金融行业如何利用数据来源实现精准营销？

​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~