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秒速赛车:通过对行为数据组的分析

点击次数:更新时间:2018-10-14 13:40【打印】

  众所周知,银行具有数量庞大且非常复杂的业务群,这些都需要各类IT系统来支撑运营。在之前的二十年里,银行业处于一个快速发展期,新的业务层出不穷,要求IT系统建设能够迅速跟上,以最快的速度支持新业务的开展。如今,无论是哪家银行,其对内和对外的业务系统已经纷繁复杂,覆盖了方方面面。然而这些系统在开发的过程中主要是为了满足业务的需要,并没有考虑设计的合理性。因此我们常常会听到员工抱怨,说公司内部系统操作复杂不好用。对于需要大量重复劳动的业务操作来说,有时候甚至是一种痛苦。然而当这一切发生在面对客户的对外服务系统时,会造成非常恶劣的用户体验,从而导致相比内部系统的问题更为严重的后果。

  目前银行的对外服务系统也已经非常庞大而复杂。从大家都会使用的ATM机到各类新型的自助业务办理机型,从最早一代的网上银行,到目前的手机银行(APP和微信)等。所有渠道的服务系统都是直接面对银行客户的。由于各家银行的业务本质上是同质的,因此这些服务系统设计的易用性和合理性就变得尤为重要。服务系统的易用性往往决定着客户对于银行的看法。秒速赛车官网:通过对行为数据组的分析当客户感觉服务系统操作不方便、不能简便地找到想要的功能时,他们就会觉得银行的服务不够好,对银行产生负面的看法。这其实对银行的运营提出了新的挑战,因为原先银行都习惯于toB的思维,然而现在强调toC化以后,用户体验变得尤为重要,而这恰恰是银行过去忽视和不擅长的。同时,银行也受到了来自互联网金融的冲击,秒速赛车官网:他们更擅长产品设计来为客户提供更好的体验。因此,我们希望对服务系统进行界面和功能的改进,以提升用户体验,优化业务设置。

  然而,要提高用户体验不能完全靠经验判断,而是需要了解用户的真实想法才能做出正确的判断。了解客户在想什么始终是商家的关注点。在经营实体店时,商家非常希望得到一些信息,比如进店客人的目光停留在哪里?停留了多少时间?有了这些信息,商家就知道客人究竟对哪些产品感兴趣,哪些产品不吸引人,哪些产品应该放在更好的位置来展示,从而能够调整商品的布局和组合。然而,这些信息在实体店几乎很难获得。商家只能委托营业员留心观察,或者偶尔做些问卷。然而,这一切在线上成为了可能。许多互联网公司、游戏公司、电商公司在这方面都走在了前列,他们十分重视服务系统的用户体验。尤其是对于一些电商公司来说,网站可能就意味着公司的全部,因为相比银行等存在大量实体营业点的企业来说,电商公司唯一能被消费者看到的就是网站。业内比较知名的案例是当年于刚教授带领的1号店用户行为分析团队所做的用户注意力分析项目,利用视频技术跟踪客户的眼球,来观察客户在页面上的浏览路径,从而调整页面的布局和功能设置。一些互联网公司如友盟、百度统计等,还提供了简单的在线统计分析工具,来帮助中小企业、创业公司进行简单的用户来源分析和页面访问分析等,从而协助优化页面布局和功能设置等。

  浦发银行信用卡中心从2015年起也开始重点关注服务渠道各系统的用户行为数据采集,希望了解用户在使用系统时的真实行为,从而为界面与功能的优化工作提供支持。业务部门和IT部门通力合作,利用真实的用户行为数据和科学的数理分析模型来提升服务渠道系统的用户体验,具体包含了以下几个部分:

  (一)用户行为数据采集。对于用户访问数据的采集已经有了许多很成熟的方案,比如国外的PIWIK和Countly等,国内的友盟和百度统计等。具体采集的信息有IP地址、浏览器信息、操作系统、分辨率、手机型号、地理位置、入口页面等等。这些数据能够很好的帮助业务人员了解用户的来源和基本属性等。然而这些信息只能为我们提供客户是谁,从哪里来的信息,其实银行有更好的客户数据来了解这些信息。我们更关注的是从客户在系统中行为数据来了解客户的偏好,以及与系统的设计是否匹配。因此我们采集了用户的行为数据,并细化到每个页面的每一个动作。通过这些数据,可以反映出用户在什么时候访问了哪个系统、哪个页面、点击了哪些按钮、做了哪些动作。通过对行为数据组的分析,还可以进一步了解用户在每个页面停留了多长时间、进入一个新页面后要过多久才做出第一个操作、第一个操作是什么。这样一来,我们可以掌握用户在服务系统中的一举一动,从而充分了解用户对于服务系统的态度。

  当然在采集这些数据时还需要考虑到系统负载和网络流量问题。太多密集的数据采集和实时的数据传输都会影响系统的性能和用户的体验,因此还需要在页面的重要程度、行为数据的粒度、传输模式和频次上进行权衡,从而对于整体来说得到一个比较优化的数据采集方案。

  (二)用户状态跟踪分析。该分析模块主要包含了用户访问的基本信息,包括用户的设备信息、用户的来源渠道、用户的地理位置等,但这些都是属于基本功。

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