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数据驱动存量用户增长经营
〇 分享简介 〇
2020年的疫情之后，移动互联网活跃设备数量开始出现下滑，流量池的枯竭意味着提升用户规模所需的投入和成本越来越高，故业内均将资源重点转向存量客户的经营。对于金融行业，存量客户的经营仍更多依赖传统渠道和权益产品去提升用户生命周期价值，经营存量用户的能力才是未来的主流。
本次分享将借鉴互联网流量运营的方法论，结合金融客户的画像特征，引入营销学理论，提出一种新的存量客户经营策略，借以深入挖掘存量客户的需求，制定针对性的个性化经营策略，提升存量客户的价值。
〇 分享收益 〇
目标
基于多样性客户需求的存量客户的数据化经营策略。
成功（或教训）要点
通过第三代用户画像系统提取存量客户的动态兴趣特征，引入框架层级的推荐体系为存量客户提供个性化营销。
启示
客户的需求是多样且动态的，经营策略应当在模型和算法的辅助下适时为客户提供极致的服务和体验。
〇 分享亮点 〇
1.存量时代客户特征的重要变化
2.基于用户生命周期的存量用户增长框架
3.基于时序模型的智能化交叉营销
4. QA
广发银行信用卡中心商业分析负责人，负责线上平台的商业分析和商业智能，领导过多个用户规模千万级、营收规模千亿级产品的数据运营和数据营销项目，擅长数据分析、数据运营和商业分析。超过15年的互联网和金融行业经验，前阿里巴巴产品运营专家，微软认证PowerBI数据分析专家、PMP项目管理专家和PBA商业分析专家，在数据分析、数据智能和商业分析有极其丰富的经验。出版畅销书《运营之路：数据分析+数据运营+用户增长》。
