大數據在金融企業營銷中的應用

南京審計大學 朱月雯

1 新趨勢：大數據時代的到來

1.1 大數據概述

我們常常可以聽到大數據這個名詞，它滲透在各行各業、各個領域，對它絕不陌生，但如果一定要給它一個確切的定義，簡而言之，它就是一類海量數據的合集。更確切地說，它預示著一個時代的到來，一個人工智能飛速發展、海量數據爆炸增長的時代。它改變了人們的思維方式，在這個數據已無法用人腦分析計算的時代，人們開始去思考如何將數據精細化運營，不再是以往一味對數字因果關系的無限追求，而開始去探求數字間的相關關系，在對數字的分析處理中尋找需求與商機。在這個時代，同樣重要的是陸續到來的傳統消費模式和商業模式的變革，如何構建獨具特色的金融市場營銷策略則成為了丞待解決的首要問題，人們不能再僅依據經驗和直覺去作出決策行為，而必須基于大量數據分析預測其可能獲取的經濟收益。

1.2 大數據金融

大數據金融是指通過用大數據、互聯網、云計算等數字信息處理方式，去實時分析周邊海量數據集合，從而為金融企業提供更具普遍性和規律性的客戶信息，深層次了解并挖掘客戶的消費偏好和習慣，并進一步預測客戶消費需求。與傳統金融不同，相比于人們本身的頭腦與直覺，大數據金融更傾向于大量數據分析預測所展現的客戶需求與偏好，這將更加完善企業能提供的客戶服務，增加客戶粘性。與此同時，金融企業還可以完善自己的營銷與監管系統，降低成本與壞 賬率，提高其經濟收益。

顯而易見，大數據金融擁有傳統金融無法比擬的優勢，首先其更加貼近于消費者，更高效的處理消費信息，更深刻的分析消費需求，都有利于金融企業為其消費者度身定做適合的消費產品，提供差異化服務，可以看到天弘基金和支付寶陸續推出余額寶、螞蟻金服、京東金融的成立，都是大數據金融的應用實例。無論企業所處的行業以及企業規模大小，先行一步意識到大數據金融時代需求，便能從中獲取巨大的領先優勢。并且大數據金融給我們提供了將數據精細化處理融合的工具，對于金融企業，其數據規模及其龐大，而這些海量數據中更是有許多非結構化數據，以往由于處理技術落后和數據太過繁雜，這些數據往往只能被忽略，而恰恰這些數據又極具商業價值，而大數據時代的到來，讓人們開始重視這類數據，開始創造工具去處理并分析它們，而這些數據被精準分析融合后的價值，將超過我們的想象。

2 新需求：傳統金融營銷的缺失

所謂金融營銷，簡而言之就是金融活動和市場營銷的結合，對于金融企業的現有客戶和潛在客戶，運用合適的營銷策略，為客戶提供差異化的金融產品和服務，從而滿足客戶需求，提高企業經濟收益。與市場營銷環節類似，主要包含目標樹立、市場環境分析、市場人群調查、目標市場定位、營銷策略制定、產品服務的完善、目標的針對性宣傳等活動。但是，對于現有的傳統金融營銷而言，其面臨著巨大的挑戰與風險。

2.1 營銷觀念的缺失

在我國，金融營銷還是一個新鮮詞匯，可以看出，雖然我國許多金融企業開始意識到金融營銷的重要性，開始去嘗試進行金融營銷，然而許多決策者對于其觀念認識仍有些片面，有人說這僅是給企業做個廣告，只注重詞藻的華麗產品的包裝，并非真正地去理解并分析客戶的需求，而對于產品服務本身未進行完善。也有很多人認為，這不過是一種推銷，注重大量的宣傳和噱頭，而不愿意真正的深入市場，進行市場消費的實地調研和新產品新市場的開發。

2.2 營銷組織和目標的缺失

我國很多企業所制定的營銷策略，很多都只是為了營銷而營銷，其并沒有完整而明確的營銷目標。大多選擇根據市場的波動而臨時制定促銷、搭配銷售等策略，而沒有對市場進行深入分析調查，從而制定自己的市場目標，只是廣而制之，對整個市場進行營銷宣傳，這樣缺乏針對性和主動性的營銷，并不能讓營銷策略效益最大化。也因為營銷目標的不明確性造成了我國營銷組織的不健全，所謂營銷組織，就是為了達到企業自身的營銷目標，而由相關營銷人才組成的專門負責營銷的相關部門，目前而言，許多金融企業甚至沒有單獨的營銷部門，即使有，也存在職能單一、缺乏真正的營銷人才等問題。

2.3 營銷戰略的缺失

對于傳統金融營銷，其策略似乎常常局限在廣告、推銷、營業推廣、形象樹立等方面，其戰略是對于市場上其他企業戰略的模仿，而并非基于企業本身客戶人群和客戶需求分析預測后，具有明確方向和針對人群的營銷戰略。并且，一味地模仿已有的營銷戰略就缺乏了自身的創新和特色，難以真正吸引客戶，增加消費人群，而無差異營銷，也使客戶沒有特別的品牌偏好，選擇具有隨機性。這也說明，金融企業對于營銷戰略的重視度不足，并沒有完全意識到金融營銷的本質和一個好的營銷戰略所帶來的預期收益。

