房地產(chǎn)銷售經(jīng)理在公司的職責(zé)非常重要，重點(diǎn)是團(tuán)隊(duì)管理、客戶管理、銷售業(yè)績(jī)和數(shù)據(jù)分析。1.團(tuán)隊(duì)管理:管理整個(gè)銷售團(tuán)隊(duì)，對(duì)置業(yè)顧問進(jìn)行績(jī)效考核；2、客戶管理:統(tǒng)計(jì)客戶數(shù)據(jù)，個(gè)案管理，做好日常客戶工作；3.銷

房地產(chǎn)銷售經(jīng)理在公司的職責(zé)非常重要，重點(diǎn)是團(tuán)隊(duì)管理、客戶管理、銷售業(yè)績(jī)和數(shù)據(jù)分析。

1.團(tuán)隊(duì)管理:管理整個(gè)銷售團(tuán)隊(duì)，對(duì)置業(yè)顧問進(jìn)行績(jī)效考核；

2、客戶管理:統(tǒng)計(jì)客戶數(shù)據(jù)，個(gè)案管理，做好日常客戶工作；

3.銷售業(yè)績(jī):設(shè)定銷售目標(biāo)，激勵(lì)團(tuán)隊(duì)完成銷售任務(wù)；

4.數(shù)據(jù)分析:分析客戶畫像，尋找意向客戶，輔助營(yíng)銷。

客戶畫像的四個(gè)維度分別是用戶標(biāo)簽(基礎(chǔ)屬性)、消費(fèi)標(biāo)簽(資產(chǎn)屬性)、行為標(biāo)簽(風(fēng)險(xiǎn)偏好屬性)和其他屬性。

交互設(shè)計(jì)之父艾蘭·庫(kù)伯首先提出了人物角色的概念，認(rèn)為 "用戶畫像是真實(shí)用戶的虛擬表示，是基于一系列真實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)用戶模型。同理，客戶畫像是真實(shí)客戶的虛擬代表，是基于一系列真實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)客戶模型；

謝謝你邀請(qǐng)我。就在之前，我收錄了一篇關(guān)于銀行欺詐風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的研究?，F(xiàn)在分享一些摘錄，供參考。內(nèi)容如下:

機(jī)器學(xué)習(xí)是金融科技創(chuàng)新的重要手段，近年來國(guó)內(nèi)外金融機(jī)構(gòu)和金融科技企業(yè)都在嘗試將其應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)防范、反欺詐等領(lǐng)域。在信用卡申請(qǐng)審批的典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來管理欺詐風(fēng)險(xiǎn)，并設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品來監(jiān)控和警告異?？蛻?。不同于將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于單一反欺詐規(guī)則制定的典型做法，本文試圖從全局角度評(píng)估欺詐風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的量化預(yù)測(cè)，作為應(yīng)對(duì)欺詐風(fēng)險(xiǎn)的有力手段。

整個(gè)智能模型由三部分組成:客戶畫像、數(shù)據(jù)挖掘模型和決策引擎。數(shù)據(jù)挖掘模型是智能的核心，客戶畫像為建模過程提供持續(xù)的特征輸入，決策引擎將模型輸出轉(zhuǎn)化為實(shí)際的業(yè)務(wù)動(dòng)作。通過結(jié)合傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)，由基本維度信息和社會(huì)維度信息特征指標(biāo)組成反欺詐客戶畫像，利用隨機(jī)森林等分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立欺詐風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。

1.構(gòu)建客戶特征信息

通過分析信用卡導(dǎo)入審批數(shù)據(jù)，確定數(shù)據(jù)中有四個(gè)角色，即申請(qǐng)人、申請(qǐng)人 的親屬、聯(lián)系人和發(fā)起人。在建模實(shí)施過程中，申請(qǐng)人 角色被視為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，申請(qǐng)人、申請(qǐng)人 的親屬、聯(lián)系人和發(fā)起人被視為關(guān)系類型。在建模過程中建立的社交網(wǎng)絡(luò)包括780萬(wàn)個(gè)節(jié)點(diǎn)和2.33億個(gè)關(guān)系。

構(gòu)建好社會(huì)網(wǎng)絡(luò)后，設(shè)計(jì)計(jì)算第一和第二度、第一和第二欺詐次數(shù)、第一和第二欺詐比例、最短路徑等網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)。從網(wǎng)絡(luò)的角度衡量欺詐風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)散，并反映截面朋友的數(shù)量與點(diǎn)相關(guān)聯(lián)，最短路徑反映了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的親密度。此外，建模中的基本客戶信息包括申請(qǐng)人 年齡、手機(jī)號(hào)碼、公司、電子郵件、教育程度、年收入、職位等。根據(jù)這些信息，需要進(jìn)行結(jié)構(gòu)分解、離散化和頻率計(jì)算等數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，共同構(gòu)建特征，用于后續(xù)模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證。

2.建模方案設(shè)計(jì)

選擇邏輯回歸和隨機(jī)森林作為算法。Logistic回歸是銀行風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域的經(jīng)典算法，是模型結(jié)果的基準(zhǔn)。隨機(jī)森林是一種集成的學(xué)習(xí)算法，它使用多個(gè)決策樹來訓(xùn)練和預(yù)測(cè)樣本。通常單棵樹的性能較弱，但組合后可以提供更好的分類性能，算法穩(wěn)定。

3.建模結(jié)果分析

這三組數(shù)據(jù)基于應(yīng)用于綜合數(shù)據(jù)集的三種不同算法。邏輯回歸算法整體性能較弱，深度學(xué)習(xí)居中，隨機(jī)森林性能最好。結(jié)果表明，當(dāng)前模型的輸入特征與預(yù)測(cè)目標(biāo)具有較好的相關(guān)性，特征總數(shù)為幾十個(gè)數(shù)量級(jí)，不足以充分發(fā)揮深度學(xué)習(xí)中海量特征的無監(jiān)督優(yōu)選作用。相比之下，集成學(xué)習(xí)算法如隨機(jī)森林和GBDT更為突出。

4.構(gòu)建欺詐監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)品。

針對(duì)信用卡應(yīng)用的反欺詐場(chǎng)景，設(shè)計(jì)了專門的數(shù)據(jù)產(chǎn)品對(duì)接相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供全國(guó)進(jìn)口審批中涉嫌欺詐的分布圖，實(shí)時(shí)獲取欺詐進(jìn)口分布、欺詐發(fā)展趨勢(shì)、欺詐占比等趨勢(shì)。此外，提供區(qū)域信息匯總、來電明細(xì)、明細(xì)檢索、社交網(wǎng)絡(luò)檢索等功能，可在系統(tǒng)頁(yè)面查詢基本指標(biāo)統(tǒng)計(jì)(手機(jī)和特征分布)、不同模型輸出的欺詐風(fēng)險(xiǎn)概率值、來電基本信息、來電網(wǎng)絡(luò)特征、社交指標(biāo)統(tǒng)計(jì)(第一度、第二度、最短路徑)等內(nèi)容。

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