【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据，具体涉及一种基于银行大数据的双向营销方法及系统。
技术介绍
1、互联网技术和移动通讯技术的进步，已逐步应用到金融领域，互联网金融业态已呈现。随后，互联网场景获客思维渐成趋势。在此推动下，金融机构亦搭建以本地生活为主的非金融场景互联网产品，包括以客户为中心，以互联网模式基于地理位置提供服务的企业级一站式生活场景服务平台。金融机构建设的非金融场景互联网产品是触达客户的重要金融网络渠道，如何通过精准营销，提升注册用户、吸引商户入驻，从而实现资源协同，是该类非金融场景互联网产品的急迫现实需求。
2、目前非金融场景互联网产品的营销，存在如下技术问题：(1)对于b端客户(企业商户)，大多系通过业务合作的形式入驻的存量客户，缺乏足够有吸引力的技术营销手段，且缺乏精准触达新客户的手段；(2)针对c端客户(个人用户)，往往是通过新人福利、限时抢券、签到送券等优惠活动来吸引，营销精准度较差，缺乏个性化，也难以产生金融衍生服务。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的技术问题，本专利技术提供了一种基于银行大数据的双向营销方法和系统，可基于银行大数据解决企业商户和个人用户双向营销问题，提升数字化获客效率，助力开展精准营销，且有效解决数据孤立，避免冗余搭建。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种基于银行大数据的双向营销方法，包括：
3、步骤s1数据预处理：调用数据接口，通过mpp加工算子、sas eg大数据工具从银行数据库中分别调取企业商户和个人用户
4、步骤s2数据分类分析处理：
5、步骤s201：针对企业商户，区别存量企业商户与新企业商户分别进行评级分类；通过分类、回归方法，对存量企业商户进行评级分类，形成存量商户营销清单；所述新企业商户，通过银行数据库的现有全量商户清单进行关联计算，并通过聚类、推荐算法进行评级分类，形成新企业商户营销清单；
6、步骤s202：在进行步骤s201的同时，针对个人用户的客群之间信息进行关联计算；所述个人用户的客群是指银行数据库中的代发工资客群、房贷客群、信用卡客群、手机银行客群及etc客群；构建作业流，对个人用户的注册数据、签到数据、商户入驻数据进行分析统计，再构建etl作业，刻画用户画像，形成个人用户营销清单；
7、步骤s3：定时产出靶向营销清单：针对生成的存量商户营销清单、新商户营销清单及个人用户营销清单，定时产出并向目标用户发出。
8、作为上述方法，有关的定义如下：关键信息，是指涉及姓名、手机号码等个人信息及隐私信息等信息。代发工资客群，是指签约银行代发工资业务，并且有进行代发的客户。房贷客群：房贷客群是指签约银行房贷业务且签约状态为正常的客户。信用卡客群：信用卡客群是指办理银行信用卡并已进行激活操作且近期有发生信用卡交易的客户。手机银行客群：手机银行客群是指已签约手机银行业务、签约状态为正常且近期有登录手机银行的客户。etc客群：etc客群是指签约银行etc业务且签约状态为正常的客户。
9、作为优选，基于银行大数据的双向营销方法，步骤s1所述数据清洗，是使用离线计算组件、数据集成组件、spark数据同步算子检测数据库，通过整合多表个人数据、相同数据不同名称对缺失值进行补充，同时，识别出重复的记录并消除重复的方法定义数据清洗策略和清洗规则对数据进行清洗，对缺失和错误的数据予以修改，并对不同命名习惯和同一值的不同表现形式进行整合。
10、作为优选，基于银行大数据的双向营销方法，步骤s1所述特征分析提取，是指根据清洗后的预处理数据对客户特征赋予标签，开展聚类任务，针对不同的业务需求，将各类客户标签进行集合，再基于业务的属性，聚焦于特定的标签，通过标签将用户进行分组。
11、作为优选，基于银行大数据的双向营销方法，步骤s1所述特征分析提取，针对所述企业商户，是通过行业分类、业务类别、地理位置、经营范围属性特征，进行分组归类，提取企业商户信息数据表；针对所述个人用户，通过客群归属、是否存量生活客户、会员注册数据统计、客户活跃情况属性特征，进行分组归类，提取个人用户信息数据表。
12、作为优选，基于银行大数据的双向营销方法，步骤s201所述分类、回归方法，是将存量商户按照资产留存率的高低、网点范围内客群主要分布的密度进行分类，通过线性回归分析存量商户的资金、商户消费及经营情况数据，对客户一段时间内的资产数据波动进行监测，得到商户的最新资产数据。
13、作为优选，基于银行大数据的双向营销方法，步骤s201所述新企业商户的关联计算，是通过银行数据库的现有全量商户清单，通过商户编号、商户身份号进行关联，从中筛选出新企业商户数据，产生新企业商户清单。
14、作为优选，基于银行大数据的双向营销方法，步骤s201所述新企业商户的聚类、推荐算法，是分别针对商户的客群分级、人流量、资产情况、交通情况赋予不同标签，利用标签做多维度条件筛选，与业务场景进行深度结合，为特定业务场景筛选出目标商户。
15、作为优选，基于银行大数据的双向营销方法，步骤s202针对个人用户的客群之间信息进行的所述关联计算，通过个人用户的客户编号将所述五大客群用户进行关联，并对客户的客群归属、活跃情况赋予标签，抽象客户特征。
