大数据在金融企业营销中的应用

南京审计大学 朱月雯

1 新趋势：大数据时代的到来

1.1 大数据概述

我们常常可以听到大数据这个名词，它渗透在各行各业、各个领域，对它绝不陌生，但如果一定要给它一个确切的定义，简而言之，它就是一类海量数据的合集。更确切地说，它预示着一个时代的到来，一个人工智能飞速发展、海量数据爆炸增长的时代。它改变了人们的思维方式，在这个数据已无法用人脑分析计算的时代，人们开始去思考如何将数据精细化运营，不再是以往一味对数字因果关系的无限追求，而开始去探求数字间的相关关系，在对数字的分析处理中寻找需求与商机。在这个时代，同样重要的是陆续到来的传统消费模式和商业模式的变革，如何构建独具特色的金融市场营销策略则成为了丞待解决的首要问题，人们不能再仅依据经验和直觉去作出决策行为，而必须基于大量数据分析预测其可能获取的经济收益。

1.2 大数据金融

大数据金融是指通过用大数据、互联网、云计算等数字信息处理方式，去实时分析周边海量数据集合，从而为金融企业提供更具普遍性和规律性的客户信息，深层次了解并挖掘客户的消费偏好和习惯，并进一步预测客户消费需求。与传统金融不同，相比于人们本身的头脑与直觉，大数据金融更倾向于大量数据分析预测所展现的客户需求与偏好，这将更加完善企业能提供的客户服务，增加客户粘性。与此同时，金融企业还可以完善自己的营销与监管系统，降低成本与坏 账率，提高其经济收益。

显而易见，大数据金融拥有传统金融无法比拟的优势，首先其更加贴近于消费者，更高效的处理消费信息，更深刻的分析消费需求，都有利于金融企业为其消费者度身定做适合的消费产品，提供差异化服务，可以看到天弘基金和支付宝陆续推出余额宝、蚂蚁金服、京东金融的成立，都是大数据金融的应用实例。无论企业所处的行业以及企业规模大小，先行一步意识到大数据金融时代需求，便能从中获取巨大的领先优势。并且大数据金融给我们提供了将数据精细化处理融合的工具，对于金融企业，其数据规模及其庞大，而这些海量数据中更是有许多非结构化数据，以往由于处理技术落后和数据太过繁杂，这些数据往往只能被忽略，而恰恰这些数据又极具商业价值，而大数据时代的到来，让人们开始重视这类数据，开始创造工具去处理并分析它们，而这些数据被精准分析融合后的价值，将超过我们的想象。

2 新需求：传统金融营销的缺失

所谓金融营销，简而言之就是金融活动和市场营销的结合，对于金融企业的现有客户和潜在客户，运用合适的营销策略，为客户提供差异化的金融产品和服务，从而满足客户需求，提高企业经济收益。与市场营销环节类似，主要包含目标树立、市场环境分析、市场人群调查、目标市场定位、营销策略制定、产品服务的完善、目标的针对性宣传等活动。但是，对于现有的传统金融营销而言，其面临着巨大的挑战与风险。

2.1 营销观念的缺失

在我国，金融营销还是一个新鲜词汇，可以看出，虽然我国许多金融企业开始意识到金融营销的重要性，开始去尝试进行金融营销，然而许多决策者对于其观念认识仍有些片面，有人说这仅是给企业做个广告，只注重词藻的华丽产品的包装，并非真正地去理解并分析客户的需求，而对于产品服务本身未进行完善。也有很多人认为，这不过是一种推销，注重大量的宣传和噱头，而不愿意真正的深入市场，进行市场消费的实地调研和新产品新市场的开发。

2.2 营销组织和目标的缺失

我国很多企业所制定的营销策略，很多都只是为了营销而营销，其并没有完整而明确的营销目标。大多选择根据市场的波动而临时制定促销、搭配销售等策略，而没有对市场进行深入分析调查，从而制定自己的市场目标，只是广而制之，对整个市场进行营销宣传，这样缺乏针对性和主动性的营销，并不能让营销策略效益最大化。也因为营销目标的不明确性造成了我国营销组织的不健全，所谓营销组织，就是为了达到企业自身的营销目标，而由相关营销人才组成的专门负责营销的相关部门，目前而言，许多金融企业甚至没有单独的营销部门，即使有，也存在职能单一、缺乏真正的营销人才等问题。

2.3 营销战略的缺失

对于传统金融营销，其策略似乎常常局限在广告、推销、营业推广、形象树立等方面，其战略是对于市场上其他企业战略的模仿，而并非基于企业本身客户人群和客户需求分析预测后，具有明确方向和针对人群的营销战略。并且，一味地模仿已有的营销战略就缺乏了自身的创新和特色，难以真正吸引客户，增加消费人群，而无差异营销，也使客户没有特别的品牌偏好，选择具有随机性。这也说明，金融企业对于营销战略的重视度不足，并没有完全意识到金融营销的本质和一个好的营销战略所带来的预期收益。

