客戶數據的類型有哪些

『壹』 銀行外部數據的范圍和分類

銀行外部數據的范圍和分類:

銀行外部數據的范圍：主要來源於商業銀行自身業務運營過程中積累的大量客戶基本資料、客戶交易和產品服務數據、運營管理數據，當然也包括外部宏觀經濟環境的運行指標等數據。

銀行外部數據的分類：客戶數據即當事人基本信息，主要用於描述客戶的自身特點，屬於基礎數據范疇。客戶（當事人）是指與銀行有聯絡或與銀行有利害關系，以及銀行希望保留其信息的所有相關參與者。其中也包括銀行本身，如個人、外部機構、內部機構。

1、個人客戶數據包括：客戶姓名、性別、國籍、證件類型、證件號碼、聯系地址、通信電話、職業狀態、工作單位、職務、宗教信仰、婚姻狀況、文化程度、子女數量、父母姓名、語言偏好，以及客戶與賬戶的關系等信息。

2、公司客戶數據包括：機構名稱、機構代碼、經營范圍、經營狀態、所屬國家、所屬省份、公司網站、公司地址、公司類別、法人電話、財務電話、注冊資金、行業代碼、經濟性質、企業規模、資產規模、建築物產權、辦公面積、營業面積、客戶來源等。

銀行的客戶數據來源於銀行自身的多個系統，如客戶管理系統、核心銀行系統、交易系統、中間業務系統、資產負債管理系統等。銀行通過客戶數據，除了提供基本的金融服務外，還可以根據客戶特性提供個性化的金融產品服務，同時也可以同步檢驗產品的佔有率和推廣效果等。

『貳』 客戶信息種類有哪些

客戶信息主要分為描述類信息､行為類信息和關聯類信息三種類型｡

①描述類信息｡客戶描述類信息主要是用來理解客戶的基本屬性的信息

『叄』 客戶分類的方法有哪些每種分類方法的依據是什麼

摘要 客戶分類是基於客戶的屬性特徵所進行的有效性識別與差異化區分。客戶分類以客戶屬性為基礎的應用。客戶分類通常依據客戶的社會屬性、行為屬性和價值屬性。

『肆』 求銀行客戶資料庫里的儲存數據類型

首先要看銀行用的資料庫類型，是oracle、informix還是db2。一般建行用informix資料庫居多。用戶數據類型基本上用以下這幾種：
帳號、姓名等 char
教育金額、余額等decimal
日期char(10)
交易流水號、int居多（或者long）
標志等char(1)

如果是其它資料庫，參照對應的數據類型就可以了。

『伍』 客戶的信息收集主要包括哪些內容

不知道你是要收集那方面的客戶信息。
（1）了解哪些客戶能夠承受產品升級後的價格；

（2）了解哪些客戶可能會下訂單給公司；

（3）了解哪些客戶能夠成為公司的預期客戶；

（4）了解哪些客戶能夠成為更長期的顧客並產生價值，從而給他們以關注及優惠；

（5）了解哪些客戶打算終止下訂單並採取一定的措施阻止退出發生。

『陸』 大數據分析數據的類型有哪些

1.交易數據(TRANSACTION DATA)

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化買賣數據，這樣就能夠對更廣泛的買賣數據類型進行剖析，不僅僅包含POS或電子商務購物數據，還包含行為買賣數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2.人為數據(HUMAN-GENERATED DATA)

非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及經過博客、維基，尤其是交際媒體產生的數據流。這些數據為運用文本剖析功用進行剖析供給了豐富的數據源泉。

3.移動數據(MOBILE DATA)

能夠上網的智能手機和平板越來越遍及。這些移動設備上的App都能夠追蹤和交流很多事情，從App內的買賣數據(如搜索產品的記錄事情)到個人信息材料或狀況陳述事情(如地址改變即陳述一個新的地理編碼)。

4.機器和感測器數據(MACHINE AND SENSOR DATA)

這包含功用設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備能夠配置為與互聯網路中的其他節點通信，還能夠自意向中央伺服器傳輸數據，這樣就能夠對數據進行剖析。

