金融行業如何利用資料來源實現精準營銷？

如今網際網路金融對 資料分析的應用越來越深入，企業對大資料分析與應用的重視程度可見一斑。資料為什麼對金融行業那麼重要呢？這是因為在金融行業對大資料進行挖掘，不僅可以瞭解到企業過去、現在的經濟效益，甚至能夠對未來的經濟效益進行預測，並且能夠為企業決策提供科學的決策支援。

 

金融行業說起來也比較寬泛，下面以金融行業中的重要代表銀行為例，就來跟大家瞭解一下銀行在進行資料分析時一般會用到哪些資料。大家不要覺得這步可有可無，其實瞭解資料是開展資料分析工作的基礎。

 

 

1、客戶資訊資料

客戶資訊資料，又稱為基礎資料，顧名思義就是可以描述客戶自身特點的資料。客戶一般可以分為個人、企業兩大型別。個人客戶資訊資料，包括但不限於個人姓名、性別、身份資訊等等。企業客戶資訊資料，包括但不限於企業名稱、賬戶資訊、企業規模等等。銀行的資料來源是非常廣泛的，包括客戶管理、核心銀行、資訊卡等系統，銀行需要把這些獨立的資料整合起來，並根據需求進行歸類。

 

整理、分析這些資料可以對現有客戶進行分類，然後就可以針對目標客戶群體進行產品研發、推廣。這樣有針對性的營銷推廣可以大大降低營銷的費用、優化營銷效果、降低決策風險。

 

2、交易資訊資料

交易資訊，即支付資訊，指的是客戶通過渠道發生的交易及現金流資訊，交易資訊資料也可以分為個人和企業兩大型別。個人的客戶交易資訊，包括但不限於工資及其他收入、個人消費、轉賬交易等；客戶的客戶交易資訊，包括但不限於供應鏈應收款項、員工工資、企業運營費用等。

 

交易資訊的資料量是非常龐大的，需要藉助專業大資料工具及技術進行分析，以形成整體、系統的資料。銀行可以通過對這些資料的分析，建立自己的商品交易生態圈。說到專業的資料分析工具，不得不提到的是思邁特軟體Smartbi，其是一站式的大資料服務平臺，能夠對接各類資料庫，快速進行加工處理、分析挖掘及視覺化展現；內含資料分析及視覺化庫多種多樣，可以滿足各種資料分析應用需求。其小到填報、查詢、部署、整合，大到視覺化大屏、dashboard駕駛艙，應有盡有，功能很強大。

 

 

 

3、資產資訊

資產資訊包含客戶在銀行端資產、負債資訊，也包含銀行自身資產負債資訊。個人客戶資產負債資訊包括但不限於，理財產品的購買、定期、活期存款等；企業客戶資產負債資訊包括但不限於，企業的定期、活期存款、固定資產等；銀行自身資產負債資訊包括但不限於，自身資產、活期存款等。根據這些資料，銀行可以有針對性地對客戶進行風險評估、理財產品定製等決策。

 

通過以上的介紹，相信大家對上面的3大類資料已經有了一定的瞭解了。除了以上的3大類資料，銀行還有很多資料也是很重要的，類如行為資料、位置資訊、商業資料等，這裡就不一一展開啦！不管是什麼行業，除了要對自身的資料有所瞭解，藉助專業的資料分析工具也是非常重要的喔~