聚焦用户精细化管理，小牛在线用户画像1.0正式发布

在追求完善用户体验以及精细化运营管理上，小牛在线从不曾停止过脚步。就在刚刚过去的2016年底，小牛在线兄弟公司牛鼎丰科技大数据部正式发布《小牛在线用户画像报告》，率先在互联网金融投资者精准管理上做出实质举措。

今年9月，牛鼎丰科技正式启动用户画像规划，通过统计分析、机器学习、深度学习等方法，导入平台收集的用户基本数据，经过两个多月的努力，正式发布小牛在线用户画像1.0版本，通过客户群体的细分，精准展现群体特征，更加智能的实现客户生命周期的维护，提升用户的价值，聚力金融科技的落地。

对用户“精准画像”

牛鼎丰科技针对小牛在线用户群推出的“用户画像1.0”，聚焦于利用大数据实现精准用户管理，提供专业服务，真正把“金融科技”的建设落实到运营层面。

在互联网金融服务步入大数据时代后，不可避免的为企业及用户行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，用户的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。而如何利用这种“可视化”来优化用户服务，提高管理效率，挖掘潜在的商业价值，小牛在线用户画像应运而生。

小牛在线用户画像1.0版本全面覆盖370万注册用户，54万投资用户，根据用户基本画像、社会活动画像、公共事业画像、金融画像、平台行为画像、深层画像6个方面的信息抽象出的一个标签化的用户模型，共涉及6个面33个维度300+标签，涵盖了70个事实标签和3个深层模型标签。

聚焦用户精细化管理，丰富“用户画像”

在金融科技浪潮下，移动互联、大数据、云计算，区块链技术的普及和应用，为用户提供产品的创新，提高金融效率和金融质量。

小牛在线作为华南最大的线上普惠金融理财平台，主要通过“精准画像”挖掘更多潜在用户，解决普遍存在的投资难、借款难的行业痛点，更加精准的管理现有用户，开发出匹配客户类型的产品，提升用户的价值。“用户画像”将会应用于不限于业务端数据分析，用户的适当性管理，智能投顾，CRM，运营分析等方向。例如，平台将结合用户的基础标签，社会标签，投资标签和平台标签进行智能分析，为用户搭配出最合理的理财和资产配置。这会对用户和平台带来极大便捷，为双方平台沟通搭建一个畅通平台。

当然，用户画像的丰富是一个复杂而长期的过程，整个用户画像的流程是一个不断的迭代、学习、优化的过程，其中涉及到数据收集、行为建模、机器学习、用户维度标签等等。“1.0只是开始，未来，我们的用户画像还会进行2.0、3.0甚至更高阶，覆盖面更广的升级和完善，最终囊括小牛资本集团旗下的所有子公司的用户数据，打破各子公司数据孤岛，将数据整合连通，统一用户标识、建立统一的智能用户画像。”小牛在线副总裁郭玮说。