灌云南岗乡互联网智能获客联系方式

编辑整理：整理来源：抖音，浏览量：55，时间：2023-01-07 04:26:01

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1、互联网智能获客联系方式

流量寡头加速了各行业竞争的白热化，企业的获客焦虑已经达到了 历史 高峰。对于金融 科技 而言，跑马圈地式的粗犷获客时代已经过去，更加精细化的智能获客成为了从业企业发展的新契机。

一方面，移动互联网人口红利与流量衰退，个性化消费加大了为满足用户体验而带来的多元诉求，定制化获客方案直接造成企业获客成本不断攀升。另一方面，0成本获客、低成本增长、营销裂变等新造名词的大肆宣传，进一步让各大企业纷纷投入其中，但收效甚微。

可以肯定的是，通过媒体渠道进行广告投放是当下最有效的方式,但在此过程中,如何通过各种数据对用户诉求形成精准理解,如何在用户刚刚出现需求的时间点及时触达,是金融 科技 行业获客必须解决的难点。

针对精准获客存在的痛点,360数科秉持“人群筛选个性化，流量优选实时化”理念，自主搭建了鲲龙系统进行智能获客。以人群洞察系统、DMP平台、智能投放引擎为支撑，全面助力投放策略和目标人群的选定的实时变化。

具体来讲,人群洞察系统通过解析媒体资源、自有资源及生态资源，计算重组成根据宏观条件变化的数据资源,进而形成转化率模型、人群属性模型、用户价值模型等大量模型,再基于模型生成排除包和定向包两类人群包作为智能获客系统的底层逻辑。

对人群包进行组合,则需要一个强大的DMP系统作为支撑。360数科DMP平台具有快速的人群运算能力、快速迭代能力以及与媒体交互能力,可以快速生成人群资产,进而生成投放策略。

360数科智能获客负责人表示：“360数科的智能投放策略是打组合拳,将基础的人群资产进行融合,基于不同的阈值生成不同的人群组合。在此基础上，利用智能投放引擎，让营销人员在同一系统中同时经营多个平台,相比传统平台间相互独立、运营人员分别对接平台的方式节省人力,让投放更高效。”

为进一步完成媒体端的精准投放，360数科通过简化DSP的实时竞价和素材匹配算法，运用RTA策略或常规投放策略。据介绍,RTA投放模式是媒体将流量请求推给广告主,广告主靠自己的算法和数据能力对客群进行精准筛选,并自主控制素材展现与投放价格。该投放模式能实时请求响应,方便策略实时部署和实现,更及时准确地评估,且管控力度细到每次请求,完美支持个性化出价和广告动态等展示。再加上广告主也能够完整参与投放流程,实现了双方数据和算法的叠加效果。

目前,360数科实现了“精准营销获客占到总获客30%以上,获客成本整体降低20%,收入产出提高25%”的业务指标。同时,360数科已与100多家RTA流量平台和媒体达成合作,RTA日均请求超100亿,日均请求人数超2.5亿。

360数科在以智能获客支撑自身业务的同时，也加强了该环节的 科技 输出。公司在Q1财报中披露，过去一季度360数科为金融机构提供的侧重于智能营销的智信引擎业务发展迅速，4月的授信人数、交易金额和交易余额同比都实现了100%的增长，其中当月的交易金额更是实现200%以上的增长。

360数科CEO吴海生表示：“公司以 科技 为核心驱动力，赋能金融机构，促进小微发展，并助力同业与异业合作伙伴，将金融服务辐射至各个有需求的客群圈层，初步实现了全面的、多元化的 科技 战略升级。”

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2、互联网获客平台

互联网展业对代理人来说并不陌生，哪个平台只要能保障有客户，来自个人感觉都可以试试，像保*险岛，专业的服务为保险员打造获客渠道，毕竟可接触的客户越多，签单率也就越高

