CN113935776A - 一种基于大数据的精准营销方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种基于大数据的精准营销方法、装置及设备，可应用于大数据领域以及金融领域，能够基于大数据实现精准营销，进而提高了银行营销结果的准确性。该方法包括：首先获取待营销的目标用户的属性数据信息；并对目标用户的属性数据信息进行预处理，得到预处理后的属性数据信息，然后，根据预处理后的属性数据信息，确定目标用户所属的分类级别，接着，根据预处理后的属性数据信息，确定目标用户的理财类型，进而可以根据目标用户所属的分类级别和目标用户的理财类型，对目标用户进行精准营销，得到营销结果。从而能够基于目标用户的属性数据信息，实现对目标用户的精准营销，进而提高了银行营销结果的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于大数据的精准营销方法、装置及设备。
背景技术
目前银行主要采用电话营销、社会营销、客户主动上门和业务经理拜访等方式进行业务推广。这些推广方法在实际操作过程中会遇到各种问题，诸如陌生人营销的欺诈风险、渠道拓展受制于人力投入、缺少客户信息、无法提供场景化和个性化服务等。这些问题导致银行的业务营销转化效能低下。
可见，现有银行营销的这种线上电话营销、线下一对一营销模式，一般情况下不了解客户的行为习惯，往往采取广营销，难以抓住客户的喜好进行个性化精准营销，营销成功率较低。因此，如何提高银行营销结果的准确性是亟待解决的问题。
发明内容
本申请实施例的主要目的在于提供一种基于大数据的精准营销方法、装置及设备，能够基于大数据实现精准营销，进而提高了银行营销结果的准确性。
第一方面，本申请实施例提供了一种基于大数据的精准营销方法，包括：
获取待营销的目标用户的属性数据信息；并对所述目标用户的属性数据信息进行预处理，得到预处理后的属性数据信息；
根据所述预处理后的属性数据信息，确定所述目标用户所属的分类级别；
根据所述预处理后的属性数据信息，确定所述目标用户的理财类型；
根据所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型，对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果。
可选的，所述方法还包括：
将表征所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型的数据，导入数据库mongodb；
所述根据所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型，对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果，包括：
通过socket接口查询所述数据库mongodb中所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型；并根据查询到的数据，对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果。
可选的，所述根据所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型，对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果，包括：
根据所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型，生成所述目标用户对应的个性化理财二维码；
在扫描所述目标用户对应的个性化理财二维码后，向所述目标用户展示专属于所述目标用户的个性化理财页面，实现对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果。
可选的，在获取待营销的目标用户的属性数据信息；并对所述目标用户的属性数据信息进行预处理，得到预处理后的属性数据信息之后，所述方法还包括：
将所述预处理后的属性数据信息存储到hive表中，并按照预设周期对所述hive表中的预处理后的属性数据信息进行更新。
第二方面，本申请实施例还提供了一种基于大数据的精准营销装置，包括：
获取单元，用于确定待测试的目标算法产品；
第一确定单元，用于根据所述预处理后的属性数据信息，确定所述目标用户所属的分类级别；
第二确定单元，用于根据所述预处理后的属性数据信息，确定所述目标用户的理财类型；
营销单元，用于根据所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型，对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果。
可选的，所述装置还包括：
导入单元，用于将表征所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型的数据，导入数据库mongodb；
所述营销单元具体用于：
通过socket接口查询所述数据库mongodb中所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型；并根据查询到的数据，对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果。
可选的，所述营销单元包括：
生成子单元，用于根据所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型，生成所述目标用户对应的个性化理财二维码；
展示子单元，用于在扫描所述目标用户对应的个性化理财二维码后，向所述目标用户展示专属于所述目标用户的个性化理财页面，实现对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果。
可选的，所述装置还包括：
