商業銀行大數據營銷策略探析

彭朝林

摘 要：隨著大數據、云計算等互聯網技術的快速發展，互聯網被廣泛應用至各個領域，商業銀行也不例外。通過引入大數據技術，商業銀行改變了以往的營銷策略，可以充分挖掘大量客戶交易數據后的信息，展現不同客戶對銀行的差異需求，為商業銀行的發展提供明確的方向。本文在此基礎上分析了商業銀行的營銷環境，提出了具體的營銷策略，以期為商業銀行營銷工作的順利開展提供更多的借鑒依據。

關鍵詞：商業銀行? 大數據? 營銷策略

中圖分類號：F832.2 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2020）08（a）-02

大數據屬于當前社會的熱點話題，在各個行業中得到廣泛采用，成為未來經濟增長的新模式。在互聯網時代中，大數據以及云計算等新型工具全面改變了商業銀行的發展面貌，開始由以往以產品為中心轉向以客戶為中心，采用精準的營銷模式，并使用個性化的服務方法。由此看出，商業銀行的專業發展與大數據存在緊密聯系，應充分結合自身的發展現狀正確合理利用，以獲得預期的營銷效果。

1 商業銀行大數據特征

一是數據的相對性，商業銀行主要根據不同的客戶對象與不同的應用背景劃分大數據信息，具備一定的針對性，而非單純針對數據本身的多少。二是數據類型的多樣性，商業銀行大數據系統中包含多種類型的數據信息，既具備系統化的信息也包括非系統化的信息，且其存在視頻、音頻以及圖像等表現形式，日后還會涌出更多新型數據。這些數據要求商業銀行具備較高水平的處理能力，因此商業銀行建設了更大的數據庫系統，保證了數據的分類管理。三是數據的多源性，商業銀行具備十分龐大的數據源，為了給客戶提供更好的服務，銀行應綜合采用自動終端、手機銀行以及網上銀行等軟件系統，有效融合線上與線下。但數據具備較多的采集途徑，長此以往會出現表達混亂問題，甚至影響后續的處理效果。因此，商業銀行應保證自身的預見性，為客戶提供更個性化的服務，收集更多數據，避免出現差異性預測。四是數據的實時性與動態性，商業銀行的大數據始終處于不斷變化的過程中，且頻率較快，這便需要對數據及時處理，以保證實時性，尤其是在互聯網快速發展的時代，更需要在較多的大數據中找出更為關鍵的信息。五是數據的繁雜性，商業銀行的大數據并非全部可以利用，此時工作人員應及時處理無用的信息，獲得更多有價值的信息[1]。

2 基于SWOT的商業銀行營銷環境分析

2.1 營銷優勢（S）

首先是具備廣泛的客戶群體，經過多年的發展，商業銀行已經掌握大量的客戶信息，且在大數據時代中這便屬于銀行最為關鍵的無形資產，可以幫助銀行在分類客戶數據信息、深度挖掘的基礎上，對客戶進行二次精準的營銷服務。其次是銀行具備應用大數據信息的資本，自身經濟效益良好，資本雄厚，這些資本可以為銀行應用大數據創造更好的物質基礎，在引入云計算與大數據技術的前提下，建立客戶管理平臺，幫助客戶實現快速精準營銷。最后是擁有專業的營銷隊伍，商業銀行具有專業的營銷人員、業務經理等營銷服務團隊，可以與客戶及時溝通交流，為客戶提供更為貼心的服務。且在精準分析客戶信息的基礎上，量化掌握客戶在意的風險，準確分析客戶行為，為其提供更為專業主動的營銷方案。

2.2 營銷劣勢（W）

首先是客戶信息之間缺乏關聯性，商業銀行具備較多的客戶群體，但沒有更為準確的收集客戶的關鍵信息，比如客戶的家庭構成、風險偏好以及資產配置等，因此無法保證營銷的個性化。雖然部分商業銀行擁有豐富的客戶信息，但無法準確追溯定位，客戶營銷缺乏便捷性。其次是缺乏復合型的專業營銷人才，大數據背景下，商業銀行在營銷方面應分析更多信息，這便需要既了解金融背景知識也懂得數據分析的復合型人才，但當前社會十分缺乏此類型的人才，商業銀行的營銷水平無法得到根本性提升。最后是營銷渠道比較單一，部分商業銀行依然采用傳統的網點柜臺營銷模式，渠道比較單一。

2.3 營銷機會（O）

首先是搶占先進，抓住更多機遇，大數據背景下，商業銀行并未建立專業的大數據分析團隊，客戶營銷平臺也依然在建設。對此，銀行應充分利用自身優勢資源，抓住先機，在分析客戶營銷產品的基礎上，構建符合大數據特點的營銷體系，在金融市場中搶占先機。其次是不斷創新營銷模式，節約營銷成本。商業銀行應利用云計算以及大數據等技術共享客戶數據信息，針對不同需求的客戶制定完善可行的營銷策略，節約人力與時間成本，真正為客戶構建針對性地營銷策略。最后應為精準營銷與個性營銷創造條件，大數據時代下，商業銀行最為關鍵的便是實現個性化與精準化營銷，保證客戶與銀行的雙贏。客戶可以利用大數據技術上傳自身信息，此時商業銀行便可以分析數據了解各類消費情況，挖掘更多營銷價值[2]。

