大數據分析在互聯網金融營銷中的應用研究

【摘要】本文通過對大數據分析與互聯網金融營銷進行探究，分析大數據分析在互聯網金融營銷中的應用，并指出了其中面臨的問題。

【關鍵詞】大數據分析;互聯網;金融營銷

互聯網金融在大數據技術的推動下得到了迅猛發展，且大數據的積累和相關技術的進步使得獲取客戶精準畫像成為了可能。大數據時代給互聯網金融行業帶來的不僅是發展新機遇，也會是巨大挑戰。營銷模式持續發展創新，但是大數據分析在互聯網金融營銷中應用程度與大數據技術發展并不同步，分析和探索該技術在金融營銷中的應用有重要意義。

一、大數據分析與互聯網金融營銷

（一）大數據分析

從功能角度說，大數據技術主要有兩個功能：一為描述功能，二為預測功能。描述功能即對數據一般性特征進行描述，從而對接收到的基礎信息進行分類;預測功能是根據所收集的數據進行未來發展趨勢的推斷。大數據分析經對比確定算法在海量信息中找到具有價值性的信息，成功的大數據分析可以“化繁為簡”，即將原始雜亂數據進行轉化，使之通俗、簡潔、易懂，清晰表達數據所蘊含的信息。在大數據面前，互聯網用戶的所有行為幾乎都是透明的。

（二）互聯網金融營銷

1.概念

互聯網金融營銷就是互聯網金融企業對于金融產品進行研發和創造，與用戶交換后獲得利潤，對于客戶需求以各式營銷手段加以滿足，以此實現企業利益的最大化。

2.模式

（1）搜索引擎營銷

搜索引擎營銷包括兩個方面，一為付費排名，二為搜索引擎優化。前者見效快，方式可分為品牌專區付費和普通競價排名;后者也可包含兩部分，站內優化，即圖片代碼優化、關鍵詞定位以及導航欄目優化，站外推廣，就是建設關鍵詞等進行的信息覆蓋。

（2）事件營銷

事件營銷是企業為提高知名度和品牌形象進行的營銷手段，利用網絡傳播經策劃的社會影響力大、新聞價值高的事件，進而達到企業目的。但是需要注意的是，事件營銷有利有弊，需企業具備良好的運營才能才可能帶來正面社會影響，否則反而會損害企業形象。

（3）活動營銷

活動營銷是最常見的營銷策略之一，互聯網金融企業通過此手段獲取客后轉化或者老客戶重投，方式有會員理財券的贈送以及新用戶注冊后返現等。

（4）體驗營銷

體驗營銷的基礎是企業的優良服務，企業通過這種方法使用戶產生心理認同，增強對于企業的認可度，從而產生情感寄托，達到企業用戶粘性增強的目的。優化客戶體驗是體驗營銷最關鍵的一步。

（5）口碑營銷

口碑營銷是人際傳播方式的一種，讓消費者產生良好購物體驗后主動向周邊人群進行推薦。因為這種推薦的基礎是消費者自身的良好體驗，且傳播關系出現在穩定人際關系之中，如家人、朋友等，故此這種營銷方式相較于其他手段可信度更高，說服力更強。

二、大數據分析在互聯網金融營銷中的應用

（一）精準營銷

精準營銷的基礎是精準定位，通過客戶服務體系的個性化降低擴張成本。互聯網金融企業通過挖掘客戶在互聯網中進行搜索、咨詢、加購、購買等信息完成用戶畫像，以此為基礎計算行為權重，從而進行精準營銷戰略制定。互聯網金融所收集的大數據來源以下幾個模塊：互聯網金融平臺交易數據、電商購物數據及生活服務繳費數據、社交平臺數據、銀行信用卡、銀行卡大數據、征信數據（如芝麻信用等）、第三方支付數據。大數據處理技術是企業進行精準營銷的關鍵一步，畫像的準確度與金融營銷效率成正比。

（二）用戶畫像

在傳統企業營銷戰略中，用戶畫像主要是線下進行，如進行問卷調查、對購物籃信息進行分析以評判用戶價值等，但是這種方式效率低、信息不準確，且存在用戶配合度不高的問題。而互聯網金融營銷中利用大數據技術進行用戶畫像有極大優化了這一現狀。舉例說明，若某一用戶不存在信貸和賬戶活動，在以往評判標準來看此人就被劃入低價值客戶范疇。但是經大數據分析后進行用戶畫像發現，此人對產品研發重視度高，且信譽良好、成長速度快，那么此時該用戶就成為了高價值客戶。

用戶畫像并不是傳統意義上的對用戶進行關鍵標簽堆積，而是利用大數據技術幫助互聯網金融企業收集數據，進而識別用戶，并對用戶進行分析。高質量用戶畫像可以實現對用戶真實信息的全面精準分析，提高信息價值。這一過程可以理解為對于數據的形象化，結果內容包括畫像標簽化，這有利于統一指標體系的建立。指標體系有利于用戶篩選和數據處理方法優化，最終產生用戶全景視圖，為企業制定個性化營銷方案提供參考和指向。

三、結語

互聯網金融在近幾年得到了迅速發展，積累的數據資源也極為龐大，對于大數據技術的需求也越來越高【5】。但是大數據分析技術在互聯網行業中產生，也在該行業得到廣泛應用，而在互聯網金融行業中，大數據技術還處于探索階段。怎樣充分利用已積累的數據資源并將其在互聯網金融營銷中有效使用，這是該領域內必須直面并解決的問題。在互聯網金融營銷領域，大數據分析的作用愈發突出，但是其是否易于推廣極為關鍵，直接影響該技術在互聯網金融營銷領域的應用程度。在現如今的互聯網金融行業中依然缺少大數據分析的專業人才，大數據技術使用率較低。因此在實際應用中還應該降低使用門檻，以便提高大數據分析技術在實際應用中的使用率。

參考文獻：

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[5]方李一凡，方華，邢莉.小數據在中小型互聯網金融企業的應用研究——基于大數據背景[J].電子商務，2016（12）：54-55，59.

作者簡介：

張婷（1982-），女，漢族，湖北荊州人，碩士研究生，教師，講師，武漢光谷職業學院，研究方向：市場營銷。