更新单元，用于在获取待营销的目标用户的属性数据信息；并对所述目标用户的属性数据信息进行预处理，得到预处理后的属性数据信息之后，将所述预处理后的属性数据信息存储到hive表中，并按照预设周期对所述hive表中的预处理后的属性数据信息进行更新。
本申请实施例还提供了一种基于大数据的精准营销设备，包括：处理器、存储器、***总线；
所述处理器以及所述存储器通过所述***总线相连；
所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述基于大数据的精准营销方法中的任意一种实现方式。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述基于大数据的精准营销方法中的任意一种实现方式。
本申请实施例提供的一种基于大数据的精准营销方法、装置及设备，首先获取待营销的目标用户的属性数据信息；并对目标用户的属性数据信息进行预处理，得到预处理后的属性数据信息，然后，根据预处理后的属性数据信息，确定目标用户所属的分类级别，接着，根据预处理后的属性数据信息，确定目标用户的理财类型，进而可以根据目标用户所属的分类级别和目标用户的理财类型，对目标用户进行精准营销，得到营销结果。从而能够基于目标用户的属性数据信息，实现对目标用户的精准营销，进而提高了银行营销结果的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种基于大数据的精准营销方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的Hadoop框架的结构示意图；
图3为本申请实施例提供的基于大数据的精准营销方法的整体流程图；
图4为本申请实施例提供的一种基于大数据的精准营销装置的组成示意图。
具体实施方式
现有银行营销一般包括线上电话营销、线下一对一的营销模式，一般情况下不了解客户的行为习惯，往往采取广营销，难以抓住客户的喜好进行个性化精准营销，营销成功率较低。因此，如何提高银行营销结果的准确性是亟待解决的问题。
为解决上述缺陷，本申请实施例提供了一种基于大数据的精准营销方法，首先获取待营销的目标用户的属性数据信息；并对目标用户的属性数据信息进行预处理，得到预处理后的属性数据信息，然后，根据预处理后的属性数据信息，确定目标用户所属的分类级别，接着，根据预处理后的属性数据信息，确定目标用户的理财类型，进而可以根据目标用户所属的分类级别和目标用户的理财类型，对目标用户进行精准营销，得到营销结果。从而能够基于目标用户的属性数据信息，实现对目标用户的精准营销，进而提高了银行营销结果的准确性。
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
第一实施例
参见图1，为本实施例提供的一种基于大数据的精准营销方法的流程示意图，该方法包括以下步骤：
S101：获取待营销的目标用户的属性数据信息；并对目标用户的属性数据信息进行预处理，得到预处理后的属性数据信息。
在本实施例中，将采用本实施例进行精准营销的任一用户定义为待营销的目标用户。并且，需要说明的是，为了提供银行的营销精准性，通常将在银行办理过业务(如存款、转账等)的客户作为待营销的目标用户，可见，银行将包含海量的客户数据，为了实现对其进行精准营销，首先需要获取待营销的目标用户的属性数据信息；并对目标用户的属性数据信息进行预处理(如数据清洗，以去掉脏数据等)，得到预处理后的属性数据信息，用以执行后续步骤S102。
其中，目标用户的属性数据信息指的是目标用户在银行的基本信息(如目标用户的用户名、手机号、身份证号等)和交易信息等。
进一步的，为了实现对目标用户进行精准营销，本申请采用了Hadoop框架，如图2所示，由于存储的用户营销信息是非结构化的，所以采用非结构化数据库mongodb对最终结果进行存储。因此，在得到预处理后的属性数据信息后，还需要将预处理后的属性数据信息存储到hive表中，并按照预设周期对hive表中的预处理后的属性数据信息进行更新。其中，预设周期的具体取值可根据实际情况进行设定，本申请实施例对此不进行限定，比如，可以将预设周期取值为每天等。
S102：根据预处理后的属性数据信息，确定目标用户所属的分类级别。
在本实施例中，通过步骤S101得到目标用户的预处理后的属性数据信息后，进一步可以根据预处理后的属性数据信息，确定目标用户所属的分类级别，用以执行后续步骤S104。
具体来讲，本申请预先可以根据不同用户在银行的存款数额不同将用户分为不同的分类级别，比如，预先按照存款对用户进行分级：分别为普通用户(1-5万)、优质客户(5-10万)、重点客户(30-100万)、VIP客户(100万以上)。并将普通用户的分类级别定义为LV1、将优质客户的分类级别定义为LV2、将重点客户的分类级别定义为LV3、LV4将VIP客户的分类级别定义为LV4。
这样，可以根据预处理后的属性数据信息中包含的目标用户的存款信息，确定出目标用户所属的分类级别，用以执行后续步骤S104。
S103：根据预处理后的属性数据信息，确定目标用户的理财类型。
在本实施例中，通过步骤S101得到目标用户的预处理后的属性数据信息后，进一步可以根据预处理后的属性数据信息，确定目标用户的理财类型，用以执行后续步骤S104。
具体来讲，本申请预先可以根据不同用户在银行的投资数字的不同将用户分为四种不同的理财类型：第一种是保守型理财用户，即追求风险性为零，理财的目的更多是为了保值而不是增值，比较建议采用保守的理财工具，比如储蓄、国债、货币基金等。第二种是稳健型理财用户，这类用户偏好投资于兼具资金流动性和收益性的产品，希望在保持一定的资金流动性的前提下实现收益的长期稳定增长，由于稳健型的用户能接受一定的风险，但是本金不能有较大折损，比较推荐购买货币基金和一些短中期理财产品。第三种是平衡型理财用户，平衡型的投资用户通常大部分资金购买货币类产品、股票、基金、互联网理财等中下风险的产品，小部分资金用来配买高风险高收益的产品。第四种激进型理财用户，这类理财用户在追求高收益的同时，也会相应接受高风险的观念，PE、股票基金等高风险、高收益投资品种都是这类用户的投资偏好。