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『柒』 在客戶信息的大數據中還包含哪些內容

大數據的周期運轉可以看出客戶的喜愛，與常用軟體。

從大數據的生命周期來看，無外乎四個方面：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲、大數據分析，共同組成了大數據生命周期里最核心的技術，下面分開來說：
一、大數據採集
大數據採集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的採集。
資料庫採集：流行的有Sqoop和ETL，傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle也依然充當著許多企業的數據存儲方式。當然了，目前對於開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq資料庫之間的數據同步和集成。
網路數據採集：一種藉助網路爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，並將其統一結構化為本地數據的數據採集方式。
文件採集：包括實時文件採集和處理技術flume、基於ELK的日誌採集和增量採集等等。
二、大數據預處理
大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對採集到的原始數據所進行的諸如「清洗、填補、平滑、合並、規格化、一致性檢驗」等一系列操作，旨在提高數據質量，為後期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規約。
數據清理：指利用ETL等清洗工具，對有遺漏數據(缺少感興趣的屬性)、噪音數據(數據中存在著錯誤、或偏離期望值的數據)、不一致數據進行處理。
數據集成：是指將不同數據源中的數據，合並存放到統一資料庫的，存儲方法，著重解決三個問題：模式匹配、數據冗餘、數據值沖突檢測與處理。
數據轉換：是指對所抽取出來的數據中存在的不一致，進行處理的過程。它同時包含了數據清洗的工作，即根據業務規則對異常數據進行清洗，以保證後續分析結果准確性。
數據規約：是指在最大限度保持數據原貌的基礎上，最大限度精簡數據量，以得到較小數據集的操作，包括：數據方聚集、維規約、數據壓縮、數值規約、概念分層等。
三、大數據存儲
大數據存儲，指用存儲器，以資料庫的形式，存儲採集到的數據的過程，包含三種典型路線：
1、基於MPP架構的新型資料庫集群
採用SharedNothing架構，結合MPP架構的高效分布式計算模式，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，重點面向行業大數據所展開的數據存儲方式。具有低成本、高性能、高擴展性等特點，在企業分析類應用領域有著廣泛的應用。
較之傳統資料庫，其基於MPP產品的PB級數據分析能力，有著顯著的優越性。自然，MPP資料庫，也成為了企業新一代數據倉庫的最佳選擇。
2、基於Hadoop的技術擴展和封裝
基於Hadoop的技術擴展和封裝，是針對傳統關系型資料庫難以處理的數據和場景（針對非結構化數據的存儲和計算等），利用Hadoop開源優勢及相關特性（善於處理非結構、半結構化數據、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型等），衍生出相關大數據技術的過程。
伴隨著技術進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景：通過擴展和封裝Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐，其中涉及了幾十種NoSQL技術。
3、大數據一體機
這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品。它由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統，以及為數據查詢、處理、分析而預安裝和優化的軟體組成，具有良好的穩定性和縱向擴展性。
四、大數據分析挖掘
從可視化分析、數據挖掘演算法、預測性分析、語義引擎、數據質量管理等方面，對雜亂無章的數據，進行萃取、提煉和分析的過程。
1、可視化分析
可視化分析，指藉助圖形化手段，清晰並有效傳達與溝通信息的分析手段。主要應用於海量數據關聯分析，即藉助可視化數據分析平台，對分散異構數據進行關聯分析，並做出完整分析圖表的過程。
具有簡單明了、清晰直觀、易於接受的特點。
2、數據挖掘演算法
數據挖掘演算法，即通過創建數據挖掘模型，而對數據進行試探和計算的，數據分析手段。它是大數據分析的理論核心。
數據挖掘演算法多種多樣，且不同演算法因基於不同的數據類型和格式，會呈現出不同的數據特點。但一般來講，創建模型的過程卻是相似的，即首先分析用戶提供的數據，然後針對特定類型的模式和趨勢進行查找，並用分析結果定義創建挖掘模型的最佳參數，並將這些參數應用於整個數據集，以提取可行模式和詳細統計信息。
3、預測性分析
預測性分析，是大數據分析最重要的應用領域之一，通過結合多種高級分析功能（特別統計分析、預測建模、數據挖掘、文本分析、實體分析、優化、實時評分、機器學習等），達到預測不確定事件的目的。
幫助分用戶析結構化和非結構化數據中的趨勢、模式和關系，並運用這些指標來預測將來事件，為採取措施提供依據。
4、語義引擎
語義引擎，指通過為已有數據添加語義的操作，提高用戶互聯網搜索體驗。
5、數據質量管理
指對數據全生命周期的每個階段（計劃、獲取、存儲、共享、維護、應用、消亡等）中可能引發的各類數據質量問題，進行識別、度量、監控、預警等操作，以提高數據質量的一系列管理活動。

