在TD数据仓库模型中,我们探讨了Campaign与其他主题如营销事件、账户、内部机构、产品以及地理位置的紧密关联。这些关联帮助优化了营销策略及其渠道类型的选择。
TD数据仓库模型中Campaign与其他主题的关联探讨
相关推荐
PARTY主题与其他主题的关联关系
PARTY主题与其他主题的关联关系
当事人与账户的关系
外部编号
历史和事件的关系
与产品的关系
地址信息历史
算法与数据结构
3
2024-05-20
Campaign-TD: 营销活动数据仓库模型解析
Campaign-TD: 洞悉营销活动,驱动银行业务增长
Campaign-TD 数据仓库模型致力于帮助银行深入分析营销活动,优化营销策略,提升客户关系。
模型核心
该模型围绕营销活动(Campaign)展开,涵盖了从策略制定到活动执行,再到反馈收集的完整流程。通过整合营销策略、营销行为以及客户反馈等多维度数据,Campaign-TD 为银行提供以下关键洞察:
识别高效营销方式: 通过分析不同营销活动的效果,帮助银行找到最有效的获客、维护和增强客户关系的方法。
洞察客户行为偏好: 通过分析不同客户群体对营销活动的反馈,帮助银行了解客户需求,制定更精准的营销策略。
价值体现
Campaign-TD 模型助力银行实现数据驱动的营销决策,提升营销活动投资回报率,增强客户粘性,推动业务持续增长。
算法与数据结构
3
2024-05-25
TD数据仓库模型中当事人主题域内容示例
当事人主题域内容示例
本节内容以当事人子类为例,展示TD数据仓库模型中当事人主题域的构成。
算法与数据结构
3
2024-05-15
TD数据仓库模型介绍及建模过程的产品主题特征
产品主题的特征在TD数据仓库模型中扮演重要角色,它们定义了数据存储和处理的方式。在建模过程中,确保这些特征能够充分体现产品的核心价值和功能。
算法与数据结构
2
2024-07-16
当事人主题分类TD数据仓库模型设计与实施
当事人主题-分类是TD数据仓库模型设计的核心内容之一,专注于如何将当事人主题按照不同的业务需求进行分类,以提高数据处理和管理的效率。在此模型中,通过分类方法,我们可以精准定位不同类别的当事人数据,为业务决策提供更有力的支持。模型的建模过程涵盖了从数据源选择、数据清洗、数据建模到数据验证的完整流程。尤其在TD数据仓库中,通过系统化的分类和建模方法,将复杂的业务需求转换为数据支持,确保数据的高效流通和准确分析。
算法与数据结构
0
2024-10-25
基于TD数据仓库的LOCATION主题分类与建模
LOCATION主题分类与建模
在TD数据仓库中,LOCATION主题涵盖多种地址类型及其相关信息,为地理位置分析提供基础数据支撑。
地址分类:
广义地址
地区地址
电子地址
街道地址
物理地址
电话地址
物理邮箱地址
地址关联信息:
地址之间的关系
地区的经济指标
地区的黄页信息
地址的描述信息
建模过程:
LOCATION主题的建模采用维度建模方法,构建地址维度表和事实表,以满足不同场景下的查询需求。维度表包含地址的各个属性,如国家、省份、城市、街道等;事实表则存储与地址相关的业务数据,例如订单数量、销售额、人口数量等。
通过对LOCATION主题进行分类和建模,可以有效地组织和管理地址信息,为企业决策提供数据支持。
算法与数据结构
4
2024-05-23
当事人主题Party-TD数据仓库模型详解及建模流程
当事人主题(Party)指银行服务的各种对象,包括个人或对公客户、潜在客户、代理机构、雇员等。业务系统中的个人客户、对公客户、支付交易对手、潜在客户等都是当事人的范畴。详细介绍了Party-TD数据仓库模型的建模过程及其应用。
算法与数据结构
2
2024-07-13
TD数据仓库模型:协议、帐户和卡
定义了协议、帐户和卡之间的关系
提供了卡文件、卡限额历史、购物历史和当事人关系信息
算法与数据结构
6
2024-05-15
市场推广(Campaign)设计原理-数据仓库模型简介
市场推广(Campaign)设计原理是金融机构为获取、保留客户或增强客户关系、占据市场而进行的重要活动。这种活动可能是以明确的市场目标为导向的销售推广,也可能是与客户进行互动和交流的形式,如客户调查等。一个完整的市场推广活动包括营销计划、执行的营销活动及相关的信息实施。这些活动与特定的客户群体、地区、产品及使用渠道密切相关。当前在业务系统中涉及的市场推广主题信息主要包括: OCRM、WPPS、PPSS、OBDI。
Oracle
1
2024-07-30