方案概述
金融机构在竞争激烈的市场中，面临着不断增长的客户群体和日益复杂的金融产品。为了提升市场份额和客户满意度，银行需要通过精准的营销策略来吸引和保留客户。传统的营销方法往往基于静态数据和简单规则，无法全面了解客户需求和行为，因此需要更加智能和灵活的数据管理和分析工具来支持金融营销。
本方案通过采用图智能技术和大模型技术整合银行多渠道的客户数据，建立客户的完整旅程；利用图数据库的关系模型，准确描述客户在不同阶段的行为和关系，全面洞察客户需求和行为特征，基于这些数据，我们可以实现精准的个性化营销，根据客户旅程和行为提供定制化的产品和服务；利用大模型结合不同用户场景，给出对应的营销文案，实现针对性个性化营销。
业务挑战
- 多渠道数据碎片化： 银行客户在多个渠道（线上、线下、手机应用等）进行交互，导致客户数据分散在不同系统中，难以全面了解客户的旅程和行为。
- 个性化营销挑战： 传统的批量营销模式无法满足客户个性化需求，银行需要基于客户旅程进行精准的个性化营销，提供符合其特定需求的产品和服务。
方案架构
针对金融营销业务的多样性，需要根据营销对象主体，对现有数据进行充分关联和发现，进而建立起对私客户、对公客户（企业和商户）和产品服务之间的关联关系，进一步通过关联关系进行深度关联查询，形成有效的关联推荐，从而辅助营销行动，因此须需要考虑：
- 企业之间的投资关系、上下游关系，
- 账户之间存在的交易关系，
- 个人和企业间的投资、任职关系，
- 账户和手机应用内的埋点关系，
- 埋点和产品服务的关系，
- 账户和产品服务之间的购买关系
形成一个体量巨大的营销图谱，并存储于枫清·天枢多模态智能引擎，随后在进行产品推荐时，围绕营销对象进行深度的产品关联查询进行个性化营销，同时通过图聚类的方式进行客户分群，进一步做到营销的精准投放；利用大模型根据用户信息，自动生成营销文案。
方案优势
- 客户旅程可视化： 图数据库技术能够将客户的旅程图形化呈现，帮助银行直观地了解客户在不同阶段的行为和关系，发现客户的转化路径和关键节点。
- 个性化营销支持： 基于客户旅程的深入分析，我们能够实现精准的个性化营销，根据客户的行为和需求提供定制化的产品和服务，提高营销的针对性和效果。