
大数据驱动银行业营销变革(3)_数据分析师
Westpac如何借助大数据获取新客户,保留老客户,并优化客户体验?
在澳大利亚,银行业的竞争是非常激烈的。澳大利亚拥有两千四百万人口,除了有四家大的银行之外还有二十多家其他银行。
我们需要做出很多努力来保留住目前的客户。其中,我们在手机支付这个项目上做出了很多努力。年龄段在20到25岁的这个人群,他们当中可能有人在考虑换一家新的银行,他们是手机支付的主要应用者,在这个方面我们做了很多尝试。
手机支付目前在澳大利亚发展得很快,目前非常流行的做法叫做“Tap and Go”,简单说就是“一拍即刷”的支付方式,非常简便轻松。它针对的是金额在一百美元以下的交易,只要一拍一刷,不需要输入密码,就可以直接完成支付了。
而我们做的手机支付,是说你连卡也不需要带,手机端就可以识别出卡的安全信息,实现一拍即刷的支付形式。
能侧面反应澳大利亚手机支付市场发展迅速的例子是谷歌钱包。谷歌的移动支付业务原来也想进入澳大利亚市场,但发现手机支付在澳大利亚已经发展得非常好了。
事实上,我的银行CEO和我都有一个共识:虽然我们银行有两百年历史,但是我们是一家有两百年历史的创业公司。当客户有新的需求,但目前市场上的服务提供商或者产品提供商没法满足他们需求的时候,这就是创业型公司或者新创型公司最有机会获得成功的地方。
《中国经营报》:中国越来越多的商业银行开展电子商务,如工商银行的电商平台“融e购”商城、中信银行的POS网贷等,来争夺数据资源,进行精准营销。但实际上我们既然谈到大数据它就有一个问题,就是它是海量的,同时又面临着数据的良莠不齐。Westpac怎样保证数据采集的真实性?避免数据虚假的问题?
Karen Ganschow:实际上,我们最基础的、最重要的数据来源是交易数据,这也是非常真实可靠的。而当我们在互联网上互动的时候,可能整个生态系统当中并不是所有的互动都是真实的。在这种情况下,我们需要通过各种来源来获得更多的洞察力,这方面分析工具能够派上用场。
《中国经营报》:随着大数据时代的到来,实际上互联网金融在某些方面与传统的银行业相比是有一定优势的,比如说在信息的收集、处理以及风险防范等方面。几个月前,阿里金融曾向阿里巴巴会员提供小额贷款等。你认为,在目前大数据的时代,银行业应该如何应对非金融机构的冲击?
Karen Ganschow:首先银行业不能自满,正如我刚才所说的,虽然Westpac已有两百年历史,但是我们始终把自己放在创业公司或新创公司的地位上。只有努力地成为客户最好的产品服务提供商,才能够持续地赢得客户的信任。
如果说阿里巴巴进入到了澳大利亚市场,能够更好地满足客户的需求,客户也会自然而然地选择其他的服务提供商,而不选择我们银行。所以最关键的,银行需要不断地掌握和了解客户不断变化的需求,特别是客户日常与金钱相关的需求。
数月前,我们推行了一项新的服务----紧急取现业务。在ATM端,客户不需要用借记卡或者任何一种卡,只需要借助手机,并将手机上显示的代码输入ATM机,就可以快速取现。
实际上,我们也希望更多了解客户在手机移动端以及社交网络端使用最多的是什么,然后让客户通过最容易的渠道获得服务,比如,他可以给银行发送一条信息,银行就可以帮助客户取消或者开通某项业务。文章来源:CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-08-07SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-07通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-07评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中,我们常常会面临这样的情况:需要对通过不同方法、不同过程得到的两组 ...
2025-08-07CDA 数据分析师行业标准:构建数据人才的能力坐标系 在数据驱动决策成为企业核心竞争力的时代,CDA(数据分析师)行业标准作为 ...
2025-08-07反向传播神经网络:突破传统算法瓶颈的革命性力量 在人工智能发展的历史长河中,传统算法曾长期主导着数据处理与模式识别领域 ...
2025-08-07MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-07抖音数据分析师:驱动平台增长的幕后推手 在抖音这个日活用户数以亿计的超级平台上,每一次用户的滑动、点赞、评论,每一条 ...
2025-08-07基于 SPSS 的中介效应分析结果解读:揭示变量间的隐性关联 在社会科学与自然科学研究中,变量之间的关系往往并非简单的直接作用 ...
2025-08-07