
如何利用大数据改进银行客户营销
大数据在银行客户营销中的作用,主要是对客户进行详细而全面的分析,即要利用好大数据刻画客户行为的能力,也就是业内常说的“客户画像”。在画像过程中,不仅仅要使用银行内部数据,最好可以做到与外部数据进行对接。
很显然,银行间客户数据共享是不可能的,各家银行自成一体,都是所谓的数据孤岛。但银行可以更好地利用非银行数据。在这方面,蚂蚁金服、京东金融等电商金融,已经形成大量客户群、贸易链、大数据征信等超越金融领域的金融生态圈,其每一次举措都会让大家瞠目。而银行由于自大等原因,并未屈尊来利用这些数据。如果商业银行不早作打算,迟早会被各种电商金融(第二代互联网金融)“将一军”,到时候影响将远大于P2P、众筹和第三方支付等第一代互联网金融。
当然,即使现在只用银行内部数据,也足以给客户行为进行画像。客户在银行办理存款、理财、代销、基金等业务,银行都可以全面掌握其数据。客户有何种支付习惯,比如习惯用支付宝还是微信、绑定的是哪张银行卡、去哪里消费等,银行利用自身数据即可分析。
我们不能说商业银行没有做任何事情,因为各家银行在客户画像基础上进行产品设计和销售方面,都还是做了些尝试,并小有成果,只是在商业银行内部一直未形成气候。究其原因,是业务人员没有数据敏感性、业务部门和大数据分析部门沟通不畅、技术部门沉迷于技术等等。因此,在笔者看来,大数据在客户营销方面的运用还有很大的上升空间。
客户营销使用大数据的三种模式
银行在客户营销中使用大数据的模式主要分为三种:
第一,利用大数据针对特定客户进行画像,完成定点直销。银行可以利用大数据技术,对其新产品针对特定客户进行定点推送。这种技术相对来说已经较为成熟,例如在淘宝上大家看到的推荐商品,就是大数据技术在定点推送上的应用。无论是定点直销的理念,还是相关的大数据技术,目前都已经相对成熟,可以充分使用。
第一,利用大数据针对特定客户进行画像,完成定点直销。银行可以利用大数据技术,对其新产品针对特定客户进行定点推送。这种技术相对来说已经较为成熟,例如在淘宝上大家看到的推荐商品,就是大数据技术在定点推送上的应用。无论是定点直销的理念,还是相关的大数据技术,目前都已经相对成熟,可以充分使用。
第二,利用大数据促进网点营销。对网点而言,客户进入大厅后,通过视频技术可以马上识别客户身份,然后后台筛选出该客户的金融消费习惯和在本行的资产状况,直接推送到营业网点大厅的客服人员手中。客服人员可以借助IPAD等工具了解客户,并主动和客户沟通,根据客户的需求,提供有针对性的产品,提升客户服务的满意度并提高客户营销率。这种做法已经成为事实,网点的去高柜化和网点营销化已经成为网点转型的主流理念。在社会储蓄财富还大量掌握不熟悉互联网的高龄化人群手中的情况下,利用大数据促进网点营销空间还很大。
第三,利用大数据推动产品创新。当银行有了客户画像及其消费习惯,即可有针对性地设计产品。在这一点上,大数据的作用十分明显。而且不仅仅是大数据,,包括生物识别技术、网络通讯技术、电子银行、手机银行等在内的科技进步,最终会使客户在物理网点完成交易的情况越来越少。大数据结合其他技术,可以推动银行业物理网点的裁撤,大大减轻银行成本,提高银行工作效率。未来当越来越多的人利用互联网接受金融服务,基于大数据分析的产品创新,将推动金融服务从物理网点向电子银行、移动金融的转化。
在不久的将来,大数据结合其他科学技术,会提供一个个空中金融服务平台,大数据在服务提供中将成为主要的技术支撑。这是大数据介入后,商业银行在客户营销方面必然会出现的发展趋势。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13