简介:
本方案重点介绍了利用数据仓库和商务智能技术，提供证券行业客户分析的解决方案。
通过实施本解决方案：
      综合分析与客户相关的信息；
      精准划分客户，并帮助业务人员分析不同类型客户的行为特点；
      为精细化客户管理提供有力的数据基础和分析工具；

业务需求:
      数据基础庞大，使得数据统计分析变得困难；
      基础业务系统不能提供美观的数据展示和灵活的数据分析；
      众多的业务类型使得数据统计规则繁杂；
      业务分析所需的各式报表使得IT部门疲于应付报表设计工作；

方案的设计理念:
基于天之华多年的证券行业经验，我们总结出了适合证券行业客户分析的解决方案。本方案通过数据仓库技术和商务智能技术，建立适合证券行业客户分析的数据仓库模型、制定客户化的客户分析KPI、提供美观精准的数据展现和灵活多样的数据分析功能。
架构如图：


功能特点:
通过本方案的实施建设，将从企业核心业务系统、客户管理系统等业务系统和业务文档中收集关键业务数据；对数据进行清洗、转换、合并后加载到企业数据仓库中；业务人员、管理人员、统计分析人员通过商务智能平台提供的分析门户对数据仓库中的数据进行统计、分析、查看、监控，从而帮助他们对客户进行分类、了解客户行为特点、制定客户管理政策、更好的服务客户。其中数据仓库按照客户分析的需要建立多个分析主题，涵盖客户分析的所有维度和KPI指标。
例如，在数据仓库模型中包含但不限于：
      客户平均持仓期（CAPT）：提供客户的平均投资期范围（长线、中线、短线）
      客户资产周转率（CAPR）：区分主动投资和被动投资的客户
      客户户龄评分（CBH）：显示成为证券公司客户的时间长短，该指标不但对于理解关系的稳定性有用，还能有利于未来计算客户终身价值，客户忠诚度等
      客户业务潜力（CBP）：客户未来的业务潜力
      客户佣金评分 （CComR）：以每月平均佣金收入数据为基准，判断客户对证券公司的收入贡献，根据每个客户交易历史中创造佣金的每月平均值进行排序，标识出最佳客户
      客户投资评分（CIR）：这是一个表示目前证券客户商业价值的综合标志，此标志考虑了历史佣金收入数据和当前在证券公司管理的资产。这是一个基于过去和潜在的收入基础上对客户分段的有力标志。
      客户流失率（CTR）：（最近100天流失客户数量）/（100天之前客户数量的总和）* 100

本方案中按照客户分析的需求建设不同的分析主题模型，例如：


本方案提供各类主题分析的报表模版，在具体的实施过程中可根据业务用户的使用习惯调整报表样式。







客户收益:
提升企业业务监控、分析的能力
提供全方位的基于客户分析的业务监控体系，保障企业及时了解客户构成、客户行为、客户趋势，及时调整经营策略，维护企业稳定发展，提高决策的效率。

综合客户数据、提供统一的客户数据接口
依据CRM分析需要将数据整合到统一的数据仓库中，并进行一些特定的处理，使得整个企业有了统一的客户信息出口。信息变得更全面、准确、一致。

自动生成各统计周期的业务报表
预定义的业务分析报表，通过商务智能平台提供的计划排程机制，可在任何时间、通过任何形式、发送给任何人，使得数据的浏览、分析、分发更加智能、精准、安全。