大数据金融模式对市场营销的影响研究

雷宇 李大飞

（郑州信息工程职业学院，河南 郑州 450000）

当前，随着互联网技术的发展，大数据采集、自主分析以及分布式存储等技术的飞速发展，大数据已经逐渐成为我们现代社会生活的一部分，就像通信网络、公路和水电等一样让我们感到习以为常。目前大数据的使用成本也持续下降的趋势，越来越多的企业已经不再局限于把业务进行“搬迁”，而是更多地投入到大数据应用场景，通过研究并与传统营销相结合，创新性地为企业开展相关营销和资金融通工作。

一、大数据金融模式分析

不论是实体店还是各大电商平台，每天都有大量交易发生。对企业来说，如何从海量的数据中获取有用的相关信息，或者从大数据资产中实现快速变现并加以利用，成为了大数据营销的关键。根据企业处于大数据金融服务中的环节及价值的差异，大数据营销模式大致可以分为两种：平台金融模式和供应链金融模式。

（一）平台金融模式

像阿里集团就是非常典型的平台金融模式，阿里对其平台业务长期以来积累的大量数据进行收集，通过云计算、互联网等信息化方式进行分类，继而进行专业化的分析和挖掘，再进一步与传统金融服务相结合，可以更好地为平台服务企业的资金融通提供便利，这种模式就称为平台金融模式。随着网上购物模式以及社交网络的兴起，阿里集团凭借其信息流、资金流以及物流，打通消费者流量最为集中的场所，占有入口优势，并掌握进一步通向商场的路径。由于在互联网金融环境中，最核心的金融资产就是数据，因此，阿里的主要目的就在于保持产品种类的丰富性，增加阿里平台的价值，吸引人气，同时更加注重用户个人体验。除此以外，阿里引领大众理财风潮的余额宝以及菜鸟物流，也在资金流和物流上进一步提升了阿里的竞争壁垒，帮助实现阿里生态圈“三流合一”的整合。

（二）供应链金融模式

在目前的自营式电商企业中，京东可以说是最为成功的企业，特别是京东凭借其自身的行业地位和优势产业，利用大数据掌握其上下游企业的相关信息，例如企业的现金流情况、企业的合同订单、企业的征信情况等，再利用自身的资金平台对一些有资金需求的企业提供相关金融服务，或者同一些金融机构进行合作，为其他企业提供融资服务。京东是供应链金融的典型代表，苏宁同样也采取的是这种供应链金融模式。尤其是京东商城的各类型产品，得益于大数据的应用，其市场份额占据了极其优势的地位。在销售的过程中，京东在大量的交易数据基础上，通过和银行等机构的合作，以信息提供方的身份或以担保方的方式，对其供应链中的企业进行融资服务。同时根据大数据对不同消费者的分析，结合不同的消费行为，帮助京东实现目标推送和有效宣传，例如精准的点击、线上的程序化购买、定期短信提醒等营销方式。这种供应链金融的营销模式，结合大数据的应用，不断地整合企业现有的资源、资金和物流等活动，一方面提高了整个供应链的资金运用效率，使整条产业链的发展协调一致，也满足了企业的短期资金需求；另一方面，能够影响供应商的产品定位和风险评估，还可以进一步开拓市场，扩大企业服务范围，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。

二、大数据金融模式对市场营销的影响

随着我国互联网的普及和科学技术的进步，市场营销也迎来了发展的新环境和新机遇，电子化、数据化以及信息技术不断发展，互联网电商等多渠道购物方式也不断涌现，尤其是大数据金融模式的出现给传统的市场营销观念带来了很大的冲击，随之而来的是消费者需求模式和消费方式的转变，甚至对传统的企业营销也造成了巨大的影响。

（一）顾客成为市场营销的主角

大数据时代的到来，使顾客的角色和需求都发生了转变，每个顾客的行为都能够被感知和搜集，通过智能化的分析和预测，进一步替代了原有的部分市场调研，当然，不论是市场营销调研还是现在的智能化数据分析，都说明了企业越来越重视顾客的个人观点，顾客的个人观点也可能改变企业的运营和商业理念，在大数据金融模式的冲击下，注重顾客的用户感受和体验价值，顾客俨然已成为了大数据时代市场营销的主角。

