大数据分析在互联网金融营销中的应用研究

【摘要】本文通过对大数据分析与互联网金融营销进行探究，分析大数据分析在互联网金融营销中的应用，并指出了其中面临的问题。

【关键词】大数据分析;互联网;金融营销

互联网金融在大数据技术的推动下得到了迅猛发展，且大数据的积累和相关技术的进步使得获取客户精准画像成为了可能。大数据时代给互联网金融行业带来的不仅是发展新机遇，也会是巨大挑战。营销模式持续发展创新，但是大数据分析在互联网金融营销中应用程度与大数据技术发展并不同步，分析和探索该技术在金融营销中的应用有重要意义。

一、大数据分析与互联网金融营销

（一）大数据分析

从功能角度说，大数据技术主要有两个功能：一为描述功能，二为预测功能。描述功能即对数据一般性特征进行描述，从而对接收到的基础信息进行分类;预测功能是根据所收集的数据进行未来发展趋势的推断。大数据分析经对比确定算法在海量信息中找到具有价值性的信息，成功的大数据分析可以“化繁为简”，即將原始杂乱数据进行转化，使之通俗、简洁、易懂，清晰表达数据所蕴含的信息。在大数据面前，互联网用户的所有行为几乎都是透明的。

（二）互联网金融营销

1.概念

互联网金融营销就是互联网金融企业对于金融产品进行研发和创造，与用户交换后获得利润，对于客户需求以各式营销手段加以满足，以此实现企业利益的最大化。

2.模式

（1）搜索引擎营销

搜索引擎营销包括两个方面，一为付费排名，二为搜索引擎优化。前者见效快，方式可分为品牌专区付费和普通竞价排名;后者也可包含两部分，站内优化，即图片代码优化、关键词定位以及导航栏目优化，站外推广，就是建设关键词等进行的信息覆盖。

（2）事件营销

事件营销是企业为提高知名度和品牌形象进行的营销手段，利用网络传播经策划的社会影响力大、新闻价值高的事件，进而达到企业目的。但是需要注意的是，事件营销有利有弊，需企业具备良好的运营才能才可能带来正面社会影响，否则反而会损害企业形象。

（3）活动营销

活动营销是最常见的营销策略之一，互联网金融企业通过此手段获取客后转化或者老客户重投，方式有会员理财券的赠送以及新用户注册后返现等。

（4）体验营销

体验营销的基础是企业的优良服务，企业通过这种方法使用户产生心理认同，增强对于企业的认可度，从而产生情感寄托，达到企业用户粘性增强的目的。优化客户体验是体验营销最关键的一步。

（5）口碑营销

口碑营销是人际传播方式的一种，让消费者产生良好购物体验后主动向周边人群进行推荐。因为这种推荐的基础是消费者自身的良好体验，且传播关系出现在稳定人际关系之中，如家人、朋友等，故此这种营销方式相较于其他手段可信度更高，说服力更强。

二、大数据分析在互联网金融营销中的应用

（一）精准营销

精准营销的基础是精准定位，通过客户服务体系的个性化降低扩张成本。互联网金融企业通过挖掘客户在互联网中进行搜索、咨询、加购、购买等信息完成用户画像，以此为基础计算行为权重，从而进行精准营销战略制定。互联网金融所收集的大数据来源以下几个模块：互联网金融平台交易数据、电商购物数据及生活服务缴费数据、社交平台数据、银行信用卡、银行卡大数据、征信数据（如芝麻信用等）、第三方支付数据。大数据处理技术是企业进行精准营销的关键一步，画像的准确度与金融营销效率成正比。

（二）用户画像

在传统企业营销战略中，用户画像主要是线下进行，如进行问卷调查、对购物篮信息进行分析以评判用户价值等，但是这种方式效率低、信息不准确，且存在用户配合度不高的问题。而互联网金融营销中利用大数据技术进行用户画像有极大优化了这一现状。举例说明，若某一用户不存在信贷和账户活动，在以往评判标准来看此人就被划入低价值客户范畴。但是经大数据分析后进行用户画像发现，此人对产品研发重视度高，且信誉良好、成长速度快，那么此时该用户就成为了高价值客户。

用户画像并不是传统意义上的对用户进行关键标签堆积，而是利用大数据技术帮助互联网金融企业收集数据，进而识别用户，并对用户进行分析。高质量用户画像可以实现对用户真实信息的全面精准分析，提高信息价值。这一过程可以理解为对于数据的形象化，结果内容包括画像标签化，这有利于统一指标体系的建立。指标体系有利于用户筛选和数据处理方法优化，最终产生用户全景视图，为企业制定个性化营销方案提供参考和指向。

三、结语

互联网金融在近几年得到了迅速发展，积累的数据资源也极为庞大，对于大数据技术的需求也越来越高【5】。但是大数据分析技术在互联网行业中产生，也在该行业得到广泛应用，而在互联网金融行业中，大数据技术还处于探索阶段。怎样充分利用已积累的数据资源并将其在互联网金融营销中有效使用，这是该领域内必须直面并解决的问题。在互联网金融营销领域，大数据分析的作用愈发突出，但是其是否易于推广极为关键，直接影响该技术在互联网金融营销领域的应用程度。在现如今的互联网金融行业中依然缺少大数据分析的专业人才，大数据技术使用率较低。因此在实际应用中还应该降低使用门槛，以便提高大数据分析技术在实际应用中的使用率。

参考文献：

[1]徐翔宇.大数据征信技术在互联网金融信用风险控制体系中的应用[J].河北企业，2018（7）：50-52.

[2]阳可育，王旭清，罗嫚.基于互联网金融与金融行业大数据分析应用需求研究[J].科技经济导刊，2018，26（17）：230.

[3]李健.互联网金融2.0时代商业银行应用大数据部署数字化营销的策略研究[J].现代管理科学，2017（9）：33-35.

[4]黄庆华，陈婉莹.基于互联网金融平台的大数据征信应用研究——以蚂蚁金服为例[J].科技与经济，2017，30（3）：55-59.

[5]方李一凡，方华，邢莉.小数据在中小型互联网金融企业的应用研究——基于大数据背景[J].电子商务，2016（12）：54-55，59.

作者简介：

张婷（1982-），女，汉族，湖北荆州人，硕士研究生，教师，讲师，武汉光谷职业学院，研究方向：市场营销。