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    實(shí)際上，除了單獨(dú)使用Lookalike算法進(jìn)行高價值人群擴(kuò)大，在證券行業(yè)中，TalkingData也通過一、三方數(shù)據(jù)的聯(lián)合建模定位高價值客戶。因?yàn)槌�了較強(qiáng)的金融標(biāo)簽外，很多客戶在機(jī)構(gòu)交易墻內(nèi)表現(xiàn)出來的行為信息（資訊點(diǎn)擊、功能使用）、交易信息等也是衡量其價值屬性非常重要的維度。TalkingData與某券商合作，在河北百度愛采購公司中針對高資產(chǎn)種子人群使用一、三方數(shù)據(jù)聯(lián)合建立模型，發(fā)現(xiàn)大量潛在高價值客戶，以線上產(chǎn)品為抓手，通過線上、線下聯(lián)合的方式，觸達(dá)高價值客戶。在進(jìn)行轉(zhuǎn)化的過程中，通過實(shí)驗(yàn)組（模型選取的高凈值客戶）和對比組（隨機(jī)挑選的客戶）進(jìn)行對比驗(yàn)證，得出在資金凈轉(zhuǎn)入、資產(chǎn)增量、交易量、傭金四項(xiàng)指標(biāo)上都遠(yuǎn)超對照組，說明模型是有效的。模型挑選出的潛在高浄值客戶經(jīng)過分公司合理地推廣營銷，轉(zhuǎn)化為高凈值客戶的概率較高，而隨機(jī)挑選的客戶，推廣營銷工作的成效較低。網(wǎng)點(diǎn)作為銀行營銷和服務(wù)的主要渠道，其作用將越來越重要，但同時也面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，如激烈的競爭、不斷改變的客戶偏好等。事實(shí)上，河北百度愛采購?fù)�往缺乏信息�?shù)據(jù)，分析工具也不夠健全，那么如何采用科學(xué)的方法充分收集有關(guān)市場數(shù)據(jù)，并對網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行合理的布局規(guī)劃和選址，將成為銀行提升自身形象、提高市場競爭力所面臨的迫在眉睫的問題和重大的挑戰(zhàn)。
    過去較多銀行的機(jī)構(gòu)設(shè)置和網(wǎng)點(diǎn)布局由于忽視了市場容量和市場屬性，以及不能及時掌握和處理影響市場變動的大量其他數(shù)據(jù)，在某種程度上造成了網(wǎng)點(diǎn)分布及建設(shè)的盲目性，也造成了網(wǎng)點(diǎn)單產(chǎn)低、業(yè)務(wù)趨同，不能很好地適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高和客戶個性化的需求。如何了解目標(biāo)顧客的分布規(guī)律，他們在何處居住、工作和活動，有哪些銀行使用習(xí)慣和偏好也成了選址前重要的評估方面，而TalkingData有著巨大的移動設(shè)備覆蓋量及PO信息，恰好可以滿足上述需求。如圖1一10所示，某銀行有三個可供新建網(wǎng)點(diǎn)的地址。TalkingData首先了解該銀行目前人群的特征，并在三個位置設(shè)置經(jīng)緯度和半徑（設(shè)定500米），選擇相關(guān)公共設(shè)施標(biāo)簽；將得到數(shù)以萬計(jì)的PO數(shù)據(jù)信息，利用圍欄技術(shù)，圈出某月出現(xiàn)在圍欄內(nèi)數(shù)以萬計(jì)的設(shè)備信息；再將設(shè)備信息與TalkingData大數(shù)據(jù)庫進(jìn)行TDID匹配，這樣就可以清晰地洞察到三個位置圍欄內(nèi)人群的基礎(chǔ)特征，包括其人口數(shù)、年齡分布、競爭銀行用戶群體分布；再對不同時段的人群情況進(jìn)行分析，最終幫助該銀行確定選址位置。實(shí)際上，除了網(wǎng)點(diǎn)選址外，大數(shù)據(jù)還可以根據(jù)目標(biāo)人群岀現(xiàn)的時間、地點(diǎn)的聚集情況，進(jìn)行線下的營銷活動，更大范圍的接觸目標(biāo)客群，降低運(yùn)營成本，達(dá)到較好的效果。