2.4 營銷威脅（T）

一方面是互聯網金融的快速發展，當前商業銀行電子商務平臺獲得了快速發展，電子銀行成為商業銀行未來的發展趨勢。且各種互聯網企業也開始向金融行業滲透，出現了O2O的新型營銷模式，影響了商業銀行的優勢地位。這些均會對商業銀行的金融市場帶來巨大沖擊，為了重新奪回金融市場的主導地位，銀行應盡快實行互聯網發展戰略。另一方面是第三方支付的全面入侵，當前支付寶、微信等第三方支付平臺獲得了快速發展，且出現了更多的貸款融資平臺，部分客戶主要通過融資平臺獲得直接貸款，這些均會影響商業銀行傳統的存貸業務與客戶基礎。

3 大數據背景下商業銀行的4P營銷策略

3.1 產品策略

在傳統的營銷模式下，商業銀行需要經歷多個環節才可以推出營銷產品，且歷時較長，產品無法及時滿足客戶的真正需求。在大數據時代下，商業銀行可以及時分析客戶的真正需求，在產品設計期間融入客戶的消費意愿，保證了營銷產品的針對性與差異性，這些均會激發客戶的購買欲望，從而為客戶提供全方位的體驗。

3.2 價格策略

隨著金融市場利率的不斷增加，商業銀行在利率市場化過程中獲得了更多的自主決定權。在宏觀經濟背景下，商業銀行可以通過分析不同客戶的消費情況進行自身定位，為不同客戶提供了差異化的營銷策略。同時，商業銀行還可以利用大數據分析細分客戶群，在分析客戶風險偏好的基礎上制定綜合性的營銷服務方案，對不同區域、不同信用等級的客戶采用差異化價格策略，重點扶持優質客戶， 真正發揮價格策略扶持優質客戶、挽留老客戶、發掘潛在客戶以及培養客戶忠誠度的作用。

3.3 渠道策略

以往商業銀行在分析客戶需求時無法保證信息收集的及時性，也不能及時為客戶提供其所需的信息。而通過引入大數據技術，商業銀行改變了以往的營銷策略，組建專門團隊分析客戶的需求，并完成營銷產品的針對性推薦，充分利用了商業銀行自身的資源優勢，保證其與客戶之間建立了完善的信息傳播途徑。同時，商業銀行也應加強與阿里巴巴、蘇寧易購等電子商務平臺的合作，保證實時全面收集客戶的消費數據信息，融合線上與線下營銷渠道，在推送金融產品，反饋客戶意見的基礎上，完成與客戶的良性互動[3]。

3.4 促銷策略

在大數據時代下，商業銀行應充分了解客戶的基本習慣，深入分析客戶價值需求，以便進行精準化與個性化的營銷。在傳統營銷模式中，客戶接受信息比較被動。而在引入互聯網技術后，客戶只需要@銀行便可以與服務人員溝通，明確自身需求。同時，后臺的營銷服務人員也可以利用互聯網技術與客戶進行互動，提供一對一或多對一的營銷服務。除此之外，商業銀行還可以利用互聯網整合客戶的風險偏好與購買力，并預期客戶下一次的購買產品，做到有的放矢[4]。

4 大數據背景下商業銀行的4CS營銷策略

一是客戶策略，商業銀行應始終關注客戶的實際需求，細分客戶類型，結合客戶的價值與需求，利用大數據技術全方面多角度分析客戶與產品偏好的關系。同時，商業銀行還可以利用大數據分析客戶流失的原因，找出客戶信息與客戶流失存在的內在聯系，并在統計客戶職業與收入的基礎上，預測客戶流失的概率，綜合性評價客戶的基本情況。二是成本策略，商業銀行在投放產品時應采用針對性地營銷方法，做好產品的定價工作，以充分保證最終利益的實現。為了保證投入產出的最佳性，商業銀行還應及時反饋客戶喜好，調整營銷手段，并開展高附加值的增值業務，在細分客戶類型與營銷市場的基礎上，降低營銷成本，確保營銷策略定位的精確性。三是溝通互動，當前商業銀行的產品周期較短，為了獲得進一步發展，商業銀行應及時獲取客戶對各類產品的意見反饋信息，掌握客戶的風險承受能力、購買能力以及風險偏好等信息，以此為依據及時調整自身的營銷策略。期間，商業銀行還應建立完善的數據庫系統，分類不同層次的客戶，強化與客戶的溝通與交流，使客戶產生共鳴感，了解潛在營銷客戶的購買情況。四是便捷服務，商業銀行應主動為客戶發送更多的優惠信息，保證客戶及時了解，增強對銀行的信任感。同時，利用大數據及時生成O2O的營銷模式，融合線上與線下操作，為客戶提供便捷高效的服務[5]。

5 結語

隨著互聯網的快速發展，大數據逐漸改變了人們的生活方式，商業銀行的營銷渠道變得更加多元化。在此背景研究商業銀行在渠道、產品、客戶以及促銷等方面的營銷策略，可以為銀行賦予更多的時代特點，拓寬營銷范圍。技術的創新會為行業帶來更多變革，大數據時代下，商業銀行應智能采集客戶行為數據，精準分析客戶的實際需求，在細分受眾群體的基礎上，滿足不同客戶的差異性需求，從而為客戶制定更多個性化的金融產品，為客戶提供身邊的智能銀行。

參考文獻

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