大数据的价值，首先在金融领域让世人看到了其不可替代的价值和爆发式的能量。可以说，在当前的大数据时代，掌握了金融大数据，就掌握了未来的金融市场。运用大数据发力金融“精准营销”，帮助银行机构快速寻找高质量目标客户、稳定留住核心客户、以及设计退出更受欢迎的金融产品。

典型的金融客户管理大数据应用包括：

精准定位目标客户

在信用卡行业中，大数据营销是比较高的收益项目，在营销的过程中广泛使用到大数据挖掘技术。银行通过积累和收集用户的信息，通过短信、电话等方式开展营销，或者与客户建立针对性的互动关系，这是银行卡营销中的重要形式，也是比较常用的营销手段。一旦营销方式与客户期望成功对接，客户就会对营销进行响应，这对于信用卡中心来说就可能获得比较可观的收益。为了提高客户的响应率，就需要对营销过程中的客户反应数据进行数据挖掘和分析，并且建立相应的营销评估模型，预测客户响应的概率和可能性。通过大数据分析模型能够帮助信用卡发行中心实现精准化营销，将目标对准响应性最高的客户。同时对于不同的响应客户，可以安排相应的营销技能员工进行针对性地推销，提高信用卡推销的成功率。

预防流失客户

在某些客户具有流失风险的时候，需要通过特殊待遇、额外增值以及激励忠诚度来对成功挽留这批客户。例如，预测到客户停止在此银行贷款，可能转投其他银行，可以利用适当降低利率以及增加额度来保留客户。大数据分析可以精准定位客户中的转移高风险人群，利用分析孤立点的方式来体现异常客户行为，帮助银行能够最大限度降低客户流失率。

客户群细分

客户细分在各个行业广泛存在，且历史悠久。但基于传统技术的客户细分，无法应对当前金融市场高强度竞争和快节奏发展。大数据分析应用，在银行客户细分领域，帮助银行对所有客户实行分类营销，达到精确营销的目的。银行客户在银行存款中净现金流的多少称为客户价值，包括客户潜在价值和当前价值。客户潜在价值是指经过一段时间的发展，将来银行有很大可能从客户身上获得盈利。银行依据客户给银行带来价值的高低把客户分为潜在价值、低价值、中等价值、高价值四种类型。通过对数据进行选择，建立客户分类模型，度分析潜在价值及当前价值，最终完成客户价值的细分，帮助银行精准聚焦高价值客户。帮助银行在高端价值的客户群中赢得先机。

交叉销售

随着我国各家银行在管理到业务操作等各领域中多项改革的推进，以及金融混业经营的演变，交叉销售正在成为众多银行所关注的焦点。交叉销售即借助客户关系管理，发现顾客的多种需求，并通过满足其需求而销售多种相关服务或产品的一种新兴营销方式。通过关联大数据分析助力交叉销售提效提质，全面帮助银行业对于基金、保险、投资理财产品、高端消费品、乃至旅游文化产品等的混合交叉营销。借助大数据的运用，深度挖掘现有客户群的深层价值，提升银行的经营能力，扩大商业收益。

电子银行产品推荐

传统的银行柜面服务模式已经逐渐不能符合社会发展需求，电子银行应运而生。在推荐电子银行产品的时候运用关联规则，从大量银行数据中抽取有价值、有效的数据信息来推荐电子银行产品，也是大数据关联挖掘分析技术的具体实践，可以在一定程度上带动销售、挖掘客户以及深层开发客户群。电子银行发展，在一定程度上改变传统的银行模式，不断提高银行处理系统的智能化水平，让客户充分了解金融电子产品的优势，满足客户实际需求。关联规则运用到推荐电子产品中，可以在一定程度上调节资源配置，解决人力和资金，提高销售率，科学的进行市场预测，吸引客户，帮助银行在“互联网+”时代角力互联网金融。下载本文