这样，可以根据预处理后的属性数据信息中包含的目标用户的投资信息，确定出目标用户所属的理财类型，用以执行后续步骤S104。
S104：根据目标用户所属的分类级别和目标用户的理财类型，对目标用户进行精准营销，得到营销结果。
在本实施例中，通过步骤S102确定出目标用户所属的分类级别，以及通过步骤S103确定出目标用户的理财类型后，进一步可以根据目标用户所属的分类级别和目标用户的理财类型，对目标用户进行精准营销，得到更为准确的营销结果。
在本申请实施例的一种可能的实现方式中，如图2所示，为了实现对目标用户进行精准营销，还可以利用大数据技术将表征目标用户所属的分类级别和理财类型的数据，导入数据库mongodb中，进而线上或线下的营销员即可通过socket接口查询mongodb数据库表中目标用户所属的分类级别和理财类型，主动对目标用户进行精准营销，得到营销结果。
在本申请实施例的另一种可能的实现方式中，首先可以根据目标用户所属的分类级别和目标用户的理财类型，生成目标用户对应的个性化理财二维，然后，在扫描该目标用户对应的个性化理财二维码并接收到用户输入的姓名、身份证号等信息后，可以向目标用户展示出专属于目标用户的个性化理财页面，如为其量身定做的理财计划等，从而能够实现对目标用户进行精准营销，得到营销结果，也提高了用户体验，甚至是银行收益。
另外，对于LV1、LV2、LV3、LV4分类级别的目标用户，还可以获取这些用户的生活喜好、投资偏好，比如投资房产类，股票类等。以及各级别目标用的年龄、性别纪录、常用电话、工作单位、是否有贷款纪录、银行客户号、***办理情况等。将将获取到的数据导入数据库mongodb，以辅助对目标用户进行更准确的营销处理。
这样，通过执行上述步骤S101-S104，经过如图3所示的整体性的基于大数据的精准营销过程后，可以实现对海量目标用户的属性数据进行处理，对所有目标用户进行分类，采用非结构化的数据库存储，方便后续灵活改变数据库字段，各***可以根据生成的数据库了解用户行为习惯，做到线上线下精准营销，提高了用户体验。此外，通过定期更新数据库表，也保证了用户信息具有较高的时效性，进而也保证了营销结果的实时性和准确性。
综上，本实施例提供的一种基于大数据的精准营销方法，首先获取待营销的目标用户的属性数据信息；并对目标用户的属性数据信息进行预处理，得到预处理后的属性数据信息，然后，根据预处理后的属性数据信息，确定目标用户所属的分类级别，接着，根据预处理后的属性数据信息，确定目标用户的理财类型，进而可以根据目标用户所属的分类级别和目标用户的理财类型，对目标用户进行精准营销，得到营销结果。从而能够基于目标用户的属性数据信息，实现对目标用户的精准营销，进而提高了银行营销结果的准确性。
第二实施例
本实施例将对一种基于大数据的精准营销装置进行介绍，相关内容请参见上述方法实施例。
参见图4，为本实施例提供的一种基于大数据的精准营销装置的组成示意图，该装置包括：
获取单元401，用于确定待测试的目标算法产品；
第一确定单元402，用于根据所述预处理后的属性数据信息，确定所述目标用户所属的分类级别；
第二确定单元403，用于根据所述预处理后的属性数据信息，确定所述目标用户的理财类型；
营销单元404，用于根据所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型，对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果。
在本实施例的一种实现方式中，所述装置还包括：
导入单元，用于将表征所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型的数据，导入数据库mongodb；
所述营销单元404具体用于：
通过socket接口查询所述数据库mongodb中所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型；并根据查询到的数据，对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果。
在本实施例的一种实现方式中，所述营销单元404包括：
生成子单元，用于根据所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型，生成所述目标用户对应的个性化理财二维码；
展示子单元，用于在扫描所述目标用户对应的个性化理财二维码后，向所述目标用户展示专属于所述目标用户的个性化理财页面，实现对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果。
在本实施例的一种实现方式中，所述装置还包括：
更新单元，用于在获取待营销的目标用户的属性数据信息；并对所述目标用户的属性数据信息进行预处理，得到预处理后的属性数据信息之后，将所述预处理后的属性数据信息存储到hive表中，并按照预设周期对所述hive表中的预处理后的属性数据信息进行更新。
综上，本实施例提供的一种基于大数据的精准营销装置，首先获取待营销的目标用户的属性数据信息；并对目标用户的属性数据信息进行预处理，得到预处理后的属性数据信息，然后，根据预处理后的属性数据信息，确定目标用户所属的分类级别，接着，根据预处理后的属性数据信息，确定目标用户的理财类型，进而可以根据目标用户所属的分类级别和目标用户的理财类型，对目标用户进行精准营销，得到营销结果。从而能够基于目标用户的属性数据信息，实现对目标用户的精准营销，进而提高了银行营销结果的准确性。
进一步地，本申请实施例还提供了一种基于大数据的精准营销设备，包括：处理器、存储器、***总线；
所述处理器以及所述存储器通过所述***总线相连；
