内容发布更新时间 : 2024/5/5 7:42:27星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

②借助营销，抢占线上金融消费市场。鉴于线上金融主要采取批量化、集约化处理模式，所以银行传统的柜面服务终将被微信金融平台所替代。届时，客户与银行柜面人员无需会面，通过手机定位导航服务与社交网络完美结合，微信金融平台就将被打造成一个基于移动互联网的虚拟金融电子商务社交圈，银行可随时随地为客户提供综合性的金融、商务服务，为客户打造社交化的金融E生活。

目前，银行亟须抓住微信与电子商务的发展契机，借助微信金融平台，采用银企合作、交叉营销模式，以第三方支付的方式开拓微信金融新业务，挖掘新的客户资源，迅速抢占线上金融消费市场，使银行综合性跨业服务图谱拓展得更宽，成为金融创新的蓝海。

微信营销应是银行建设微信金融平台的第一步，下一步则需通过搭建更加开放的平台，与电子商务公司、航空公司以及其他金融机构实现跨界合作，使微信金融平台的服务更加丰富和多元化。

同时，以线上线下相结合的模式，通过交叉营销、跨界服务等手段，商业银行可在微信金融平台上与特约商户、线下企业开展广泛合作，体现联盟价值，充分发挥合作营销作用，深度锁定上下游企业、终端客户。

此外，银行还要积极介入本地重点行业和客户群，针对百货、餐饮、商旅、物流、电力、通讯、高新技术等传统优势行业及新兴领域，构建战略联盟，在互惠互利、共同发展的前提下，开发各类区域性微信服务，加载增值服务内涵，锁定客户资金流，共同维护客户。在降低自身运营成本的同时有效推广微信金融平台的应用，并以此布局抢滩消费金融市场。 （二）客户情绪分析

所谓情绪分析，是指收集客户在包括社交网络在内的网络平台上的言论和活动，不仅包括他自己的部分，还包括他最近关联到的其他好友，由此得到的数据，经过一套科学设计过的计算、分析系统，得出某个具体客户近期的情绪走向，为预测客户行动、帮助银行指定具体的应对措施提供帮助。

对于银行来说，客户情绪分析最有用的一点是帮助银行更有效率地回馈客户。银行都组织过各种客户回馈活动，但又不知究竟应当挑选哪些客户进行回馈、哪些客户经过维护可以促成更多的交易——大部分时候，银行只是完成既定的任务，将礼品派送出去就完事，以为这样就能在激烈的竞争中留住自己的目标客户。

而现在，银行可以在客户情绪分析工具的帮助下更有选择的进行类似的活动。例如，近期要做一个针对产品的活动，就以产品为关键词，对当前的客户情绪进行研判，得出主流客户群体对于银行产品的态度，再依照态度的不同来选择不同的活动策略和活动力度。这样不仅能帮银行节约成本、提高效率，最为重要的是，这也是维持现有客户忠诚度，并尽可能多

地吸收目标客户的有效方式。 （三）客户行为预测

银行可以根据客户以往的消费记录，尤其是与金融产品直接相关的消费记录，以及目前所持有的银行产品的使用情况建立数据收集模型，通过一定时间的数据收集和分析之后，便能为银行下一步的产品策划与营销提供翔实的数据参考。在此基础上，诸如交叉销售、深度挖潜、提升单个客户贡献度、保持客户忠诚度等等业绩或营销目标都能更轻松的完成。当你知道客户的情绪变化，还知道客户可能的购买需求，只要你能以合适的方式将客户所需要的东西及时递上，客户自然会乐意接受。

同时，大数据应用还能帮助银行实现有效的风控。国外已经有一些金融机构利用大数据来帮助金融产品交易、信用卡消费等方面的风控。尤其是在信用卡、无抵押贷款等产品上，通过大数据建立的模型，银行能准确的知晓某个客户的生活和消费情况，从而选择是不是要发放卡片/贷款给他，或者要不要给他提升额度、延迟还款期。一旦某个客户出现异常行为，银行也能在最短的时间内知晓，并采取相应的措施防止风险案件的发生。 （四）数据挖掘助力市场细分

1.客户数据信息的整合

目前几乎所有商业银行的客户数据都是分布在不同的系统中，如果要统一银行内部所有的业务数据，就必须提供一个完整的银行客户数据模型，该模型应该能够自动提取、保存现有数据，且能满足隐含给客户关系管理的需要。数据挖掘技术能够按照统一的数据标准和规则，利用相关技术，将分散在银行各个业务系统中的个人业务数据整合到统一的个人信息数据仓库中，最终形成一个统一的客户视图。

2.多维数据下的精确分类

在非结构化的大数据基础上，数据挖掘可以做到对客户的精确细分，这建立在关联分析和聚类分析的基础上。关联分析和聚类分析是客户精确细分中常用的两大方法。关联分析可以用来对分类标记已知的各种缺失数据做出预测或映射，如在知道某位用户的分类属性的情况下，预测其月均存款额。决策树方法和聚类分析可以帮助公司根据用户的某项特征（如每位用户的盈利能力）来对某项业务市场进行细分。 参考文献：

[1]李曙光.数据挖掘在我国零售银行业务中的应用[J].武汉理工大学学报（社会科学版）,2006（04）

[2]黄昶君.大数据助推银行零售业务量化经营—大数据时代的零售数据挖掘和利用探索[J].海南金融,2014（01）

[3]董引娣.数据挖掘中关联规则在零售业中的应用[J].重庆科技学院学报,2010（01） [4]康书生,曹荣.互联网大数据技术在融资领域的应用研究[J].金融理论与实践,2014（01） [5]顾芸菡.数据挖掘在金融方面的应用[J].数字化用户,2014（01）

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