
金融服務
通過個性化營銷增加存款。
- 更好地識別和深化客戶關係,以增加管理下的資產,為每個客戶提供完整、統一的個人檔案。
- 透過個性化、高度針對性化的訊息,提高轉換率並減少浪費消費。
- 通過識別投資模式來提高客戶滿意度和參與度,從而為合適的客戶提供更多相關機會。
透過將此使用案例中引用的資料來源匯集在一起,團隊可以使用預先構建的計算洞察、建立自己的,或使用 Data Cloud 執行預測模型,這將使他們能夠做出更明智的決策或推動新的自動化。
計算洞察 | 使用交易資料來建立深入見解,有助於客戶終身總值。 結合交易資料、帳戶資料和信用資料,以開發明客戶整體財務狀況的見解。 提供錢包共享見解,讓所有團隊能夠在零售、財富和商業等所有業務領域中掌握客戶目前狀態。 |
預測模型 | 使用參與數據和其他外部因素,建立預測模型,以指出客戶開設新支票帳戶或增加存款的概率和準備性。 使用機器學習,執行模型,以預測客戶何時可能會將存款從帳戶中移出。 |