal

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