数据可视化 | A银行如何通过数据分析，客群分析准确洞察出客户理财需求，从而进行针对性营销
随着科技发展，厦门某A银行陆续打造了线上线下、丰富多样的客户触点，来满足客户日常业务办理、渠道交易等需求。面对着大量的客户，A银行需要更全面、准确地洞察客户理财需求。
在实际理财产品业务开展过程中，A银行需要通过客群分析挖掘不同理财产品对客群的吸引力，从而找到目标客群，进行针对性营销。
️数据来源
本文使用的数据主要来自天池大数据竞赛—厦门国际银行建模，原始指标包括客户行为、资产信息和产品交易信息。
️分析思路
作品按照“银行概况”、“客户分析”、“产品分析”、“购买分析”、“模型输出”总共分为五大模块。
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数据处理
数据预处理；
特征选择，包括统计用户交互次数、用户点击次数在所有用户中的对比、用户的活跃程度的变化等；
降维。
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可视化分析
借助FineBI，团队进行了诸多可视化分析，如：
客户分析-RFM模型；
产品分析-帕累托分析；
购买分析-漏斗分析；
模型输出-K-Means。
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结论与建议
由客群分析结果可知，建议A银行重点关注客户流失问题；
购买分析结果可知，部分客户购买金额大但复购率低，是需要重点挽留的对象；
客户分析结果可知，建议A银行提升线上运营能力，可与各大热门互联网平台推出联名卡。
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