2018年中国手机银行APP用户行为深度剖析：AI驱动升级与竞争策略

本篇报告深入探讨了中国手机银行APP用户行为在2018年的专题分析，以数据分析驱动业务升级为核心，结合先进的技术手段来提升服务质量和商业洞察。以下是报告的主要内容概要： 1. 数据采集与升级： - 报告提到，为了适应安卓7.0及以上操作系统的新特性，采用了升级SDK的方法，集成开放API，这确保了数据的准确性和兼容性，同时引入机器学习算法，优化了对非用户主观行为的识别，防止误判。 2. 数据处理与算法模型： - 易观千帆的“A3”算法采用机器学习技术，不仅提升了数据清洗和计算的精确度，还实现了用户碎片行为的补全，提高了设备唯一性识别，并引入了异常设备行为过滤机制。通过混合易观自身数据与外部数据源，训练AI算法，算法模型得以优化。 3. 分析内容： - 分析涵盖了手机银行的发展背景，包括其定义和主要业务范围，强调了移动WAP和客户端服务的重要性，但排除了电话银行和短信通知等其他渠道。 - 用户画像分析深入探讨了手机银行用户的特征和行为模式，为企业提供用户需求的精准理解。 - 用户竞争分析则关注不同银行APP之间的市场动态和竞争优势，可能包括市场份额、用户满意度等因素。 4. 业务升级与零售银行业务： - 随着零售银行业务的增长，商业银行如平安银行正在积极进行零售转型，通过科技手段推动智能化服务，比如2017年平安银行零售业务的收入和利润占比显著提升，展示了转型的成功。 5. 趋势分析： - 报告还对未来手机银行APP的发展趋势进行了预测，可能会涉及移动支付、生物识别技术、人工智能应用以及个性化服务的加强等方面。 整体而言，这份报告是中国手机银行APP市场的一个重要参考，为企业提供了关于用户行为、市场动态和技术创新的有价值见解，帮助企业制定更为精准的业务策略。