16、作为本专利技术的另一目的，本专利技术提供一种用于执行上述基于银行大数据的双向营销方法的系统，包括：
17、获取模块，用于执行所述步骤s1的数据调取，通过调用数据接口，从数据库中获取银行大数据；
18、处理模块，用于执行所述步骤s1的数据预处理，对数据库中获取的数据进行数据清洗、特征分析提取，构建企业商户营销分析数据库和个人用户营销分析数据库；
19、用户画像模块，用于执行所述步骤s2的数据分类分析处理，分别针对企业商户和个人用户刻画用户画像，形成营销清单；
20、清单发送模块，用于执行所述步骤s3，接收用户画像模块发出的靶向营销清单，并定时向目标用户发出。
21、本专利技术的方法及系统，与现有技术相比，具有如下有益效果：
22、1、充分利用了银行数据库的大数据，构建专项数据库，整合客户数据，简化系统过流程，解决数据孤立，避免系统冗余搭建。
23、2、解决了企业商户和个人用户双向营销的问题，实现了精准营销。
24、3、借力银行数据库的大数据，整合银行非金融服务，快速获客，进一步拓展客户范围，解决拓客难点的问题。
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1.基于银行大数据的双向营销方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于银行大数据的双向营销方法，其特征在于，步骤S1所述数据清洗，是使用离线计算组件、数据集成组件、Spark数据同步算子检测数据库，通过整合多表个人数据、相同数据不同名称对缺失值进行补充，同时，识别出重复的记录并消除重复的方法定义数据清洗策略和清洗规则对数据进行清洗，对缺失和错误的数据予以修改，并对不同命名习惯和同一值的不同表现形式进行整合。
3.根据权利要求1所述的基于银行大数据的双向营销方法，其特征在于，步骤S1所述特征分析提取，是指根据清洗后的预处理数据对客户特征赋予标签，开展聚类任务，针对不同的业务需求，将各类客户标签进行集合，再基于业务的属性，聚焦于特定的标签，通过标签将用户进行分组。
4.根据权利要求1所述的基于银行大数据的双向营销方法，其特征在于，步骤S1所述特征分析提取，针对所述企业商户，是通过行业分类、业务类别、地理位置、经营范围属性特征，进行分组归类，提取企业商户信息数据表；针对所述个人用户，通过客群归属、是否存量生活客户、会员注册数据统计、客户活
5.根据权利要求1所述的基于银行大数据的双向营销方法，其特征在于，步骤S201所述分类、回归方法，是将存量商户按照资产留存率的高低、网点范围内客群主要分布的密度进行分类，通过线性回归分析存量商户的资金、商户消费及经营情况数据，对客户一段时间内的资产数据波动进行监测，得到商户的最新资产数据。
6.根据权利要求1所述的基于银行大数据的双向营销方法，其特征在于，步骤S201所述新企业商户的关联计算，是通过银行数据库的现有全量商户清单，通过商户编号、商户身份号进行关联，从中筛选出新企业商户数据，产生新企业商户清单。
7.根据权利要求1所述的基于银行大数据的双向营销方法，其特征在于，步骤S201所述新企业商户的聚类、推荐算法，是分别针对商户的客群分级、人流量、资产情况、交通情况赋予不同标签，利用标签做多维度条件筛选，与业务场景进行深度结合，为特定业务场景筛选出目标商户。
8.根据权利要求1所述的基于银行大数据的双向营销方法，其特征在于，步骤S202针对个人用户的客群之间信息进行的所述关联计算，通过个人用户的客户编号将各客群用户进行关联，并对客户的客群归属、活跃情况赋予标签，抽象客户特征。
9.用于执行权利要求1至8任一项所述基于银行大数据的双向营销方法的系统，包括：
...【技术特征摘要】
1.基于银行大数据的双向营销方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于银行大数据的双向营销方法，其特征在于，步骤s1所述数据清洗，是使用离线计算组件、数据集成组件、spark数据同步算子检测数据库，通过整合多表个人数据、相同数据不同名称对缺失值进行补充，同时，识别出重复的记录并消除重复的方法定义数据清洗策略和清洗规则对数据进行清洗，对缺失和错误的数据予以修改，并对不同命名习惯和同一值的不同表现形式进行整合。
3.根据权利要求1所述的基于银行大数据的双向营销方法，其特征在于，步骤s1所述特征分析提取，是指根据清洗后的预处理数据对客户特征赋予标签，开展聚类任务，针对不同的业务需求，将各类客户标签进行集合，再基于业务的属性，聚焦于特定的标签，通过标签将用户进行分组。
4.根据权利要求1所述的基于银行大数据的双向营销方法，其特征在于，步骤s1所述特征分析提取，针对所述企业商户，是通过行业分类、业务类别、地理位置、经营范围属性特征，进行分组归类，提取企业商户信息数据表；针对所述个人用户，通过客群归属、是否存量生活客户、会员注册数据统计、客户活跃情况属性特征，进行分组归类，提取个人用户信息数据表。
5.根据权利要求1所述的基于银...
【专利技术属性】
技术研发人员：敬小芳，张文献，王乐乐，张毅，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司重庆市分行，
类型：发明
国别省市：
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