AI精准拓客系统真的能实现精准获客吗？

可以通过引入机器学习建模预测分析手段，来明确精准客户的行为画像，来提升客户营销手段的精准度。

据我们以往服务客户的行业综合情况来判断，通过大数据建立客户全生命周期管理的金融机构，存量客户激活率基本能提升30%以上。

下面我们结合Tempo平台在金融行业的经典案例，给大家介绍一下如何围绕精准获客业务需求建构数据挖掘分析模型的具体流程。

数据分析挖掘第一步：明确主题

当我们以解决具体的业务问题为目标，去构建数据挖掘模型时，确定好最终数据分析的主题路径就非常重要。这个解决目标分析的环节在标准的数据挖掘分析流程中又被称为商业理解（business understanding），可不要小瞧这一步，这是在为后面的工作流程打好基础，没有正确抓取到核心问题，建模分析就会变成漫无目的的“乱拳”，没有任何意义。

通常来说，我们可以从日常业务中的痛点中去提炼数据分析的目标。今天引用的案例中 ，某商发行的公募基金产品以往都由外呼人员通过电话营销进行推销。这种电话营销方式的主要存在2个核心痛点：

工作量巨大：每开展一次10万人次外呼营销任务，就需要至少4个外呼人员1年的工作量；
意向成功率过低：电话营销平均接通率54%，意向成功率18.09%左右；

明确痛点之后，我们很容易就可以提炼出数据分析的主题路径和工作目标：

提升意向成功率，优化外呼营销策略，切实增加意向成功用户数，提高投入产出率。

针对具体目标，我们可以将后续的数据建模工作拆分为两个场景：

• 客户细分：通过聚类分析完成用户群细分
• 分类预测：基于分类算法，实现目标用户鉴别

数据分析挖掘第二步：数据的理解和收集

有了挖掘目标之后，就需要收集数据了。虽然金融行业数据有一定行业专属性，不过目前Tempo平台已经可以支持直连市面上大部分类型的主流数据库，数据采集效率可达秒级，因此在数据收集的效率和数据库连接方面也完全不用担心。我们只需要专注于判断应该收集哪些数据。

需要收集的数据自然也要围绕上一步规划的主题路径和目标来进行，在这个案例中，针对于客户细分的模型构建，我们就需要搜集开户年限、年龄，半年内股基持仓比例、周转率、股票佣金等围绕客户特征信息的数据；而在分类预测的场景中，我们则可以重点关注风险等级、开户年限、产品交易信息如股票交易次数、近半年理财持有比例……这些资产信息和用户行为相关的数据。

收集整理好相关数据之后，我们还需要对数据进行探索。这里的数据探索就是分析数据结构和规律的过程，通常会围绕2个方向：数据质量分析（缺失值分析，异常值分析…）、数据特征分析（分布分析，对比分析…），虽然听起来很复杂，但在Tempo AI中，这些工作都可以通过内置的算法模块快速完成，即使是完全不懂编程的普通业务人员，在经过简单培训之后，也能通过拖拽式的操作轻松完成相关流程。

数据分析挖掘第三步：数据准备

经过上一步的工作之后，我们已经拿到了构建预测模型需要的数据。在数据探索之后你可能会发现一些数据质量问题，需要进行清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据等工作，这些工作一样也可以通过Tempo AI内置的算法模块，通过拖拽的方式组成流程快速完成。这一步数据准备的目的在于提高数据的质量，使数据更易于建模。

数据分析挖掘第四、五步：建立模型和评估模型

经过漫长的种种准备工作，我们终于可以开始建立模型的工作。但只把模型跑通了还不算，如果说建模是挖掘黄金的最后一铲子，很多时候铲下去得到的是黄金还是沙子我们还是不清楚的，这个时候我们就需要通过模型评估来提高模型的准确率。

在Tempo AI之中，这两项复杂的工作都可以快速在一个流程内完成。比如说针对于聚类分析完成用户群细分的建模需求，我们就可以通过Tempo AI中丰富的算法库快速完成流程构建，建模流程主要包含5个步骤：数据读取、数据处理、算法选择、算法评估、执行流程。

值得一提的是，在这个流程之中，模型评估以及模型验证工作也被简化成了算法模块，能够纳入到建模流程中对最终效果进行快速评估，并根据指定的评价指标推荐最佳模型。

数据分析挖掘第六步：部署应用

经过模型验证之后，整个流程就可以进行发布、服务部署以及最终应用，后续还可以结合Tempo大数据分析平台中的BI模块，对营销模型支撑效果进行可视化分析，更利于业务决策。

数据模型对于业务增长的提升也确实效果显著，上文举例的某公募基金项目在引入算法模型预测分析之后，在半年之内就完成了近30万客户的特征分析，通过细分客户群体，让该项目的营销团队成功打通营销链路，寻找到群体之间的差异性，形成营销和服务线索，最终产品购买率同比提升近23倍！

现在我们面向目标用户免费发放产品试用机会，想要体验“拖拽式”建模流程新体验的朋友，欢迎点击链接申请试用。

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有效获客成本近些年大幅上涨，金融平台甚至是直线上升，去年就有数据显示，金融机构的单个有效客户获取成本最高达到了3000元。

而在所有获客渠道中，电话销售依然是一个占比较大的获客渠道，尤其对于金融、教育、房地产行业，一对一触达用户已经是相对高效的方式。

但传统电话销售已经陷入人力成本高，工作效率低下，人员流动大，客户难寻的困境。

这些问题之中，客户难寻是首要需要解决的。销售电话被客户排斥、反感的原因之一就是客户本身没有需求，不是目标用户。

——解决方案：通过大数据技术分析用户画像，定位意向用户和潜在意向用户。

大数据能够通过知识图谱技术建立用户画像，再通过lookalike算法找到潜在意向用户。

比如某教育公司的目标人群特征是“年龄在30-45岁”“家里有一个及以上的孩子”“居住在x省”……大数据技术就能将符合这些特征的用户提取出来，找到目标客户，打下精准营销的基石，省下时间成本和电销费用。

知识图谱技术

其次需要提高销售人员的工作效率。

电销人员有一套各自行业的话术，客户的回答大同小异，根据回答回复相应的话术，这实际上是一项重复的机械的工作。

——解决方案：利用AI电话机器人解决。

事实上，现在的人工智能技术已经基本可以取代重复性的电话销售工作，当然，能力强的销售所具备的洞察能力和灵活性是AI不能取代的，但AI机器人能够筛选出高意向的用户，替代重复性的电话销售工作，提升效率，让好的销售用在刀刃上。

最后，在投入成本上，大数据+人工智能可以大幅降低获客投入。

一个基础销售，聘用成本大约是6w一年，工作时间周一到周五，一天能拨打150-200通电话，一个AI电话机器人一天能拨打800-1000个电话，全年无休，具体合作价格看合作方式和平台定价，一般来讲，能节省大半的人力成本。有的平台还提供CPA导流服务，用最后的获客人数来结算。

线下门店的痛点：

（1）、客流减少，成本上升级，竞争加大；

（2）、产品品类相对单一，库存压力大；

（3）、缺少客户运营手段，没有主动营销的思维、方法、工具；

（4）、无法像互联网公司那样收集客户的行为数据，针对客户兴趣爱好做出精细化运营；

（5）、无法形成在线实时激励员工和顾客进行传播和销售的闭环。

可以了解下E+智能获客微商城连锁版，该产品可以让线下零售连锁、互联网品牌等商家实现多渠道分销。简单来说，就是可以给零售商家每个门店配置网店，让互联网品牌的单店变成多店，分销渠道包括微信、小程序等。