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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)
2015-04-02
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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)

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