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编程问答

获 3.8 亿用户青睐,中国电信翼支付如何数据化运营?

發布時間:2025/3/19 编程问答 40 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 获 3.8 亿用户青睐,中国电信翼支付如何数据化运营? 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

三大運營商之一中國電信旗下第三方支付品牌翼支付,正式與大數據分析公司神策數據簽約,走入數據驅動創新金融的新探索階段。

翼支付成立于 2011 年,是中國電信全資子公司,中國人民銀行持牌的第三方支付機構,是基于移動互聯網技術的金融信息服務提供商,業務覆蓋支付、理財、保險、消費金融以及企業征信等領域。2016 年翼支付交易額突破萬億,截至目前,翼支付注冊用戶已近 4 億,月活用戶逾 3000 萬。翼支付的飛速發展離不開數據思維的升級與落地實踐。


兩大場景精準分析,降低金融風險

沒有場景的數據分析都是“耍流氓”。翼支付在開始探索數據分析的過程中走過很多彎路,空有數據而不知道如何獲得分析價值,直到后期才有了不菲的收獲。翼支付大數據中心負責人張光勝曾分享自己的體會,他更多地將數據分析應用于降低金融風險的場景內,因為管控風險是幫助公司發展的重中之重。


場景一:防盜卡反欺詐,雙名單監控力度大

人們經常在新聞中看到,某人被盜刷了銀行卡或盜用了個人賬戶中的資金。

由于用戶的密碼使用習慣不同,可能將密碼記錄在紙質載體上,可能異卡同密,這些習慣極容易造成密碼被有心人士盜用。翼支付聚焦于用戶需求,通過優化自身產品,幫助用戶降低被欺詐風險。

通過神策分析,翼支付可以清晰地看到每一個被盜用戶的行為軌跡,追蹤用戶的金錢流向、密碼遺失方位、密碼被盜渠道等。通過對這部分用戶行為的多維分析總結出相關規律,并設計相應的方式攔截,幫助用戶降低損失,同時也幫助企業提升留存率。

神策分析為翼支付提供了便利的數據整合方式,將不同平臺的業務數據有機結合,實現多端數據打通分析,并從不同維度豐富了樣本特征,將被欺詐群體分群標簽化。經過多年積累,翼支付已形成了一套多層級多維度的反欺詐數據,其作用遠超過簡單的黑名單,通過對實際業務的長期監控,翼支付在潛移默化中幫助用戶解決了很多安全隱患。


場景二:用戶行為有特征,精準識別羊毛黨

金融公司在運營過程中都熟知一類用戶,他們通過各種方式低成本獲取高額獎勵,行業內稱之為羊毛黨。羊毛黨通過營銷活動進行套利,卻不能為企業帶來價值。

企業分辨羊毛黨有難度,因為羊毛黨套利一定滿足了全業務交易流程,而且套利用戶“悶聲發大財”,如何才能從相同的業務行為中分析出是否是套利呢?翼支付通過神策分析,對部分用戶進行了分析,并找到了羊毛黨的行為特征。

大部分羊毛黨都是通過工具操作,降低人力成本。翼支付通過對用戶密碼輸入時間間隔、訂單號規律等行為特征進行規則化分析,制定相應的策略來判斷用戶的屬性,通過數據分析與人工鑒別相結合的方法,對用戶進行進一步的甄別與分群,從而提升運營效率,降低成本。?


三大原因選型神策數據? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

為了業務更好地發展,提升產品核心競爭力,為用戶提供優質便捷的服務,翼支付嚴格踐行數據驅動的理念,并基于以下三大原因選擇了神策數據作為用戶行為分析平臺,實現數據化運營。

第一,數據粒度小,精確至個體的用戶行為流輔助精細化運營。統計數據的時代已經過去,對個人行為數據的記錄和探索,更加有助于企業了解業務現狀,從而精細化地解決問題,優化產品體驗,降低用戶體驗干擾造成的流失,提升服務質量。

第二,數據準確性好,多種埋點方式保證數據“大全細時”。準確的數據是一切有效分析的前提,翼支付通過神策數據?SDK?埋點,實現了精準的數據采集,進一步提升了數據的質量與規范性。

第三,數據平臺開放程度高,神策分析與其他平臺的無縫對接,方便企業二次開發,幫助企業降低成本。

互聯網金融是大數據應用的最優場景之一,翼支付一直致力于通過數據挖掘實現業務突破,構建完備的運營商特色普惠金融生態圈,真正為用戶提供優質服務。


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總結

以上是生活随笔為你收集整理的获 3.8 亿用户青睐,中国电信翼支付如何数据化运营?的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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