3 新应对：借力大数据推动金融营销转型

在大数据时代来临之际，金融企业所需要面对的信息，不仅来自于传统的企业APP、官网中的消费者信息，更是需要收集来自互联网、其他企业以及企业历史数据，其数量和繁杂程度可想而知。如何完整收集、快速整合、精准分析数据，已经成为寻求更好更精准的金融营销策略的必经之路。而依托于大数据推动互联网金融营销转型，无疑也是对传统金融营销缺失有效而快速的应对方法，在继续发挥传统金融营销优势的同时，利用大数据的分析挖掘，以客户需求为导向，寻求金融营销模式的创新和转型。

3.1 大数据分析工具的应用

所谓大数据分析工具，就是对于海量数据进行精细化分析时运用的方法和手段。而目前常见的大数据分析工具如IDEA工具，已经实现了包括数据导入、自由分析、数据导出和行业应用等相对较完整的数据分析功能。将这些分析工具运用到互联网金融营销中来，会为我们减少很多繁杂无关的数据，快速处理人脑无法处理的海量数据，并且通过精准的分析预测，掌握营销目标人群的行为特征与消费喜好，更加贴近于消费者，更高效的处理消费信息，从而制定差异化的营销战略，可以说，大数据分析工具的应用会为企业带来超乎想象的巨大收益。

3.2 提高数据利用能力

首先是管理数据的能力，对于金融企业，其所需要面对的数据尤其繁杂，并且企业之间要进行数据信息的不定时交换，从而完善自身数据库，这就要求我们对于数据进行及时处理和全面分析。其次是数据挖掘能力，利用大数据分析，剔除无关数据，减少工作量，并挖掘客户全方位信息，包括消费能力、消费偏好、风险偏好、消费习惯等，这需要进行大量的市场调查，深入消费人群大量采集信息，并对信息进行分类处理，有时还需引入外部数据，从而丰富用户资料，刻画全面的客户画像。最后是精准快速的执行力，大数据分析纵使再精准完善，也仍旧停留在数字理论环节，更为重要的是将其转化为实际的金融营销策略与行动，利用大数据所刻画出的客户画像，分析其消费喜好与需求，据此制定出差异化的金融营销策略并投放市场，才能实际为金融企业创造经济收益。

3.3 创新金融营销模式

在大数据时代，金融企业应充分意识到大数据的影响和其所能带来的巨大收益，进一步树立用大数据指导企业经营和管理的理念。应当充分运用数据挖掘能力和大数据分析工具，对海量数据精准化分析，建立专门的金融营销部门，积极招募和吸收精通数据管理分析的数据人才，从而对客户群体信息全面采集、高度整合、深度挖掘和高效运用，从而分析定位企业目标客户群，实行差异化营销策略，并通过互联网快速精准进行企业产品宣传，完善原有的营销制度，并增强与客户的交流互动，了解客户需求，积极改进产品服务，从而增加客户粘性和品牌选择度。

3.4 客户服务优化

通过对大数据的分析，金融企业可以大致了解市场动向，并从客户画像中了解客户个性特征、消费需求、消费习惯和风险偏好，从而进一步预测客户潜在需求，以此为导向开发企业新的产品和服务，针对资料库中的公司目标客户的特征进行分析，从而提高企业客户服务，例如，通过消费者对于企业专门APP里不同功能的使用频率，将使用频率高的功能图标设置在APP首页显眼位置；针对不同人群在APP或官网点击访问咨询的不同，针对性提供不同服务的宣传和咨询服务；若是企业目标客户为高龄人群，则可将APP或官网页面操作简化，并减少文字信息，使内容简单易懂。通过如此具有针对性的服务，增加客户满意度和忠诚度，保留现有消费群并培养潜在客户群。

3.5 寻求互赢合作

越来越多的金融企业会逐渐意识到大数据营销的重要性及其带来的巨大的企业收益，这也意味着企业间的竞争和合作不可避免，一 方面，企业应该提高自身利用大数据的能力，发展自身企业，提高竞争力。另一方面，企业应寻找可以互利共赢的合作对象，金融行业数据的繁杂与广泛程度，注定了其不可能为某一家企业所单独掌控，而企业间通过合作，则可以实现信息共享，获取更多潜在客户信息，并且合作对象不限制于金融企业，在共同意识到大数据所带来的巨大价值的共识下，与电商、社交网络、银行等大数据平台都可开展合作，并以此增加相互竞争力。

3.6 大数据金融风险管控

毫无疑问，在大数据时代，竞争的激烈程度只增不减，尤其是对于互联网金融营销而言，风险一直存在，而大数据分析，对于风险控制也有巨大影响，要深入市场，实际调查，全面掌握消费者相关数据，对市场进行精准分析定位，为新产品和服务的推出和推广提供保障。并且利用大数据，也可建立风险管理机制，对公司业务进行分析完善，加大对受欢迎业务的推广力度，找出产品中潜在的风险因素，从而提前采取相应的防范措施，更有效地推出企业金融产品，实现企业收益。