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原创翻译 | 金融服务行业的位置数据

2018-2-28 14:12| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 17510| 评论: 0

摘要: 面对越来越多的监管和新技术的干扰,希望保持竞争优势的银行和金融机构需要利用流动性数据。 也许金融服务业今天面临的最大挑战是消费者不断变化的期望。随着苹果和亚马逊等科技巨头制定了客户服务标准,零售银行 ...

金融

面对越来越多的监管和新技术的干扰,希望保持竞争优势的银行和金融机构需要利用流动性数据。

也许金融服务业今天面临的较大挑战是消费者不断变化的期望。随着苹果和亚马逊等科技巨头制定了客户服务标准,零售银行这样的金融机构发现自己很难为客户提供同样快捷、简单和方便的用户体验。如果零售银行无法满足这样的期望,他们将落在这个快速发展的行业之后。为了保持竞争优势,零售银行正在研究流动性数据,以帮助他们重新定义零售银行的经验。


什么是移动数据?

流动数据是指人和物体的轨迹。在银行和金融部门,人们在城市中的流动模式特别令人感兴趣。这通常被称为人潮,指的是在一段时间内测量一个区域内和周围的人口数量。有了移动数据,零售银行可以探索吸引客户的新途径,加强客户接触点,提高运营效率。


用移动数据重新定义零售银行业务

以下是零售银行如何利用移动数据提高客户服务和提高竞争力的三个例子。在每个例子中,使用了2016年10月1日至2016年10月31日期间,洛杉矶市中心附近的匿名流动数据。数据可从DataStreamX获得。


1.优化ATM地点

在零售银行不断为客户提供较佳用户体验的行业中,自动柜员机(ATM机)的战略放置是成功的关键。在一个位置放置过多的ATM会增加运行成本,而太少又限制了向该区域内的客户提供足够服务的能力。

在这个例子中,我们将研究联合银行如何利用移动数据来优化位于洛杉矶市中心的自动取款机的位置。下图所示的密度热图显示了区域周围的行人流量分布。

行人流量密度高的地区在地图上用暗灰色区域表示,而自动取款机在该地区的位置则用红色点表示。下图显示行人流量及自动取款机在感兴趣区域内的分布情况(蓝色圆圈)。


我们看到这个地区(CA 90015)周围的人流很大--占洛杉矶市中心周围人流量的13%。但是,该地区只有6台自动取款机,其中没有一家属于银联。由于银联没有分布在该地区,因此,在这一地区寻找自动取款机进行交易的联合银行客户将受到不便。

基于这些信息,这将是联合银行安装更多自动取款机的较佳地点,以增加取款机的可及性,并为该地区的客户提供更大的便利。利用移动数据,联合银行可以查看其他具有高密度人流的地点,以优化自动取款机的位置,并增加它们在这些地区的放置。


2.改进有针对性的广告

有针对性的广告包括根据人口、购买历史和消费者行为等因素投放广告。这种形式的广告可以让广告商与那些能够与产品带来的好处相联系的受众联系起来,从而提高产品的转化率。要使有针对性的广告有效,就必须对人口和消费者行为有很强的了解。

在此示例中,我们将研究美国银行如何使用移动数据执行高度定向的广告活动。作为他们的客户忠诚度计划的一部分,美国银行计划给予奖励对经常乘飞机旅行的商务旅行者。



但是,美国银行如何做广告来吸引商务旅行者呢?在每个机场投放同样的广告,不仅会把广告信息变成普通的、乏味的广告,而且不讨人喜欢,也推高了广告成本。

一个简单的增加参与的方法是定制广告信息,使其与目标人群产生共鸣。下图显示了飞行常客的分布情况,定义为每月至少去洛杉矶2次或更多次,并在洛杉矶国际机场降落。



我们看到,大多数到达洛杉矶国际机场的常客从拉斯维加斯(24%,绿色)、旧金山(11.6%,蓝色)和达拉斯(8.5%,蓝色)飞来。来自其他州的常客传单占样本人口的8%或更少(红色)。

 根据这些信息,可以在洛杉矶国际机场开展有针对性的广告宣传活动,鼓励来自拉斯维加斯、旧金山和达拉斯的常客报名参加美国银行的客户忠诚度计划。这提高了广告信息的相关性,提高了与目标受众的接触水平,并降低了每个机场的广告成本。通过利用流动性数据预先确定潜在的目标受众,零售银行可以提高其未来广告业务的转化率和投资回报率。


3.增加客户对推送通知的参与

推送通知是一种让客户及时了解相关内容的好方法。通知可以在用户的手机上显示消息,以鼓励用户执行操作例如下载优惠券或使用促销代码。

希望增加移动银行业务参与的银行可以从使用推送通知中获益,因为这些通知不会被垃圾邮件过滤器捕获或在收件箱中被遗忘。为了执行一项有效率的推送通知活动,对移动数据有必要有很好的了解。

在这个例子中,我们看到了花旗银行如何使用移动数据来提高客户在目标区域的参与度。下面的密度热图显示了洛杉矶市中心周围人行横道的交通分布情况。



行人流量密度高的地区用地图上的暗灰色区域表示,而该地区的餐馆位置则用红色点表示。

我们看到,在第五和第七街附近的地区在白天有较高的用户密度。此外,我们亦能识别出位于这些高密度范围内的餐馆,例如:


Mendocino Farms 71Above Saffron Café Pinot Checkers Downtown Drago Centro Water Grill Industriel Urban Farm Cuisine Octopus Japanese Restaurant Wokcano Tender Greens Downtown Los Angeles

根据这些信息,花旗银行可以与这些餐厅合作,为在该地区的花旗银行移动应用程序的用户提供餐饮服务。当客户在附近时,推送通知可以通过花旗银行的移动应用程序发送给他们,告知他们在这些餐馆的优惠券或特价优惠,他们可以享受优惠。通过在正确的地点和时间捕捉兴趣,良好的推送通知可以以吸引人的客户体验来振兴花旗银行的移动应用程序,并提高客户满意度。


我是如何获得移动性数据的?

获取用于决策性数据可能对于外行人来说是一项困难的任务。如每天的时间、季节性和当地趋势性等变量使我们几乎不可能通过手动计数或取样来较精确测量流动性数据。这些因素也会影响基于脚步数据得出的结论的可靠性。因此,移动性数据常常与其他类型的数据(如人口统计数据)一起使用,这能让用户制定和测试他们的假设。 


总结

我们已经看到移动数据如何帮助银行在优化资源和改善客户体验等问题上做出更好的业务决策。此外,银行可以利用移动数据在准确的时刻与客户交流最相关的信息。

从向其用户提供匿名位置和人口统计信息的移动App公司可以获得准确和可靠的移动性和人口统计学数据。如果你是第一次购买数据,考虑使用在线市场,如DataStreamX,能帮助您轻松地与移动数据供应商取得联系。

您是否使用移动数据来驱动组织的业务决策?让我知道你在下面的评论中的经验。

 

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