金融行业如何利用数据来源实现精准营销?

2022-01-14 14:04:14
狼狼廊
文章摘要: 金融行业说起来也比较宽泛,下面以金融行业中的重要代表银行为例,就来跟大家了解一下银行在进行数据分析时一般会用到哪些数据。大家不要觉得这步可有可无,其实了解数据是开展数据分析工作的基础。

如今互联网金融对数据分析的应用越来越深入,企业对大数据分析与应用的重视程度可见一斑。数据为什么对金融行业那么重要呢?这是因为在金融行业对大数据进行挖掘,不仅可以了解到企业过去、现在的经济效益,甚至能够对未来的经济效益进行预测,并且能够为企业决策提供科学的决策支持。

金融行业说起来也比较宽泛,下面以金融行业中的重要代表银行为例,就来跟大家了解一下银行在进行数据分析时一般会用到哪些数据。大家不要觉得这步可有可无,其实了解数据是开展数据分析工作的基础。

1、客户信息数据

客户信息数据,又称为基础数据,顾名思义就是可以描述客户自身特点的数据。客户一般可以分为个人、企业两大类型。个人客户信息数据,包括但不限于个人姓名、性别、身份信息等等。企业客户信息数据,包括但不限于企业名称、账户信息、企业规模等等。银行的数据来源是非常广泛的,包括客户管理、核心银行、信息卡等系统,银行需要把这些独立的数据整合起来,并根据需求进行归类。

整理、分析这些数据可以对现有客户进行分类,然后就可以针对目标客户群体进行产品研发、推广。这样有针对性的营销推广可以大大降低营销的费用、优化营销效果、降低决策风险。

2、交易信息数据

交易信息,即支付信息,指的是客户通过渠道发生的交易及现金流信息,交易信息数据也可以分为个人和企业两大类型。个人的客户交易信息,包括但不限于工资及其他收入、个人消费、转账交易等;客户的客户交易信息,包括但不限于供应链应收款项、员工工资、企业运营费用等。

交易信息的数据量是非常庞大的,需要借助专业大数据工具及技术进行分析,以形成整体、系统的数据。银行可以通过对这些数据的分析,建立自己的商品交易生态圈。说到专业的数据分析工具,不得不提到的是思迈特软件Smartbi,其是一站式的大数据服务平台,能够对接各类数据库,快速进行加工处理、分析挖掘及可视化展现;内含数据分析及可视化库多种多样,可以满足各种数据分析应用需求。其小到填报、查询、部署、集成,大到可视化大屏、dashboard驾驶舱,应有尽有,功能很强大。

3、资产信息

资产信息包含客户在银行端资产、负债信息,也包含银行自身资产负债信息。个人客户资产负债信息包括但不限于,理财产品的购买、定期、活期存款等;企业客户资产负债信息包括但不限于,企业的定期、活期存款、固定资产等;银行自身资产负债信息包括但不限于,自身资产、活期存款等。根据这些数据,银行可以有针对性地对客户进行风险评估、理财产品定制等决策。

通过以上的介绍,相信大家对上面的3大类数据已经有了一定的了解了。除了以上的3大类数据,银行还有很多数据也是很重要的,类如行为数据、位置信息、商业数据等,这里就不一一展开啦!不管是什么行业,除了要对自身的数据有所了解,借助专业的数据分析工具也是非常重要的喔~

信息化软件服务网 - 助力数字中国建设 | 责编:莎莉
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