商业银行大数据营销策略探析.docx

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商业银行大数据营销策略探析

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彭朝林

摘要：随着大数据、云计算等互联网技术的快速发展，互联网被广泛应用至各个领域，商业银行也不例外。通过引入大数据技术，商业银行改变了以往的营销策略，可以充分挖掘大量客户交易数据后的信息，展现不同客户对银行的差异需求，为商业银行的发展提供明确的方向。本文在此基础上分析了商业银行的营销环境，提出了具体的营销策略，以期为商业银行营销工作的顺利开展提供更多的借鉴依据。

关键词：商业银行?大数据?营销策略

：F832.2：A：2096-0298（2020）08（a）-02

大数据属于当前社会的热点话题，在各个行业中得到广泛采用，成为未来经济增长的新模式。在互联网时代中，大数据以及云计算等新型工具全面改变了商业银行的发展面貌，开始由以往以产品为中心转向以客户为中心，采用精准的营销模式，并使用个性化的服务方法。由此看出，商业银行的专业发展与大数据存在紧密联系，应充分结合自身的发展现状正确合理利用，以获得预期的营销效果。

1商业银行大数据特征

一是数据的相对性，商业银行主要根据不同的客户对象与不同的应用背景划分大数据信息，具备一定的针对性，而非单纯针对数据本身的多少。二是数据类型的多样性，商业银行大数据系统中包含多种类型的数据信息，既具备系统化的信息也包括非系统化的信息，且其存在视频、音频以及图像等表现形式，日后还会涌出更多新型数据。这些数据要求商业银行具备较高水平的处理能力，因此商业银行建设了更大的数据库系统，保证了数据的分类管理。三是数据的多源性，商业银行具备十分庞大的数据源，为了给客户提供更好的服务，银行应综合采用自动终端、手机银行以及网上银行等软件系统，有效融合线上与线下。但数据具备较多的采集途径，长此以往会出现表达混乱问题，甚至影响后续的处理效果。因此，商业银行应保证自身的预见性，为客户提供更个性化的服务，收集更多数据，避免出现差异性预测。四是数据的实时性与动态性，商业银行的大数据始终处于不断变化的过程中，且频率较快，这便需要对数据及时处理，以保证实时性，尤其是在互联网快速发展的时代，更需要在较多的大数据中找出更为关键的信息。五是数据的繁杂性，商业银行的大数据并非全部可以利用，此时工作人员应及时处理无用的信息，获得更多有价值的信息[1]。

2基于SWOT的商业银行营销环境分析

2.1营销优势（S）

首先是具備广泛的客户群体，经过多年的发展，商业银行已经掌握大量的客户信息，且在大数据时代中这便属于银行最为关键的无形资产，可以帮助银行在分类客户数据信息、深度挖掘的基础上，对客户进行二次精准的营销服务。其次是银行具备应用大数据信息的资本，自身经济效益良好，资本雄厚，这些资本可以为银行应用大数据创造更好的物质基础，在引入云计算与大数据技术的前提下，建立客户管理平台，帮助客户实现快速精准营销。最后是拥有专业的营销队伍，商业银行具有专业的营销人员、业务经理等营销服务团队，可以与客户及时沟通交流，为客户提供更为贴心的服务。且在精准分析客户信息的基础上，量化掌握客户在意的风险，准确分析客户行为，为其提供更为专业主动的营销方案。

2.2营销劣势（W）

首先是客户信息之间缺乏关联性，商业银行具备较多的客户群体，但没有更为准确的收集客户的关键信息，比如客户的家庭构成、风险偏好以及资产配置等，因此无法保证营销的个性化。虽然部分商业银行拥有丰富的客户信息，但无法准确追溯定位，客户营销缺乏便捷性。其次是缺乏复合型的专业营销人才，大数据背景下，商业银行在营销方面应分析更多信息，这便需要既了解金融背景知识也懂得数据分析的复合型人才，但当前社会十分缺乏此类型的人才，商业银行的营销水平无法得到根本性提升。最后是营销渠道比较单一，部分商业银行依然采用传统的网点柜台营销模式，渠道比较单一。

2.3营销机会（O）

首先是抢占先进，抓住更多机遇，大数据背景下，商业银行并未建立专业的大数据分析团队，客户营销平台也依然在建设。对此，银行应充分利用自身优势资源，抓住先机，在分析客户营销产品的基础上，构建符合大数据特点的营销体系，在金融市场中抢占先机。其次是不断创新营销模式，节约营销成本。商业银行应利用云计算以及大数据等技术共享客户数据信息，针对不同需求的客户制定完善可行的营销策略，节约人力与时间成本，真正为客户构建针对性地营销策略。最后应为精准营销与个性营销创造条件，大数据时代下，商业银行最为关键的便是实现个性化与精准化营销，保证客户与银行的双赢。客户可以利用大数据技术上传自身信息，此时商业银行便可以分析数据了解各类消费情况，挖掘更多营销价值[2]。

2.4营销威胁（T）

一方面是互联网金融的快速发展，当前商业银行电子商务平台获得了快速发展，电子银行成为商业银行未来的发展趋势。且各种互联网企业也开始向金融