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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2025-07-30 14:10:00
作者:zijia
阅读量:531
文章目录
做消费金融的同行们,是不是经常遇到这些困难:拉新成本越来越高,客户却留不住;好不容易引来的流量,在申请环节就大量流失;想做精准营销,却不知道哪些客户值得投入……其实,这些问题的背后,都缺少一个能把用户行为数据盘活的工具。今天来给大家分享,用户行为分析系统到底有哪些功能,能帮消费金融企业解决哪些实际难题。
咱们做消费金融的,客户可能在APP上填资料、在小程序里看产品、在H5页面测额度,甚至还会打电话咨询客服。要是这些行为数据分散在各个平台,根本没法拼出完整的用户画像。
用户行为分析系统能把这些渠道的数据全抓过来——Android、iOS、鸿蒙系统的APP自不必说,微信、支付宝小程序,手机H5页面,甚至抖音、快手这些平台的快应用,都能同步采集。像有些客户习惯用flutter、weex框架开发的应用,系统也能兼容,确保每一次点击、每一次停留、每一次退出都被记录下来。
更实用的是,它还能接咱们企业的老数据。比如以前CRM里存的客户资料、业务系统里的历史借款记录,都能导进去整合分析。这样新数据加老数据,用户的全貌就清晰多了。
光有数据没用,得能分析出问题在哪。这系统自带的10大分析模型,简直是为咱们消费金融量身定做的:
咱们做金融的,数据不准可是大事。比如客户明明点了“同意授权”,系统却没记录,可能就会影响风控判断。这系统的埋点管理功能就很贴心:
从业务部门提需求(比如“想知道客户在利率说明页停留多久”),到技术部开发埋点,再到测试上线,全流程都能追踪。系统还会自动测试埋点准不准,要是数据突然断了,马上就会报警。更有个“埋点地图”,所有埋点在哪、记录什么数据,一目了然,新来的同事也能快速上手。

现在获客成本越来越高,盲目投广告就是烧钱。用户行为分析系统能帮咱们找到高效渠道:
通过分析不同渠道带来的客户后续行为(比如是否完成实名认证、首次借款额度、逾期率),算出每个渠道的“获客性价比”。比如发现某银行APP跳转过来的客户,虽然获取成本高20%,但放款率比其他渠道高50%,逾期率低30%,那显然值得加大投入。
还能分析广告素材的效果。是“日息万三”的 banner 点击率高,还是“最快10分钟到账”的视频转化率好?数据说了算,不用再凭感觉拍板。
很多时候,客户不是不想借款,而是被复杂的流程吓退了。用漏斗分析找到转化瓶颈后,就能针对性优化:
老客户的复贷成本比新客户低70%,但怎么唤醒沉睡客户、提高他们的借款频率?
系统能根据用户行为给客户贴标签,比如“按时还款达人”“大额需求客户”“节日消费高频用户”。针对“沉睡60天以上但历史信用良好”的客户,发一张“复贷免息券”;针对“每次借款都在发薪日前”的客户,提前3天推送“发薪日备用金”活动,效果比群发消息好太多。
之前有机构通过留存分析发现,客户首次借款后30天内收到“提额提醒”,复贷率会提高25%,于是就把这个动作固化成标准流程。
咱们这行的客户太“善变”了:对利率敏感,对流程耐心少,还容易被竞品的优惠活动吸引。没有数据支撑,根本抓不住他们的需求。
而用户行为分析系统就像一个“客户翻译官”,把那些零散的点击、停留、退出,变成能懂的“客户语言”。比如客户反复查看“提前还款规则”,可能是在担心违约金;客户在“分期期数”页面犹豫,可能是在算总利息。这些信号抓住了,就能调整产品和服务,让客户更愿意选择咱们
而且现在很多同行都在偷偷用这套工具,你不用,就相当于蒙着眼睛打仗。别人能精准找到高价值客户,你还在广撒网;别人能快速优化流程,你还在靠客户投诉发现问题,差距只会越来越大。

