Fair Lending Friendly Marketing Data

AnalyticsIQ’s FLA-Friendly Data Suite is purpose-built to help financial services marketers succeed in a complex regulatory environment — delivering actionable consumer insights while fully supporting Fair Lending, ECOA, and related compliance requirements.

Unlike many data products that simply “screen out” sensitive variables after the fact, this suite is designed for compliance from the ground up. Our data science team excludes protected or proxy elements during model development itself, ensuring that every variable is both predictive and regulatory-friendly.

As a result, financial marketers can confidently leverage rich, multi-dimensional insights — across financial behaviors and broader lifestyle patterns — without sacrificing compliance or performance.

## **Key strengths:**

- **Designed for compliance** — variables crafted with regulatory considerations at the model-build stage, not simply post-processing
- **Holistic consumer view** — goes well beyond financial traits to include lifestyle, media, purchase, and attitudinal attributes
- **Precision and granularity** — variables engineered to deliver strong predictive power, often with fine-grained scales (e.g., 1–7 Likert, $-level spend)
- **Comprehensive coverage** — supports a wide range of marketing strategies while staying within compliance boundaries

## **Sample Fields:**

- Likelihood of watching FAST (free ad supported TV)
- Discretionary income spent on apparel
- Investable taxable assets predictor score
- Discretionary income amount spent on charity
- Luxury travelers
- Likely to take a cruise
- Podcast fans
- Age & gender
- Likelihood of using cryptocurrency
- Black Friday shopper

With the FLA-Friendly Variables Suite, financial marketers no longer have to choose between compliance and performance — they can have both.

## **How to Access AnalyticsIQ Data in Snowflake**

1. **Kick off with a strategy session:** Meet with our data experts to align on your goals, use cases, and the specific data fields you need.

2. **Review your tailored data plan:** We’ll provide a proposal outlining exactly which datasets we’ll share and how they map to your needs.

3. **Finalize the agreement:** Sign the agreement to get your secure Snowflake data share in motion.

4. **Share your Snowflake connection details:** Provide your Snowflake Account Locator or Organization Name, along with your Cloud Provider and Region.

5. **Start using your new data:** Once connected, you’ll be able to query high-value AnalyticsIQ data directly within your Snowflake account.

原始信息汇总

Fair Lending Friendly Marketing Data 数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称: Fair Lending Friendly Marketing Data
• 提供商: AnalyticsIQ
• 更新频率: 季度
• 地理覆盖范围: 美国所有州（基于地址）
• 法律条款: 离线

数据集描述

AnalyticsIQ的FLA-Friendly Data Suite专为金融服务营销人员在复杂监管环境中取得成功而构建，提供可操作的消费者洞察，同时完全支持公平贷款（Fair Lending）、ECOA及相关合规要求。

关键优势

• 合规性设计: 变量在模型构建阶段即考虑监管因素，而非简单后处理。
• 全面消费者视图: 超越财务特征，包括生活方式、媒体、购买和态度属性。
• 精确性和粒度: 变量设计具有强预测能力，通常采用精细尺度（如1-7李克特量表、美元级支出）。
• 全面覆盖: 支持广泛的营销策略，同时保持在合规边界内。

示例字段

• 观看FAST（免费广告支持电视）的可能性
• discretionary income spent on apparel
• 可投资应税资产预测分数
• discretionary income amount spent on charity
• luxury travelers
• likely to take a cruise
• podcast fans
• age & gender
• likelihood of using cryptocurrency
• Black Friday shopper

业务需求应用

360度客户视图

• 受众洞察: 在合规框架内理解财务态度、生活方式行为、媒体参与和更广泛的消费者偏好。
• 预测建模与分析: 为获取、参与和保留提供强预测性变量驱动的模型，无行业敏感属性。

受众激活

• 媒体规划与激活: 通过深入了解金融受众在数字和线下渠道的参与情况，为更智能的媒体策略和激活决策提供信息。
• 更智能的竞价策略: 使用预测变量优化程序化竞价和受众估值。
• 定向与优化: 通过专为金融服务市场构建的合规友好预测变量集，优化定向、活动性能和响应率。

受众细分

• 受众画像: 构建结合财务兴趣与生活方式、媒体和购买行为的丰富、可操作画像。
• 交叉销售/向上销售: 识别市场内预测，为新产品和服务的交叉销售和向上销售策略以及申请邀请用例提供信息。

个性化客户体验

在保持完全监管合规的同时，跨渠道提供更相关的优惠、创意和消息。

访问方式

1. 启动策略会议: 与数据专家会面，对齐目标、用例和所需数据字段。
2. 审查定制数据计划: 提供提案，概述将共享的数据集及其如何映射到需求。
3. 最终协议: 签署协议以启动安全的Snowflake数据共享。
4. 共享Snowflake连接详情: 提供Snowflake账户定位器或组织名称，以及云提供商和区域。
5. 开始使用新数据: 连接后，可直接在Snowflake账户中查询高价值AnalyticsIQ数据。

提供商信息

AnalyticsIQ成立于2007年，总部位于亚特兰大，主要由数据科学家、分析师、研究人员和认知心理学家组成，拥有超过100年的集体分析经验。AnalyticsIQ是首家持续将认知心理学与数据科学相结合的数据公司，以理解个人及其动机的核心——无论是作为消费者还是专业人士。通过将个人的家庭消费者档案与工作专业档案联系起来，AnalyticsIQ致力于帮助公司像了解朋友一样了解客户和潜在客户，其使命是让数据为每个品牌体验提供动力。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是AnalyticsIQ专为金融服务营销设计的合规友好型数据套件，在模型开发阶段即排除敏感变量，提供涵盖金融行为、生活方式等多维度的消费者洞察，支持在合规前提下进行精准营销。用户可通过Snowflake平台按流程获取数据。