核心提示“以客户为中心”的创新需要“大数据”的强力支撑。
一、商业银行的精准营销
（一）精准营销概念
精准营销被定位为一个营销的学科和理论：是以科学管理为基础，以消费者洞察为手段，恰当而贴切地对市场进行细分，并采取精耕细作式的营销操作方式，将市场做深做透，进而获得预期效益。商业银行精准营销是指银行利用先进的数据分析和技术手段，通过深入了解客户的需求、行为模式和个人特征，以及分析市场趋势和竞争状况，精准地制定和实施营销策略，从而加快个性化客户服务体系的建设，更有效地满足客户需求、提高客户满意度，并在竞争激烈的市场中取得竞争优势的一种营销方式。精准营销关键在于“精准”，市场定位要精准，产品投放要精准，达到抓住商机实现精准交易的成功，将更多的实惠给到客户。
大数据实施精准营销可以提高市场营销的效果，降低营销成本，提高客户忠诚度，增加交叉销售机会，同时也能更好地适应市场变化和客户需求的动态变化。通过不断优化和调整营销策略，商业银行能够更灵活地应对市场挑战，提升整体竞争力。
（二）商业银行在利用大数据分析实施精准营销现状
一是建设大数据智能营销平台，推动业务数字化，不断巩固商业银行的数据资产。通过将各类线上线下营销产品与各类营销手段相结合，将客户需求与数据沉淀至大数据智能营销平台，推动商业银行在个人金融、网络金融以及线上融资产品等领域的经营模式发生转变。致力于更加精准地满足客户多元化的金融需求，引领并推动营销模式向更创新、更灵活的发展方向转型。二是基于大数据技术研发精准营销模型，推进数据业务化，探索由传统营销转向数据驱动型营销。发挥数据对业务的赋能作用，利用机器学习等算法，构建“千人千面”的精准营销模型，对高净值客户、个人客户等进行精准画像，并通过线上平台推荐个性化定制产品，多渠道触达，一体化营销管理，解决营销手段单一、营销效果不好等问题。
然而，当前商业银行在利用大数据分析实施精准营销仍存在各种问题。一是未实现数据互通，无法实现信息共享。商业银行各部门、各业务间缺少联动，部分经营部门信息单一、匮乏，关联性不强，有效信息极少，数据分析较为局限和片面，构建的数字模型上容易误入盲区，无法为客户提供高效优质的金融服务。二是一些商业银行没有理解客户需求，不能创造客户需求，不能以产品的优良品质去出奇制胜，现有的产品对客户缺少吸引力，以客户为中心的服务宗旨还有待于进一步落实。同时在对客户进行构建精准营销模型时风险性较大，没有完整的风险评价体系来预防可能存在的风险，也缺少相应的应急预案。最后是缺乏完整的精准营销工作流程机制，推动营销模式和产品更新迭代。
二、商业银行大数据分析精准营销发展建议
（一）融合多源数据，提升精准营销能力
（二）创新客户需求，全渠道开拓新市场
在商业银行业务中，成功的营销战略已经转变为创新客户需求并全方位开拓新市场。创新客户需求不仅仅意味着提供创新的金融产品和服务，还包括理解客户的生活方式、价值观和未来期望。商业银行应通过深度的市场研究和数据分析，秉持以客户为中心的服务宗旨，更准确地洞察客户需求的变化趋势，从而有针对性地推出创新的金融解决方案。
（三）搭建营销产品预警体系，防范控制风险
商业银行应当具备成熟的大数据风控研发技术，严格把控金融产品营销可能引发的风险。在当今高度竞争的金融环境中，商业银行面临着巨大的市场风险和产品推广挑战，为了确保风险可控并提高营销效率，银行需要建立健全的预警模型体系，形成全方位监测预测体系。通过整合大数据分析、市场趋势预测以及客户行为模式分析等技术手段，对客户数据的深度挖掘和分析，及时识别潜在的风险和市场变化，更准确地识别高风险产品或客户群体，以及可能出现的风险趋势。进而银行可以有针对性地进行风险防控，改变营销策略，更好地提高市场竞争力，从而实现风险可控的经营目标。
（四）建立健全大数据分析精准营销机制
流程机制是工作开展的前提和基础，商业银行需建立健全大数据分析精准营销机制，畅通大数据分析精准营销闭环。在闭环体系的建设中，一是要建立客户特征数据库，完善客户与产品的交易信息。二是加强市场调研和产品反馈机制，不断收集并反馈大数据分析模型及系统营销效果，提出有价值的业务经验和参考建议。三是推进同业各同类型产品精准营销，根据市场变化不断优化营销方案。四是完善在商业银行精准营销方面持续发挥“数据+算法”的价值，调整产品模型结构，完成更新迭代。
三、结论
大数据分析在商业银行精准营销中的应用已经取得了显著成果，为银行业务提供了更多的可能性。通过深入挖掘客户数据、定制个性化产品、强化风险管理，商业银行可以更好地适应市场的变化，提高运营效率。然而，随着技术的不断发展，银行需要不断升级大数据分析营销平台，优化营销发展战略，以应对不断变化的市场和客户需求，实现可持续发展。
责任编辑：王超
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