如果还没开始用用户行为分析系统,建议从一个具体场景切入,比如先解决“借款流程转化率低”这个问题,用起来有效果了再逐步扩展。要是担心技术对接麻烦,现在很多系统都支持私有化部署,能和咱们现有的核心系统、CRM、风控平台无缝对接,不用推翻重来。
得助智能提供14天免费试用,企业可以在试用期间充分体验系统的各项功能和优势,了解其对自身业务的实际价值。试用期间,企业可以针对系统提出宝贵的意见和建议,帮助我们不断优化和完善产品。
总之,消费金融的竞争已经到了“精细化运营”的阶段,谁能把用户行为数据用好,谁就能在获客、转化、风控上占先机。这套系统不是成本,而是能帮你赚钱、控风险的“利器”,早用早受益。
“终身免费保养”——销售为冲业绩随口一句承诺,在客户购车之后不能实现,从而引起客户的退订、投诉甚至是诉讼,品牌的口碑因此一夜之间就垮掉。汽车行业的这种现象并不少见。单店的日均服务录音超过500条,人工抽检覆盖率常年不到5%,大量的违规话术和流程漏洞都被淹没在了数据洪流之中。根据某4S店集团的数据,在销售话术方面存在问题(比如虚假宣传、没有完整说明三包政策等),每年导致整个行业的投诉率提高12%。更棘手的是,37%的客户流失是因为服务细节没有得到足够的关注,在试驾的时候销售人员没有提醒安全事项,在接待的时候也没有介绍车型的主要卖点,这些情况在人工抽检的时候很难发现。得助智能质检系统正通过大模型驱动的全量质检,使得每一通销售电话、每一个展厅接待都可以变成可以量化的、可以追溯的合规资产和转化引擎。
目前金融服务企业、电力公司、零售等行业都面临着传统的培训所存在的多种问题:线下集中授课场地租金高、讲师费用昂贵,跨区和倒班的员工参加培训的积极性不高;师傅带徒弟占用骨干人员的工作时间,培训标准不统一,新员工的学习周期变长;传统的线上课程只能观看视频、做练习题,缺乏实际的操作演练环节,员工虽然能够熟练地背诵台词,但是在遇到真实的客户时仍然会出错或者违反规定;培训的效果取决于讲师的主观判断,并不能对整个团队的能力进行量化分析,培训投入也无法转化成服务和业绩的增长。得助智能AI陪练依靠自研的大模型来创建一个完整的教学闭环,“学-练-考-评-推”,可以一对一真实对话来解决学习和使用之间的脱节、成本高以及效果不可控等问题,在银行、证券、电网等多个头部企业已经落地应用,并实现了培训成本下降和人均工作效率提高。
很多企业接入大模型时,发现真正的成本并不在API本身,而在后续的研发适配、运维管理、成本控制与合规治理。模型分散接入、账单割裂、缺乏审计和容灾能力,往往成为规模化落地的阻碍。得助MaaS平台通过统一API网关、Token精细化运营、私有化部署和跨模型智能调度,整合主流大模型资源,在保障合规与稳定性的同时,帮助企业降低管理成本,加速AI应用落地。
未来企业采购MaaS平台,购买的或许不再只是模型调用能力,而是一套完整的AI资源管理体系。而得助MaaS平台围绕Token全生命周期管理建立起来的治理能力,也正在成为下一阶段企业AI基础设施最重要的价值所在。
当前市场上很多城商行和股份制银行都在进行网点数字化改造。业内普遍认为随着金融监管要求持续收紧,传统手工双录模式已难以满足合规标准,并存在办理效率低、人力成本方面越来越高的问题。得助智能双录平台是一个适合商业银行的智能双录系统,基于自研AI+RTC实时音视频技术,具备全流程实时监控、全渠道统一录制、自动化可信存证等核心功能,可同步解决银行合规与运营层面的双重问题,给网点财富、信贷面签等业务提供一个安全可靠的风控防线。
什么是MaaS平台呢?MaaS(Model as a Service,模型即服务)就是把众多的大模型的能力都封装起来做成一个API对外输出的聚合服务平台。那么得助MaaS平台是否值得推荐呢?对于互联网企业而言,它利用统一接口、Token运营管理以及企业级治理体系来解决多模型分散接入、调用成本无法控制以及合规审计缺失这三大问题。
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