你好,我是胡夕。今天我要和你分享的主题是:Kafka Streams 在金融领域的应用。
背景
金融领域囊括的内容有很多,我今天分享的主要是,如何利用大数据技术,特别是 Kafka Streams 实时计算框架,来帮助我们更好地做企业用户洞察。
众所周知,金融领域内的获客成本是相当高的,一线城市高净值白领的获客成本通常可达上千元。面对如此巨大的成本压力,金融企业一方面要降低广告投放的获客成本,另一方面要做好精细化运营,实现客户生命周期内价值(Custom Lifecycle Value, CLV)的最大化。
实现价值最大化的一个重要途径就是做好用户洞察,而用户洞察要求你要更深度地了解你的客户,即所谓的 Know Your Customer(KYC),真正做到以客户为中心,不断地满足客户需求。
为了实现 KYC,传统的做法是花费大量的时间与客户见面,做面对面的沟通以了解客户的情况。但是,用这种方式得到的数据往往是不真实的,毕竟客户内心是有潜在的自我保护意识的,短时间内的面对面交流很难真正洞察到客户的真实诉求。
相反地,渗透到每个人日常生活方方面面的大数据信息则代表了客户的实际需求。比如客户经常浏览哪些网站、都买过什么东西、最喜欢的视频类型是什么。这些数据看似很随意,但都表征了客户最真实的想法。将这些数据汇总在一起,我们就能完整地构造出客户的画像,这就是所谓的用户画像(User Profile)技术。