随着银行业务场景日益复杂，客户、理财产品、销售渠道、顾问等多角色交织，传统单维度数据分析模式已难以满足精细化运营需求。
现状分析
传统数据分析的局限
1、孤立分析，无法深度洞察市场偏好
只看客户画像：虽能了解年龄、收入等特征，却无法回答“他们为什么购买A产品而非B产品”。
只看产品数据：虽能统计销量和收益，但难以定位“哪些客户特征驱动了产品选择”。
2、数据割裂，无法精准分析业务问题
客户、产品、渠道等多维度数据彼此割裂，无法回答“高净值客户流失前，是否因理财产品收益未达预期？”、“如何将爆款产品的特征复用到其他产品，实现AUM增长？”等跨主体问题。
产品价值
多主体分析，驱动决策升维
诸葛智能基于多年金融行业经验积累，推出「多主体分析」功能，将割裂的客户、产品、渠道等不同维度数据，转化为动态关联的“关系网络”，宛如一把精准的手术刀，全方位剖析、重组数据，助力行方破解复杂业务场景下的数据价值挖掘难题。
1、从“知道客户是谁”到“预判客户行为”
诸葛的跨主体关联分析能力，可直观呈现客户、产品、渠道的交互路径（如购买、咨询、收藏），定位关键节点，深度挖掘“人-货-行为”隐含关系。
在银行使用场景，业务人员可以清晰看到不同年龄段、收入水平的客户在购买不同理财产品时的偏好差异，预先一步推测目标客户行为趋势。
2、从“统计销量”到“设计爆款”
诸葛的跨主体分析能力，将“单视角分析”升级为“双视角验证”。
视角1，从客户到产品，分析客群特征如何影响产品选择，指导精准营销策略制定。
视角2，从产品到客户，通过热销理财产品反推客群画像，精准复刻成功模型，优化产品设计与推荐逻辑。
3、从“技术依赖”到“全员分析”
针对银行这种高度数据敏感的行业，诸葛支持全程本地化部署，满足金融行业安全合规要求。在实操侧，业务人员通过拖拽即可生成多主体分析报告，无需依赖技术团队，极大降低使用门槛。
实践案例
聚焦银行，撬动业务增长
目前，多主体分析能力已在多家城商行试点应用，在实际业务验证上，理财产品客户匹配度、产品推荐成功率、渠道资源配置方面均产生显著提升。
案例一
某城商行高价值客户二次营销
在传统分析中，某城商行通过历史交易数据圈定“高价值客户”，仅限于获得客户画像，如30-45岁、年收入50万以上，进一步的营销策略制定还需通过人的经验，在引入诸葛的多主体分析后：
关联视角1（客户→产品）：发现该群体70%集中购买中低风险、灵活申赎的理财产品；关联视角2（产品→客户）：进一步分析这些产品的特征（如平均收益率3.5%、主打线上渠道），并反向圈定“相似特征产品”。
业务效果：基于以上洞察，行方业务人员针对该客群推送同类新品，3个月内相关产品申购量提升40%；同时下架低匹配度产品，降低运营成本。
案例二
某城商行理财产品爆款复刻
在项目合作中，该城商行通过诸葛的多主体分析能力，深度分析了一款销量骤增的低风险理财产品：
关联视角1（产品→客户）：发现购买者中80%为中老年客户，风险偏好较低，且多通过线下渠道购买；关联视角2（客户→行为）：该群体多在节假日或子女探望时进行购买，且偏好通过线下网点咨询。
业务效果：基于以上洞察，业务人员反推客户需求，针对同类客群设计了“节日专享”理财产品，并通过线下网点进行精准推荐，新品首发规模达到0.43亿，同时提升了客户满意度。
案例三
某城商行存量客户防流失
某城商行通过诸葛多主体分析能力，分析“产品赎回”数据关联发现：
• 关联视角（客户→产品）：赎回客群中，60%持有中低风险等级产品，但其风险测评结果实际以“积极型”为主，业务人员判断，该客群认为收益不及预期，因此进行产品赎回。
业务效果：优化产品推荐逻辑，对风险错配客户主动提示，并推荐符合其真实偏好的产品组合，客户留存率提升25%。
结 语
在“以客户为中心”的全新金融时代，单一维度的数据分析已无法满足业务需求。诸葛通过多主体分析能力，帮助金融机构穿透数据表象，构建客户与产品、行为与决策的深度关联，真正实
现让数据关联价值，助推业务增长。
关于诸葛智能
诸葛智能是容联云旗下敏捷开放的场景化数据智能服务商，为企业提供全渠道数据采集，全场景多维度数据分析，完善用户标签画像，辅以个性化自动化的营销运营平台+决策指导，助力企业快速洞察市场趋势，迭代经营策略，实现营收增长。
诸葛智能总部位于北京，现已在上海、深圳设立分公司，并在武汉成立研发中心。累积服务全国1000+企业，累积服务全国1000+企业，覆盖泛互联网、泛电商、金融、汽车、产业科技、企服等数十个垂直领域。