3 新應對：借力大數據推動金融營銷轉型

在大數據時代來臨之際，金融企業所需要面對的信息，不僅來自于傳統的企業APP、官網中的消費者信息，更是需要收集來自互聯網、其他企業以及企業歷史數據，其數量和繁雜程度可想而知。如何完整收集、快速整合、精準分析數據，已經成為尋求更好更精準的金融營銷策略的必經之路。而依托于大數據推動互聯網金融營銷轉型，無疑也是對傳統金融營銷缺失有效而快速的應對方法，在繼續發揮傳統金融營銷優勢的同時，利用大數據的分析挖掘，以客戶需求為導向，尋求金融營銷模式的創新和轉型。

3.1 大數據分析工具的應用

所謂大數據分析工具，就是對于海量數據進行精細化分析時運用的方法和手段。而目前常見的大數據分析工具如IDEA工具，已經實現了包括數據導入、自由分析、數據導出和行業應用等相對較完整的數據分析功能。將這些分析工具運用到互聯網金融營銷中來，會為我們減少很多繁雜無關的數據，快速處理人腦無法處理的海量數據，并且通過精準的分析預測，掌握營銷目標人群的行為特征與消費喜好，更加貼近于消費者，更高效的處理消費信息，從而制定差異化的營銷戰略，可以說，大數據分析工具的應用會為企業帶來超乎想象的巨大收益。

3.2 提高數據利用能力

首先是管理數據的能力，對于金融企業，其所需要面對的數據尤其繁雜，并且企業之間要進行數據信息的不定時交換，從而完善自身數據庫，這就要求我們對于數據進行及時處理和全面分析。其次是數據挖掘能力，利用大數據分析，剔除無關數據，減少工作量，并挖掘客戶全方位信息，包括消費能力、消費偏好、風險偏好、消費習慣等，這需要進行大量的市場調查，深入消費人群大量采集信息，并對信息進行分類處理，有時還需引入外部數據，從而豐富用戶資料，刻畫全面的客戶畫像。最后是精準快速的執行力，大數據分析縱使再精準完善，也仍舊停留在數字理論環節，更為重要的是將其轉化為實際的金融營銷策略與行動，利用大數據所刻畫出的客戶畫像，分析其消費喜好與需求，據此制定出差異化的金融營銷策略并投放市場，才能實際為金融企業創造經濟收益。

3.3 創新金融營銷模式

在大數據時代，金融企業應充分意識到大數據的影響和其所能帶來的巨大收益，進一步樹立用大數據指導企業經營和管理的理念。應當充分運用數據挖掘能力和大數據分析工具，對海量數據精準化分析，建立專門的金融營銷部門，積極招募和吸收精通數據管理分析的數據人才，從而對客戶群體信息全面采集、高度整合、深度挖掘和高效運用，從而分析定位企業目標客戶群，實行差異化營銷策略，并通過互聯網快速精準進行企業產品宣傳，完善原有的營銷制度，并增強與客戶的交流互動，了解客戶需求，積極改進產品服務，從而增加客戶粘性和品牌選擇度。

3.4 客戶服務優化

通過對大數據的分析，金融企業可以大致了解市場動向，并從客戶畫像中了解客戶個性特征、消費需求、消費習慣和風險偏好，從而進一步預測客戶潛在需求，以此為導向開發企業新的產品和服務，針對資料庫中的公司目標客戶的特征進行分析，從而提高企業客戶服務，例如，通過消費者對于企業專門APP里不同功能的使用頻率，將使用頻率高的功能圖標設置在APP首頁顯眼位置；針對不同人群在APP或官網點擊訪問咨詢的不同，針對性提供不同服務的宣傳和咨詢服務；若是企業目標客戶為高齡人群，則可將APP或官網頁面操作簡化，并減少文字信息，使內容簡單易懂。通過如此具有針對性的服務，增加客戶滿意度和忠誠度，保留現有消費群并培養潛在客戶群。

3.5 尋求互贏合作

越來越多的金融企業會逐漸意識到大數據營銷的重要性及其帶來的巨大的企業收益，這也意味著企業間的競爭和合作不可避免，一 方面，企業應該提高自身利用大數據的能力，發展自身企業，提高競爭力。另一方面，企業應尋找可以互利共贏的合作對象，金融行業數據的繁雜與廣泛程度，注定了其不可能為某一家企業所單獨掌控，而企業間通過合作，則可以實現信息共享，獲取更多潛在客戶信息，并且合作對象不限制于金融企業，在共同意識到大數據所帶來的巨大價值的共識下，與電商、社交網絡、銀行等大數據平臺都可開展合作，并以此增加相互競爭力。

3.6 大數據金融風險管控

毫無疑問，在大數據時代，競爭的激烈程度只增不減，尤其是對于互聯網金融營銷而言，風險一直存在，而大數據分析，對于風險控制也有巨大影響，要深入市場，實際調查，全面掌握消費者相關數據，對市場進行精準分析定位，為新產品和服務的推出和推廣提供保障。并且利用大數據，也可建立風險管理機制，對公司業務進行分析完善，加大對受歡迎業務的推廣力度，找出產品中潛在的風險因素，從而提前采取相應的防范措施，更有效地推出企業金融產品，實現企業收益。