
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
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10