客户画像精准营销方案 销售经理岗位认知与基本思路？
房地产销售经理在公司的职责非常重要，重点是团队管理、客户管理、销售业绩和数据分析。
1.团队管理:管理整个销售团队，对置业顾问进行绩效考核；
2、客户管理:统计客户数据，个案管理，做好日常客户工作；
3.销售业绩:设定销售目标，激励团队完成销售任务；
4.数据分析:分析客户画像，寻找意向客户，辅助营销。
客户画像的四个维度分别是用户标签(基础属性)、消费标签(资产属性)、行为标签(风险偏好属性)和其他属性。
交互设计之父艾兰·库伯首先提出了人物角色的概念，认为 "用户画像是真实用户的虚拟表示，是基于一系列真实数据的目标用户模型。同理，客户画像是真实客户的虚拟代表，是基于一系列真实数据的目标客户模型；
谢谢你邀请我。就在之前，我收录了一篇关于银行欺诈风险预测模型的研究。现在分享一些摘录，供参考。内容如下:
机器学习是金融科技创新的重要手段，近年来国内外金融机构和金融科技企业都在尝试将其应用于风险防范、反欺诈等领域。在信用卡申请审批的典型业务场景中，可以使用机器学习技术来管理欺诈风险，并设计数据产品来监控和警告异常客户。不同于将机器学习技术应用于单一反欺诈规则制定的典型做法，本文试图从全局角度评估欺诈风险，实现准确的量化预测，作为应对欺诈风险的有力手段。
整个智能模型由三部分组成:客户画像、数据挖掘模型和决策引擎。数据挖掘模型是智能的核心，客户画像为建模过程提供持续的特征输入，决策引擎将模型输出转化为实际的业务动作。通过结合传统风险管理和社会网络分析技术，由基本维度信息和社会维度信息特征指标组成反欺诈客户画像，利用随机森林等分布式机器学习算法建立欺诈风险预测模型。
1.构建客户特征信息
通过分析信用卡导入审批数据，确定数据中有四个角色，即申请人、申请人 的亲属、联系人和发起人。在建模实施过程中，申请人 角色被视为社会网络的关键节点，申请人、申请人 的亲属、联系人和发起人被视为关系类型。在建模过程中建立的社交网络包括780万个节点和2.33亿个关系。
构建好社会网络后，设计计算第一和第二度、第一和第二欺诈次数、第一和第二欺诈比例、最短路径等网络指标。从网络的角度衡量欺诈风险的扩散，并反映截面朋友的数量与点相关联，最短路径反映了网络中节点之间的亲密度。此外，建模中的基本客户信息包括申请人 年龄、手机号码、公司、电子邮件、教育程度、年收入、职位等。根据这些信息，需要进行结构分解、离散化和频率计算等数据预处理操作，共同构建特征，用于后续模型的训练和验证。
2.建模方案设计
选择逻辑回归和随机森林作为算法。Logistic回归是银行风险控制领域的经典算法，是模型结果的基准。随机森林是一种集成的学习算法，它使用多个决策树来训练和预测样本。通常单棵树的性能较弱，但组合后可以提供更好的分类性能，算法稳定。
3.建模结果分析
这三组数据基于应用于综合数据集的三种不同算法。逻辑回归算法整体性能较弱，深度学习居中，随机森林性能最好。结果表明，当前模型的输入特征与预测目标具有较好的相关性，特征总数为几十个数量级，不足以充分发挥深度学习中海量特征的无监督优选作用。相比之下，集成学习算法如随机森林和GBDT更为突出。
4.构建欺诈监控数据产品。
针对信用卡应用的反欺诈场景，设计了专门的数据产品对接相关业务系统。数据产品提供全国进口审批中涉嫌欺诈的分布图，实时获取欺诈进口分布、欺诈发展趋势、欺诈占比等趋势。此外，提供区域信息汇总、来电明细、明细检索、社交网络检索等功能，可在系统页面查询基本指标统计(手机和特征分布)、不同模型输出的欺诈风险概率值、来电基本信息、来电网络特征、社交指标统计(第一度、第二度、最短路径)等内容。
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