神经网络-马尔科夫链复合模型在金融服务精准营销中的应用

随着互联网技术不断发展,金融市场不断开放,消费主体对金融服务的需求日益多元化,精准营销已成为金融服务重要的营销策略,机器学习模型作为营销工具应用于金融机构日常工作也成为一种常态。本文以神经网络-马尔科夫链复合模型为指导方法,首先分析当前金融机构在精准营销中面临的问题,并分析其原因。其次将复合模型应用于融合多源数据、客户细分、营销策略优化、营销资源配置、风险防范等精准营销的各环节,以达到目标客户精准定位、营销策略精准投放、营销资源科学配置、风险自主可控等效果,最终实现营销转化和投资回报率最大化,提升金融机构的市场竞争力。