所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述基于大数据的精准营销方法的任一种实现方法。
进一步地，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述基于大数据的精准营销方法的任一种实现方法。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者诸如媒体网关等网络通信设备，等等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
需要说明的是，本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
另外，需要说明的是，本发明提供的基于大数据的精准营销方法、装置及设备可用于大数据领域以及金融领域。上述仅为示例，并不对本发明提供的基于大数据的精准营销方法、装置及设备的应用领域进行限定。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种基于大数据的精准营销方法，其特征在于，包括：
获取待营销的目标用户的属性数据信息；并对所述目标用户的属性数据信息进行预处理，得到预处理后的属性数据信息；
根据所述预处理后的属性数据信息，确定所述目标用户所属的分类级别；
根据所述预处理后的属性数据信息，确定所述目标用户的理财类型；
根据所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型，对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将表征所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型的数据，导入数据库mongodb；
所述根据所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型，对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果，包括：
通过socket接口查询所述数据库mongodb中所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型；并根据查询到的数据，对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型，对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果，包括：
根据所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型，生成所述目标用户对应的个性化理财二维码；
在扫描所述目标用户对应的个性化理财二维码后，向所述目标用户展示专属于所述目标用户的个性化理财页面，实现对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待营销的目标用户的属性数据信息；并对所述目标用户的属性数据信息进行预处理，得到预处理后的属性数据信息之后，所述方法还包括：
将所述预处理后的属性数据信息存储到hive表中，并按照预设周期对所述hive表中的预处理后的属性数据信息进行更新。
5.一种基于大数据的精准营销装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于确定待测试的目标算法产品；
第一确定单元，用于根据所述预处理后的属性数据信息，确定所述目标用户所属的分类级别；
第二确定单元，用于根据所述预处理后的属性数据信息，确定所述目标用户的理财类型；
营销单元，用于根据所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型，对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
导入单元，用于将表征所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型的数据，导入数据库mongodb；
所述营销单元具体用于：
通过socket接口查询所述数据库mongodb中所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型；并根据查询到的数据，对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述营销单元包括：
生成子单元，用于根据所述目标用户所属的分类级别和所述目标用户的理财类型，生成所述目标用户对应的个性化理财二维码；
展示子单元，用于在扫描所述目标用户对应的个性化理财二维码后，向所述目标用户展示专属于所述目标用户的个性化理财页面，实现对所述目标用户进行精准营销，得到营销结果。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
更新单元，用于在获取待营销的目标用户的属性数据信息；并对所述目标用户的属性数据信息进行预处理，得到预处理后的属性数据信息之后，将所述预处理后的属性数据信息存储到hive表中，并按照预设周期对所述hive表中的预处理后的属性数据信息进行更新。
9.一种基于大数据的精准营销设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、***总线；
所述处理器以及所述存储器通过所述***总线相连；
所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行权利要求1-4任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行权利要求1-4任一项所述的方法。
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