『捌』 如何做好客戶的分類及管理

可以用crm系統，也就是銷售管理軟體

相信使用過銷售管理軟體的企業都用到了客戶模塊，那麼針對客戶數據如何有效進行客戶分類呢？如何正確利用客戶分類來更加方面企業對客戶進行有效的管理？

首先，我們可以根據客戶的價值、需求、喜好等綜合因素對客戶進行分類，這樣可以有針對性的為客戶提供產品或服務，由此提高客戶的滿意度。且在實際中也可以按照客戶的消費行為、購買方式、客戶的規模、客戶忠誠度等不同的分類標准可以把客戶分成不同類型。

然後根據客戶的消費類型以及購買能力再對客戶進行細分，比如購買能力強大劃分為大客戶，購買次數多的劃分為穩定客戶，距離上次購買已經過去很久的，也可以劃分為另外一類，這樣可以根據不同客戶的消費類型來對客戶進行有效跟進管理。

最後，咱們可以根據不同的客戶類型來對客戶數據進行統計管理，比如本月新增了多少個大客戶，新增了多少個穩定客戶等等，與以往的數據作對比，有效的對客戶進行管理。

『玖』 按照不同的分類標准,客戶有哪些類型

一般可以把客戶分為四種典型類型：

第一類決策者：強人領導型
強人領導型一般會直接進入主題，以結果為導向，探討問題的本質。他們不會糾結於細節，做出決策的時間也很短。交流時，不用和他說無謂的話，而要直入主題，專業地回答他的各種問題，跟他講你們能做到的事，以及對他的期望管理等。
第二類決策者：開朗型
這類決策者性格外向，他們喜歡與人交談，說笑話，分分鍾和你打成一片，很容易調高你的成交期望值。與這類客戶交流時，銷售員需要認真觀察，運用同理心技能更好地閱讀客戶的想法，調整自己的溝通方式，詢問問題的關鍵。
第三類決策者：成熟型
這一類人性情隨和，態度沉穩，容易與人相處。只有經過深入交談，在價值觀層面和他達到一致，他才能真心認同你，從而達成合作。因此，銷售員應該要放慢腳步，在談論產品與服務之前，與他建立好關系。站在他們的角度去思考，如何才能為他們的團隊以及客戶提供最好的服務，發現他們眼中的優質服務是一種什麼概念，這樣你們才有可能達成合作。
第四類決策者：專家型
這一類客戶經常被稱為「分析型買家」，他們喜歡數據，喜歡標准，喜歡按照數據去做決定。面對這類客戶，銷售員需要具有延遲滿足的技能，做好充足的功課，才有可能最終達成合作。
銷售員全面提升你與決策者會面的能力，認真審視你與不同個性類型的人的交流方式。如果你希望增加你的銷售額，那麼就要因人而異地調整銷售策略，這樣你才能在各種類型的客戶面前游刃有餘。

『拾』 客戶類型分類有哪些

1、消費客戶。購買最終產品或服務的零散客戶，通常是個人或家庭。

2、B2B客戶。購買你的產品（或服務），並在其企業內部把你的產品附加到自己的產品上，再銷售給其他客戶或企業以贏取利潤或獲得服務的客戶。

3、渠道、分銷商、代銷商。不直接為你工作的個人或機構，通常無需你支付工資。此類客戶購買你的產品用於銷售，或作為該產品在該地區的代表、代理處。

4、內部客戶。企業（或相關企業）內部的個人或機構，需要利用企業的產品或服務來達到其商業目的。這類客戶往往最容易被忽略，而隨著時間的流逝，他們也是最能盈利（潛在）客戶。

5、聯想的一種客戶細分方法聯想公司在產品營銷（分銷）業務模式下關於客戶的一種細分，主要把客戶分為銷售渠道客戶和終端用戶兩種。

(10)客戶數據的類型有哪些擴展閱讀：

客戶分類的目的不僅僅是實現企業內部對於客戶的統一有效識別，也常常用於指導企業客戶管理的戰略性資源配置與戰術性服務營銷對策應用，支撐企業以客戶為中心的個性化服務與專業化營銷。

客戶分類可以對客戶的消費行為進行分析，也可以對顧客的消費心理進行分析。企業可以針對不同行為模式的客戶提供不同的產品內容，針對不同消費心理的客戶提供不同的促銷手段等。客戶分類也是其他客戶分析的基礎，在分類後的數據中進行挖掘更有針對性，可以得到更有意義的結果。