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    客戶與傳統(tǒng)河北百度愛采購(gòu)企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，多數(shù)交易數(shù)據(jù)、日志、訂單及客戶交易行為（買賣、刷卡、查詢、投訴等）通過(guò)企業(yè)內(nèi)部的生產(chǎn)交易系統(tǒng)進(jìn)行記錄或“事后”進(jìn)行收集結(jié)構(gòu)化處理并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，如圖11所示，客戶與企業(yè)的交易都發(fā)生在交易墻內(nèi)，留下的忠誠(chéng)客戶通過(guò)購(gòu)買產(chǎn)品和服務(wù)為企業(yè)創(chuàng)造了直接收益，價(jià)值客戶后期通過(guò)向外傳播為企業(yè)提供品牌和廣告效益。在客戶與企業(yè)進(jìn)行直接交易之前，我們可以稱為交易墻外數(shù)據(jù)。洞察到獲取客戶過(guò)程中的數(shù)據(jù)特點(diǎn)是以用戶與企業(yè)的各種交互數(shù)據(jù)為主，如圖1一2所示。河北百度愛采購(gòu)數(shù)據(jù)本身代表了客戶的行為，如位置、點(diǎn)擊、瀏覽、企業(yè)APP內(nèi)的操作行為、企業(yè)線下實(shí)體內(nèi)的行為（購(gòu)物中心內(nèi)的到店足跡）等。此類數(shù)據(jù)開始出現(xiàn)大量非結(jié)構(gòu)化，流式數(shù)據(jù)等多種形態(tài)。這部分非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)維度豐富（人口屬性、地理位置、消費(fèi)偏好等），數(shù)據(jù)占到客戶整體交互數(shù)據(jù)的95%。傳統(tǒng)企業(yè)如果需要收集并處理與客戶交互的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需要花費(fèi)極高的人力和資金成本。
    目前，傳統(tǒng)金融行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘都是“事后”收集客戶與企業(yè)交易的一方數(shù)據(jù)，如券商沉睡客戶的分析與喚醒，這部分客戶是真的沉睡了還是離開了你的服務(wù)；又如傳統(tǒng)商業(yè)銀行根據(jù)歷史資產(chǎn)峰值對(duì)高凈值用戶的營(yíng)銷。過(guò)去幾年不論是銀行還是券商，這類分析與營(yíng)銷思路實(shí)際上是基于一方交易數(shù)據(jù)和少量外部數(shù)據(jù)進(jìn)行的所謂“數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷”。從整個(gè)移動(dòng)市場(chǎng)角度來(lái)看，龐大用戶其本身往往并不直接與企業(yè)的業(yè)務(wù)相關(guān)，但是對(duì)這些數(shù)據(jù)的獲取和分析可以在很大程度上輔助企業(yè)業(yè)務(wù)的開展和苢銷活動(dòng)的推廣，如移動(dòng)APP的數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、微信微博的輿情數(shù)據(jù)、品牌偏好數(shù)據(jù)、職住娛位置聚集和遷徙數(shù)據(jù)、區(qū)塊內(nèi)人群消費(fèi)能力數(shù)據(jù)、觀影偏好數(shù)據(jù)等。這類數(shù)據(jù)的獲取不是盲目的，通常需要帶有一一定的問(wèn)題域觸發(fā)，即從解決某類業(yè)務(wù)問(wèn)題觸發(fā)來(lái)考慮，否則會(huì)陷入“數(shù)據(jù)的汪洋大�！�，不知道收集什么數(shù)據(jù)。面對(duì)交易墻外的信息收集，面對(duì)客戶互聯(lián)網(wǎng)端的真實(shí)行為，使用傳統(tǒng)手段是無(wú)法獲取的，這是目前金融行業(yè)遇到的普遍問(wèn)題。針對(duì)目前資產(chǎn)分散化的趨勢(shì)，如何真正掌握哪個(gè)客戶是核心高價(jià)值客戶、客戶的偏好又是什么，成為金融機(jī)構(gòu)亟待解決的問(wèn)題。