（二）企业精准营销成为可能

传统的市场营销是通过市场调研，采集当前的市场信息来帮助企业进行产品或服务的研发、生产、定价和推广，但是在当今的新环境下企业更是有着非常明显的市场营销优势，通过互联网媒介的传播，企业可以更好地发挥广告宣传的作用，通过大数据不仅仅能够收集消费者的购买行为特点，了解产品或服务在细分市场的销售状况，更能够有针对性的覆盖到每个顾客和企业。通过数据的收集、挖掘和分析，除了可以掌握上下游企业的经营情况，还可以发现顾客不同的思维模式、购买习惯、消费行为等。并且，每个顾客的需求都是有差别的，企业不能简单地对顾客进行归类，因此，大数据金融模式能够帮助企业更好地掌握顾客的偏好和消费行为，帮助企业使精准营销成为可能。

（三）企业营销模式不断创新

市场营销观念并不是一成不变的，企业的营销模式也随着社会的发展不断变革，大部分企业在经营过程中无法实现大规模生产与定制化的深度结合，但是在今天，大数据金融模式为我们展现了如何分析和解决营销过程中大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾――“以顾客需求为中心创造价值”，企业借助大数据的即时工具和个性化推荐真正实现与顾客的深度对接，使客户关系和企业管理模式也不断得到创新。

三、大数据金融在营销中的应用

在当前形势下，企业要想保持平稳健康的发展，就需要企业在整个价值体系结构，包括市场战略、业态转型、模式创新、品牌传播、营销推广、服务升级等多方面做出变革，从市场战略部署到营销策略的实施，大数据金融模式可以帮助企业一站式全方位解决。

（一）客户管理

大数据种类繁多，在众多海量的数据中，有很多不必要的分析结果，而只有反映消费者购买行为和市场需求的信息才是企业真正所需要的。企业在收集客户信息时要正确处理海量数据与核心数据的矛盾，做客户细分的时候可以把客户分为个人客户和企业客户，通过大数据分析客户线上的购买行为和线下的消费偏好，进一步细化营销方向和销售重心。例如可以通过分析客户的交易习惯、账户状态、购买偏好以及投资收益等数据，发现客户的交易模式类型以及他们最需要的服务，找出高风险流失客户，以便更好地配备相关资源，改进服务和售后。因此，企业要及时进行数据的归档，要有专业的数据分析方法对数据进行分析，只有这样，才能用最合理最科学的理论来指导营销实践。

（二）精准营销

在互联网金融领域，通过大数据分析客户的购买行为并为其匹配适合的营销手段很值得推广，这也是“以人为中心”在市场营销中的体现，首先是数据分析方面，主要是以客户为中心，通过收集客户的相关数据，例如其购买类型、购买偏好、浏览记录等，切实分析客户的需求，用数据分析来进行服务优化，进而优化企业的产品设计和生产，指导企业的市场营销过程。其次是信息推送方面，在做好客户数据安全管理和隐私保护的同时，激发出客户的潜在金融服务需求，在信息推送时，可以有针对性地进行推送，实现精准营销。

（三）整合价值链

目前顾客的需求呈现出复杂的多样性及个性化特征，仅依靠企业的内部数据显然已无法满足，整合价值链已迫在眉睫。一方面，可以扩展上下游企业的数据。例如供应链金融模式的京东与上游供应商的合作，盘活了整个价值链体系，也提升了整个供应链的资金运用效率。另一方面，金融借贷都需要信用凭证，只要涉及融资就一定要用到信用评价体系，因此，与社会化媒体数据建立联系也显得极其重要，例如银行可以借助京东来了解上游供应商的征信情况，也可以通过企业的销售和财务信息，进一步结合大数据分析方法，更有效地开展中小企业贷款业务和风险防范。

四、结语

大数据市场营销是一个可持续性发展的课题，将大数据金融模式和市场营销的产品、价格、渠道、服务等传统优势结合起来，一方面可以帮助企业在新环境下更好的发展，为企业提升竞争力出谋划策；另一方面可以结合企业自身的业务，依托大数据精准“把脉”企业现状，实现精准营销，也为企业未来转型升级、结构调整和长远发展加码助力。