大数据分析在互联网金融营销中的应用

郭珊

摘要：现阶段，科学技术的高速发展，使得大数据技术水平得到较大的提升，而且也被广泛应用到各行业领域之中，其中就包括互联网金融行业。在互联网金融营销中，需要处理大量的数据信息，而将大数据技术应用其中，则能够提高数据分析的高效性，也能够将数据分析的作用充分发挥，为互联网金融营销提供可靠的参考依据。相关互联网金融企业若想开展有效的数据分析工作，进一步提高营销水平，需要树立数据思维，结合企业和用户实际，建立完善的数据分析应用机制，切实提升营销成效。

关键詞：大数据分析;互联网金融营销;应用思考

引言：近几年来，立足于大数据、云计算等技术的基础上，互联网金融行业的发展极为迅猛。随着大数据技术应用范围的不断扩大及其技术水平的不断提高，正悄然改变着传统营销模式，产生了互联网金融营销的新模式。2016年以来，在国务部部署互联网金融风险专项整治工作后，全国实际运营的互联网借贷平台网贷机构已几乎不存，但基于互联网思维的金融营销仍然要继续。将大数据分析应用到营销之中，提出大数据分析在互联网金融营销中的应用思考，借此提高大数据应用的效率与质量，为互联网金融的健康持续发展提供支持。

一、互联网金融营销的概述

（一）互联网金融营销的概念

现阶段，行业内对于互联网金融营销的概念并没有十分明确的定义。不少人认为，互联网金融营销就是市场营销与互联网金融的简单结合，但实际上市场营销是否有效在互联网思维的影响下与传统线下金融营销存在巨大的差异。除了用户至上这一永恒不变的核心观念外，更强调商业模式的建立、客户体验的极致和跨界思维带来的颠覆式创新。其最终目的在于通过营销实现互联网金融产品和服务的销售，满足客户购买需求，实现企业自身的可持续发展。具体来看，可以将其分为多种模式[1]。

（二）互联网金融企业的多种营销模式

其一，体验营销模式。该营销模式主要是借助良好的服务创造良好的服务体验。在这一过程中，相关互联网金融平台会为消费者提供相应的服务，使得他们通过实际的感官体验，增强其对产品及其品牌的认可度，产生情感寄托，进而提高用户的活跃度和粘性，促进相关金融平台的长远发展。

其二，活动营销模式。较之传统的活动，互联网活动营销在触达的范围、速度以及客户直观的体验（不需到店）上具有明显的优势。为了能够稳老拓新，活动营销的开展必不可少。营销的方式五花八门：新用户注册返现、老用户充值送券、满减、游戏、转盘、盲盒等不一而足，以促进订单激增，扩大销售额。

其三，事件营销模式。所谓的事件营销，就是指相关企业为了提升自身的知名度及口碑，建立良好的品牌形象，会策划出具有一定新闻价值、影响力的相关事件，并且会借助网络对该事件予以广泛传播，使得人们能够通过这一事件认识到企业，进而实现提高企业形象，扩大产品销售的目的。

不过，对于事件营销而言，其本身具有两面性，若是事件运作的好，会产生较大的正面能量;反之，如果企业策划的事件虚假或是策划不当，在事件明确之后，则会产生负面影响，同时也会对企业的发展造成阻碍[2]。

其四，口碑营销模式。这一营销模式就是借助大众的口口相传，而获得良好的口碑。相关用户在应用完相应的产品之后，若是产生好感，就会主动或者受卖方委托向他人推荐，这种基于用户良好体验的营销，比其他活动促销、广告营销等方式更具有说服力及可信度，对于互联网金融平台口碑的提升能够产生重要作用。

实际营销中，为了提高营销成效，各类营销模式可能交叉使用。

二、大数据分析在互联网金融营销中的应用

大数据在互联网金融行业中的深入应用，在较大程度上推动了其营销模式的有效创新，处在大数据的技术背景下，相关行业人员需要使用大数据思维、平台思维和流量思维，对互联网金融营销进行科学研究。

（一）通过渠道进入数据选择后续投放渠道，解决“从哪里获客”的问题。

在产品和服务的特性明确、使用客群清晰的前提下，可以选择这类客群偏好度高的营销渠道进行营销。否则，前期可使用综合性营销渠道投放，再根据用户的浏览和点击数据进行分析，选择适宜渠道与产品和服务相匹配，为后续营销渠道的精准选择提供依据。

（二）通过动态数据的分析，解决“谁是本企业产品和服务最适宜的服务对象”的问题。

动态数据分析是指对用户在平台操作的行为数据所进行的分析。其包含的范围较广，比如：用户登录的IP地址是境内还是境外、用户登录后录入事项的时间是否在人们惯常的录入时间区间范围、其人脸、声纹或指纹是否符合预留的的生物识别信息等，在数据分析后首先研判用户需求的真实性，在此基础上，根据用户的录入要素、录入事项的优先顺序、生物识别中人脸的表情、声音的紧张程度甚至指纹落下时瞬间的汗腺分泌情况等进行分析和筛选，选择那些最适宜也最有需要的客户。

（三）通过静态数据的分析，解决“产品提供中具体合作金额、服务价格以及服务方式等确定”的问题。

企业的传统营销中，通常以线下为主，会利用会员管理表格、发放调查问卷、分析购物车等相关手段，取得用户的相关信息。但是，这种线下为主的获取信息的方式，效率低、准确度差。

在线上营销上，首先引入两个概念，其一，精准营销;  其二，用户画像。所谓精准营销，就是对用户需求进行精准定位，并且在这一基础上，为客户提供个性化的服务解决方案;所谓用户画像，就是在对用户的自有属性、政治政策属性、消费属性以及金融业务属性信息等进行分析后形成的用户属性的综合表达，它可以方便企业更差异化地设计和优化产品。相关互联网金融企业可以利用大数据分析，提高获取信息的效率，同时也能够增强用户画像的价值。相关互联网金融企业在进行构建用户画像时，需要对不同用户在互联网上的多种数据进行深入挖掘和分析，如：性别、年龄、工作性质、社保和公积金缴纳信息、店商和线上影院消费信息以及人行征信报告等。并在此基础上，结合前述的行为数据对行为权重予以科学计算，通过模型计算，找到最适宜的合作点以达到精确营销的目的[3]。用户画像越准确，互联网金融营销的工作效率就会变得越高。

今天，越来越多的互联网金融企业对用户画像的重视度正在提高，尤其是其在营销工作中的应用，更是受到高度关注。建立完善的客户画像系统，并使其处在企业大数据应用结构的核心部位，大大提高了相关企业对互联网金融中大量数据信息的处理效率，同时也能够实现个性化营销方案的合理设置，进一步促进营销的发展[4]。

三、总结

将数据分析有效应用在互联网金融营销之中，并建立合理的应用机制，有利于对大量数据信息进行高效处理，从中提取出有效的信息，使得相关企业能够更好的制定营销策略，进而推动营销工作的顺利开展，促进企业的发展。因此，相关企业应该提高对数据分析的重视程度，并且要保障其应用的实效性。

参考文献：

[1] 张鹏. 简要分析大数据在互联网金融营销中的应用机制[J]. 消费导刊， 2019， 000（031）：178-179，181.

[2] 庄绪路. 大数据技术在互联网金融中的运用分析[J]. 信息周刊， 2020， 000（002）：P.1-1.

[3] 易思. 大数据在互联网金融营销中的应用探究[J]. 农村经济与科技， 2020， 031（004）：109-110.

[4] 游筱婷. 大数据分析在互联网金融营销中的应用机制[J]. 大庆师范学院学报， 2019（1）：35-40.