3、互联网精准获客

1、针对性营销
　　大数据可以提供某些企业交易特点和资金需求特点，可以帮助业务部门对企业的资金需求进行分析和筛选，提供现金管理产品，帮助企业解决流动性问题。大数据可以帮助信用卡中心追踪热点信息，针对特定人群提供精准营销产品，增加新卡用户，例如热映电影、娱乐活动、餐饮团购等。银行针对特定人群推出定制的理财产品，保险产品。
　　2、社交化营销
　　人们的社交行为产生了巨大的数据，利用社交平台，结合大数据分析，金融行业可以开展成本较低的社交化营销，借助于开放的互联网平台，依据大量的客户需求数据，进行产品和渠道推广。通过互联网社交平台返回的海量数据，评测营销方案的阶段成果，实时调整营销能够方案，利用口碑传销和病毒式传播来帮助金融行业快速进行产品宣传、品牌宣传、渠道宣传等。
3、数据平台
如何做到精准营销，从而增加客户粘性，这无疑是要有一个强大的数据平台做后盾，依靠大数据平台，类似多云数据，这样的数据平台为支点，进行客户需求的引导性作用，不断加强互联网+的实际应用，达到从大数据中快速获取客户的购买欲望及购买需求。
　　4、信用风险评估
　　银行可以利用大数据增加信用风险输入纬度，提高信用风险管理水平，动态管理企业和个人客户的形用风险。建立基于大数据的信用风险评估模型和方法，将会提高银行对中小企业和个人的资金支持。个人信用评分标准的建立，将会帮助银行在即将到来的信用消费时代取得领先。基于大数据的动态的信用风险管理机制，将会帮助银行提前预测高风险信用违约时间，及时介入，降低违约概率，同时预防信用欺诈。
　　5、欺诈风险管理
　　信用卡公司可以利用大数据及时预测和发现恶意欺诈事件，即使采取措施，降低信用开欺诈风险。银行可以基于大数据建立防欺诈监控系统，动态管理网上银行、POS机、ATM等渠道的欺诈事件，大数据提供了多纬度的监控指标和联动方式，可以弥补和完善目前反欺诈监控方式的不足。特别在识别客户行为趋势方面，大数据具有较大的优势。
　　6、提升客户体验
　　银行可以依据大数据分析，可以对进入网点的客户提供定制服务和问候，在节假日为客户提供定制服务，预知企业客户未来资金需求，提前进行预约，提高客户体验。私人银行可以依据大数据分析报告，帮助客户进行金融市场产品投资，赚取超额利润，形成竞争优势，提高客户体验。保险业务可以依据大数据预测为客户提前提供有效服务，提高客户体验，同时增加商业机会。理财业务可以利用大数分析，快速推出行业报告和市场趋势报告，帮助投资者及时了解热点，提高客户满意度。
　　7、需求分析和产品创新
　　大数据提供了整体数据，银行可以利用整体样本数据，从中进行筛选。可以从客户职业，年龄，收入，居住地，习惯爱好，资产，信用等各个方面对客户进行分类，依据其他的数据输入纬度来确定客户的需求来定制产品。银行还可以依据企业的交易数据来预测行业发展特点，为企业客户提供金融产品服务。
　　8、运营效率提升
　　大数据可以展现不同产品线的实际收入和成本，帮助银行进行产品管理。同时大数据为管理层提供全方面报表，揭示内部运营管理效率，有力于内部效率提升。大数据可以帮助市场部门有效监测营销方案和市场推广情况，提高营销精度，降低营销费用。大数据可以展现风险视图控制信用风险，同时加快信用审批。大数据可以帮助保险行业快速为客户提供保险方案，提高效率，降低成本。理财产品也可以利用大数据动态提供行业报告，快速帮助投资人。
　　9 、决策支持
　　大数据可以帮助金融企业，为即将实施的决策提供数据支撑，同时也可以依据大数据分析归纳出规律，进一步演绎出新的决策。基于大数据和人工智能技术的决策树模型将会有效帮助金融行业分析信用风险，为业务决策提供有力支持。金融行业新产品或新服务推向市场前，可以在局部地区进行试验，大数据技术可以对采集的数据精准营销进行分析，通过统计分析报告为新产品的市场推广提供决策支持。


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