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消费者不仅仅在他们的信用上被评分
作者:中国商业智能网    来源:本站原创    点击数:    时间:2014-5-4
【摘要】首先,请允许我这样说,如果你有点相信阴谋论或已经是众所周知的偏执狂,你最好现在就停止阅读。终究他们在看着你。 他们是谁?你要问。 银行、保险公司、雇主、零售商、营销机构, 政治候选人,还有更多正在使用预测分析来获得有价值的人, 还有潜在让人担心的看到人们生活的洞察力, 比如我们何时会怀孕,有没有吃药,我们将如何投票,甚至从现在起24小时内我们将在何地。由高级对数和电子金融交易、网络活动和手机习惯提供的似乎无尽的数据所驱动, 研究人员可以很好地了解人们的行为。这可以让他们更好地针对目标进行营销,使效率和利润最大化。

首先,请允许我这样说,如果你有点相信阴谋论或已经是众所周知的偏执狂,你最好现在就停止阅读。终究他们在看着你。

他们是谁?你要问。

银行、保险公司、雇主、零售商、营销机构, 政治候选人,还有更多正在使用预测分析来获得有价值的人, 还有潜在让人担心的看到人们生活的洞察力, 比如我们何时会怀孕,有没有吃药,我们将如何投票,甚至从现在起24小时内我们将在何地。由高级对数和电子金融交易、网络活动和手机习惯提供的似乎无尽的数据所驱动, 研究人员可以很好地了解人们的行为。这可以让他们更好地针对目标进行营销,使效率和利润最大化。

从消费者的角度来看,政府对我们生活的访问级别引起关注的主要原因不是因为它目前是如何在使用,更因为其潜在的应用前景(我们大多数人高中读过1984)。然而, 因为现在你可能被高估你管理信用的能力,最好知道将会发生什么。以下列出的一些事例是研究人员正在以不同方式评级我们和/或预测我们的行为。

消费者计分

信用风险: 毫无疑问,最知名的消费者“计分”,信用计分衡量我们偿还第三方借给我们钱的可靠度。除了别的之外,信用计分考虑贷款的偿还历史、信贷额度和某些投资账户以及你所开的账户类型,你使用信用卡有多久了,你的可用信贷额度和你的信用利用率等。从银行贷款到房东和雇主的决策者都在使用它们。一些最常用的信用计分是Fair Isaac公司和Experian的 VantageScore的FICO计分。

社交影响:社交影响力计分是用来确定你在微博或论坛上的份量,有多少朋友和连接。这对营销人员是重要的信息, 因为对最具影响力的人有针对性的广告更可能导致指数客户收益。Klout计分也许是最著名的社交影响计分, 而企业实际使用它来确定哪些消费者投诉需要紧急应对。毕竟,他们想让最有影响力的顾客高兴。

盈利能力: 如您所料,盈利能力计分是衡量一家公司从你这里能赚到多少钱。它们用来识别一家公司最好的顾客, 确定如何从目前低利润的客户那里挣更多的钱, 以及更好的目标市场营销工作。例如, Experian的ConsumerView盈利能力计分基于偿还能力、如何可能回应广告和/或得到特定金融账户批准以及总体盈利能力对家庭排名。

流失力: 主要银行和其他基于订户的企业利用流失计分来衡量客户在某一段时间离开的可能性。这些分数考虑内部数据(例如你的账户是否活跃或平衡是增加或减少)以及信用机构的信息 (比如你最近是否在竞争者那里开设了一个新的账户)在内。摩损计分帮助企业将精力集中于留住离去风险较高的顾客或避免在失去客户的原因方面投入太多的资源。TransUnion是第一个提供摩损计分的信用机构,但大多数银行使用专有的磨损计分模型,对他们的需求有更多的定制。

破产预测: 破产预测计分考虑如收入、留存收益、股票和债务等数据来确定一个消费者在金融义务上的违约风险和/或会破产的风险。一些最流行的破产预测计分是Experian的恰如其名的BankruptcyPredict Score, Moody的 KMV Score, 和Z-Score。

药物治疗依从性: 根据美国国家消费者联盟(National Consumers League)的数据,未能遵循用药医嘱每年造成的死亡约为125000位患者。坚持服药计分是基于如工作状态和房屋所有权这样的公开信息, 认定为预测患者是否最终会填充和服用他们的药物。这些计分中,最著名的是Fair Isaac提供的,帮助医疗专业人员确定后续电话的需要和其他提醒措施。

偿付能力:银行基于当前和潜在的客户为遵守联邦条例处理新金融义务的能力得分,决定客户是否有资格提高支出限制, 对特定的消费者群体有针对性的服务,并改善收集的努力。Experian的收入洞察力计分和Equifax的可自由支配指标(Discretionary Spending Index)是著名的偿付能力模型的例子。

广告的接受能力: 从Facebook到服装零售这样的企业再到金融机构开展研究以确定不同类型的消费者会对广告作出的反应。使用地理信息, 购买习惯等, 他们因此可以对恰当的人群提供针对性的广告。

预测生活事件

怀孕预测:已有Target这样的零售商分析采购习惯来确定一个女人是否怀孕了,和大概的预产期,从而给他们分配怀孕预测分数。这使他们能够更好针对目标进行交易和广告。此外,零售商发现通过收集女性怀孕时的业务,可以把他们变为长期客户。

投票习惯:基于过去选举结果、人口普查数据和其他公开可用信息的统计模型让政客们预期某些地理区域和消费者群体会如何投票以及哪些选民正在待价而沽。

离婚: 信用卡公司往往要分析采购习惯 (如酒店预订,婚姻咨询等) 来确定客户离婚的可能性和因此在这一过程中经历金融危机的机会。

地点:研究人员可以跟踪你的手机数据和你的联系人来确定你的24小时内平均约70英尺距离的行踪。虽然这种技术由于追踪人们手机的法律问题显然没被广泛的应用,对于执法人以及寻求向最可能的借款人报价的零售商这可能是一个金矿。

最后的想法

在一天结束的时候, 预测分析的普遍使用即是非常有趣又是令人担忧的。看到不同的数据点被结合起来准确地预测未来的行为是令人着迷的,但滥用的可能显然是明显的。不仅政府能够使用这个新技术非法跟踪公民, 而且也担心它会导致金融公司歧视某些消费者群体和利用没有吸引力的贷款、信用卡和其他账户来诱捕他们。在监管界对这些效果已经有传言,我们应该期待看到对此采取的行动。

责任编辑:朱莉   
 
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