
利用大數(shù)據(jù)從猜你喜歡到動(dòng)態(tài)定價(jià)_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
最近香港提出未來要做金融科技。要想做好金融科技,其中離不開大數(shù)據(jù)。在美國金融科技中,銀行、保險(xiǎn)、各種投資是甚至乎地產(chǎn)都可以見到不少解子。當(dāng)中以利用大數(shù)據(jù)去獲取新客戶最為常見亦較容易實(shí)現(xiàn),預(yù)測客戶的產(chǎn)品及渠道偏好使客戶和你的關(guān)系更緊密。在金融產(chǎn)品中風(fēng)險(xiǎn)管理跟定價(jià)強(qiáng)相關(guān),如何運(yùn)用行為作創(chuàng)新,可以看下面的例子。
如果你是一位20-25歲的男生,駕駛的是一部跑車,假定你是個(gè)安全駕駛者,你會(huì)發(fā)現(xiàn)你為了別人付出了更高的保險(xiǎn)費(fèi)用。這是因?yàn)樵谀氵@個(gè)群組中,有部分人發(fā)生意外的概率很高,所以保險(xiǎn)公司向你收取了高意外概率的保費(fèi)。這要怪就怪今天大部分保險(xiǎn)公司都是根據(jù)一個(gè)群組出現(xiàn)意外的平均數(shù)而不是根據(jù)你駕駛的行為習(xí)慣來收費(fèi)吧。他們不知道你每天的駕駛情況,如駕駛習(xí)慣及駕駛路線等,所以他們無法評(píng)估你真實(shí)的出意外的概率。
我們發(fā)現(xiàn)美國有兩家保險(xiǎn)公司已經(jīng)默默無聞地收集了超過100萬用戶的駕駛數(shù)據(jù)。他們讓駕駛者安裝了一個(gè)叫telematics的傳感器,通過這個(gè)傳感器收集用戶實(shí)時(shí)的駕駛行為數(shù)據(jù)。從大量的數(shù)據(jù)中,他們可以知道駕駛者有沒有超速,有沒有粗暴駕車等類似情況。所以整合了大量數(shù)據(jù)之后,保險(xiǎn)公司已經(jīng)可以知道一般的駕駛習(xí)慣是怎樣的,在不同的路段上,每一個(gè)個(gè)體與一般的駕駛習(xí)慣的比較是怎樣的,這樣他會(huì)更容易知道到底應(yīng)該如何定價(jià)?相應(yīng)產(chǎn)品稱為pay how you drive。在同一領(lǐng)域的另一家公司MetroMile采用了更激進(jìn)的定價(jià)方法。他們?cè)O(shè)計(jì)了一種新的定價(jià)方法叫pay as you drive,即對(duì)于你駕駛時(shí)才需付費(fèi),對(duì)你不駕駛的車時(shí)只需付很小的費(fèi)用。他們發(fā)現(xiàn)這種方法節(jié)省了很多保險(xiǎn)費(fèi)用,尤其對(duì)駕駛里程低的用戶保費(fèi)節(jié)省高達(dá)數(shù)百美元。簡單來說,大多數(shù)保險(xiǎn)費(fèi)用是在你不使用的時(shí)候也需付費(fèi)的,而在這個(gè)例子中,按使用付費(fèi)其實(shí)更合理。
以上兩個(gè)例子我覺得都是未來在金融或服務(wù)行業(yè)非常好的舉一反三的例子。因?yàn)榍耙粋€(gè)例子是說在細(xì)分用群及提供服務(wù)的不同場景中可能成本存在較大差異,物聯(lián)網(wǎng)提供了更多的大數(shù)據(jù)作精準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,所以定價(jià)可以不一樣。后一個(gè)例子是說因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)的關(guān)系,我們可以準(zhǔn)確知道客戶什么時(shí)候使用這個(gè)服務(wù),甚至乎用得如何。由此定價(jià)也可以變得更靈活。這兩種方法在很多服務(wù)業(yè)都是適用的。
不出我們意料,在美國有一家公司居然把健康保險(xiǎn)定價(jià)也列入我們剛才討論的范疇中。只要他的用戶愿意把自己的博客、微信等數(shù)據(jù)分享給健康保險(xiǎn)公司的話,他們也可以據(jù)此給出不同的價(jià)格給不同的人。當(dāng)然,這樣可能會(huì)搞出一些笑話,比如,可能你在facebook中發(fā)布了一張你假裝抽煙的圖片,他們可能就把你的保險(xiǎn)費(fèi)用提高了。但這些都是一些比較創(chuàng)新的服務(wù),當(dāng)中還有非常多的因素需要更多源頭的數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)定義,而不是根據(jù)你偶然的行為就很敏感地提高價(jià)格。
物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn),可以讓我們知道過去很多不知道的事情。比如說某部汽車是怎么使用的,使用情況怎么樣;空調(diào)、冰箱等電器的使用情況怎么樣;我們每天到底是怎么生活的……這些數(shù)據(jù)也許會(huì)成為我們?yōu)槊糠N東西或服務(wù)付費(fèi)的一個(gè)新依據(jù)。在不久的將來,物聯(lián)網(wǎng)將與我們的生活息息相關(guān),也會(huì)在我們生活中產(chǎn)生更多創(chuàng)新。所謂身外之物,不再遙遠(yuǎn)。文章來源:CDA數(shù)據(jù)分析師官網(wǎng)
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10