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随着数字化战略推进，各大银行持续加大对线上多渠道的建设投入，客户触达也愈发移动化、智能化。与此同时，手机银行飞速发展产生并累积了大量客户行为数据，呈多样化、海量化等特点，将在用户体验、客户经营、手机银行运营等方面发挥重要价值。建立统一的客户旅程分析与管理平台，成为银行数字化转型中重要的一环，以更好地满足精细化运营、旅程分析等需求，从而为客户提供更好的使用体验，实现快速用户转化、用户留存、客户分群等业务场景。
#01 行业现状及痛点
各大银行积极开拓和运营线上渠道，如网银、手机银行、小程序、公众号等，希望融合线上线下不同渠道，实现“全渠道”(omni-channel)的协同发展。在这一过程中，如何对营销链路中的数据进行分析，提升营销效率，增加用户留存与转化，成为了银行做好零售业务的关键。
伴随日益增长的数据分析和管理需求，传统数据分析解决方案缺点凸显：
- 全渠道覆盖范围广而深，数据来源多样化，分析难度大：据统计，现在客户产生一次交易行为就需要经历 9 个以上的触点，包括内外部的数字化产品以及线下实体的触点。收集的数据不仅包括传统的交易数据，还囊括了客户数据、行为数据和业务数据等，其中既有结构化数据，又有非结构化数据，需要进行一定程度的整合后才能进行查询分析。
- 难以满足业务部门快速响应和敏捷分析等需求：传统的数据分析方式和架构已经不能满足精细化运营的业务需求，业务人员希望分析结果即查即得，根据业务需求灵活进行各种类型的数据分析。
- 数据时效性差，无法快速掌握运营状况：大量的数据需要专业人员进行整合和处理，时间成本和人力成本居高不下。业务人员又希望实现数据分析实时化，从而快速获取营销活动的效果，及时调整营销策略。
#02 以客户为中心，构建统一的客户旅程分析与管理平台
Kyligence 提供客户旅程分析与管理解决方案，并已助力领先的股份制银行构建了统一的客户旅程分析与管理平台，实现围绕客户旅程来优化业务目标、行为和方式，提升客户体验。
该平台将用户行为抽象，抓取每个行为的多维属性，实时更新客户标签信息，将事件和用户数据分别存储到 Hive 和 Kudu，建立统一的“事件和用户”数据模型，将手机银行、网上银行、客服营销等多种渠道数据通过 ID Mapping 打通，实现多项目之间数据共享。该客户旅程分析和管理解决方案架构如下图：
在查询引擎层，Kyligence 利用大数据平台的存储和并行计算能力，对 event+user 双表数据模型预计算，提升查询效率；在应用层，该平台实现了技术与业务的解耦，数据结构的变化不影响业务分析，业务人员可以方便、灵活和实时地进行数据分析，提升运营效率，助力该银行打造“以客户为中心”的产品。目前 Kyligence 客户旅程分析解决方案支撑企业：
- 构建 9 大分析场景：如事件分析、漏斗分析、客户路径分析、归因分析等，分析不同渠道的获客和转化率，优化产品核心流程，挖掘优质渠道资源；
- 分析场景锁定目标用户群：深度下钻分析洞察单一客户的 360º 全景特征，实现精细化运营；
- 采用创新的局部聚合和 bitmap 精确去重技术：实现全分析场景的实时秒级响应，快速敏捷的深度分析，持续提升运营效率；
- 可视化的多场景和自定义分析：实现业务人员的自助式分析，降低开发周期和成本；
- 支持私有化部署：采用不同于微服务的简单服务架构，各分析模块间无依赖关系，实现方便简单的进行部署、维护、开发与升级；
- 多维度的数据安全控制：实现业务模块和数据访问的双重安全控制，确保数据安全性。
#03 真实案例
目前 Kyligence 助力全国领先股份制银行构建了统一的客户旅程分析与管理平台，该平台已上线一年，并推广到总分行多个项目与业务场景中， 项目成果显著：
- 在客户旅程数据增量 1 亿条/天，数十个并发的情况下，实现了秒级查询响应；支持了高并发下对客户数据进行实时更新查询，将客户行为数据延时控制在半小时以内；
- 可及时将大规模分群数据进行输入和输出，能够有效和营销系统进行联动，打破了不同系统之间的数据共享屏障；
- 在营销方面，通过客户旅程平台可以跟踪流量、甄别质量、识别线索，对用户进行分群开展定向营销提升用户粘性，提升回报率；
- 在产品运营方面，通过客户旅程平台可以分析核心转化流程，发现流失问题，提升用户转化、提高用户留存，同时追踪用户行为路径有效改善用户体验；
- 在运营决策方面，通过客户旅程平台可以深度结合运营数据交叉分析，洞察核心用户特点，勾勒精准用户画像。还可以帮助管理者实时掌握多部门、多业务线的核心指标，发现问题，及时决策。
Kyligence 助力我们打造的数据产品“客户旅程万花筒”，实现了以数据驱动的客户旅程洞察，能够有效提高手机银行管理水平和客户体验、深挖客户潜在需求优化营销策略，对我行线上业务发展有巨大的意义和价值。
——领先股份制银行大数据系统负责人
关于 Kyligence
上海跬智信息技术有限公司 (Kyligence) 由 Apache Kylin 创始团队于 2016 年创办，致力于打造下一代企业级智能多维数据库，为企业简化数据湖上的多维数据分析（OLAP）。通过 AI 增强的高性能分析引擎、统一 SQL 服务接口、业务语义层等功能，Kyligence 提供成本最优的多维数据分析能力，支撑企业商务智能（BI）分析、灵活查询和互联网级数据服务等多类应用场景，助力企业构建更可靠的指标体系，释放业务自助分析潜力。
Kyligence 已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售等行业客户，包括建设银行、浦发银行、招商银行、平安银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、Costa、UBS、MetLife 等全球知名企业，并和微软、亚马逊、华为、Tableau 等技术领导者达成全球合作伙伴关系。目前公司已经在上海、北京、深圳、厦门、武汉及美国的硅谷、纽约、西雅图等开设分公司或办事机构。