互联网金融精准营销范文

引言：寻求写作上的突破？我们特意为您精选了4篇互联网金融精准营销范文，希望这些范文能够成为您写作时的参考，帮助您的文章更加丰富和深入。

篇1

风控：互联网金融的核心在于风控，第三方支付机构应建立好风险防控体系，无论是利用大数据征信体系，还是安全技术手段，最终都需要接受市场的检验，不断完善风控体系。而历经不断验证和完善的平联贷风控创新模式：三级资金保障安全、两级八阶段风控、纯粹融资信息平台。将“平联贷”打造成中国互联网金融安全、纯粹、公开、高效的交易服务平台。

优化：在全国一哄而上发展互联网金融，经历“跑路、洗牌、整改、突围”的行业性阵痛之后，快速创新优化迭代成为必修课。

2016的互联网金融时代，谁能做好流量，牌照，场景，谁就能领先他人一步。

其终极竞争的核心在于“流量为王”，P2P平台的获客成本高达800元—3000元，如何有效降低获客成本提高转化？

一、精准定位新富中产消费

当今中国有成熟购买能力的消费者是8亿人，其中6亿人是屌丝，另外2亿人中的一大半，也就是1亿以上属于中产阶级。这些人是在最近几年才渐渐成为了中国主流消费的人群。财经专家吴晓波认为：2016年将是新中产消费的元年。我们将进入一个新的金融商业时代。互联网金融、保险、理财产品等各种资产组合会大幅提升家庭理财的水平。中国会出现非常庞大的阶层，叫做食利阶层，新型的中产阶级已经崛起，新的消费能力正在诞生。

二、互联网金融流量为王

中国平安集团董事长兼CEO马明哲认为：互联网会对金融产生什么影响？第一个，十年内，60%以上的信用卡没有了，被取代了；第二个，十到十五年内，大部分的中小金融机构的前台由互联网的企业，非金融企业来取代或者代替；第三个，金融机构网点的前台将会走向四化：小型化、社区化、智能化、标准化。互联网金融的战略完全是不一样的，它是流量为王，从服务入手，最终还是价格驱动。

三、利用大数据优化精准营销和精细化运营

引流推广3个目的：1、品牌曝光；2、提升销售转化；3、增加用户/粉丝。

篇2

何为金融互联网和互联网金融？业界虽无统一定论，但有两类说法：一是从参与者角度定义，将金融企业利用互联网技术开展业务，称为金融互联网，将互联网企业开展金融业务定为互联网金融；二是按业务实质区分，将线下金融业务“搬”上网，定义为金融互联网，将利用大数据对客户信息进行处理，形成客户信用评价基础所做业务定为互联网金融。笔者倾向后一种。

股份制商业银行面临转型困境。相对于大型商业银行，从网点布局来看，股份制商业银行大体只进入了100个左右地级以上城市，仅占全国333个地级以上城市的1/3左右；同时现有网点多位于城市中心区，在县域地区分布较少，甚至很多发达县市也未能形成网点的有效覆盖。因此在客户及业务拓展过程中，普遍受到网点资源制约，难以形成规模效应，只能是重点布局大型商业银行无暇顾及的细分市场领域，形成自身特色。如招商银行强在零售、民生强在小微、兴业强在同业、中信强在对公。而这种经营方式带来的是市场空间有限，发展后劲不足的困境，转型是必经之路、常走之路，经营上就会受经济周期影响较大，如履薄冰。

互联网为中小股份制商业银行摆脱网点资源限制，迅速扩大客户规模提供了可能。股份制商业银行参与互联网金融竞争重点应做好四方面的工作，逐步形成自身核心竞争力：

风险管理

银行是经营风险的企业，风险管理是银行经营的生命线。有人说银行家是“在晴天也撑着雨伞的人”，这形象凸显了银行经营活动中的保守倾向，因为只有控制好风险，银行经营才能稳健，也才能获取客户信任。

在互联网技术出现之前，由于信息不对称，银行对信用风险的管理，主要以财务模型与抵押物模型为主。由于客户风险管理的成本较高，所以银行信贷资源往往向财务状况优质客户倾斜。互联网带来的海量数据积累与强大数据挖掘技术，降低了银行获取客户行为信息的成本，使银行可通过客户在互联网中的数据足迹，如收入记录、支出记录、消费习惯、行为习惯、人口统计学属性及其他信息，形成客户行为画像，预估客户的购买力与还款能力，构建互联网金融的信用评价模型。但应注意，这种基于大数据的信用风险控制方式，极度依赖于模型的精准性，且模型有可能被客户揣摩迎合，所以客户行为画像不会替代传统的风控模型。商业银行仍需坚守传统的财务模型作为银行风险管理的根本，在此基础上研究基于大数据的客户行为画像模型的具体算法，进而利用互联网信息技术得到涵盖客户财务画像和行为画像的全面客户画像，并依此搭建更全面的、覆盖全流程的风险管理体系。例如网络贷款类产品，要在贷前使用多渠道数据信息交叉比对实现风险评估，在贷中利用大数据建立的客户评价模型分析客户收入水平及稳定性等，在贷后建立动态风险监测预警机制并结合贷后变换操作管控机制，实现对贷后风险的有效管控。互联网带来的大数据，让银行对客户信息的了解更加充分，在传统风险管理模型的基础上，完成了风险控制技术的标准化。

在新的风险控制模型下，银行将客户电子商务行为数据转化为客户金融属性数据，进而可以通过模型，自动审批和核定授信额度，从个案的审批转变为批量的审批。这样便可大批量的筛选客户，提高客户拓展效率，并使得原来传统在线下无法覆盖的客户得到服务，将小额、分散、短期、无抵押、无担保的资金需求纳入中小股份制商业银行的服务范围，使服务“丝”客户成为可能。

客户体验

互联网技术带来了服务时间、空间的无限延伸，可以使人们的消费、投融资等金融行为变得高效、便捷，也为银行创新金融服务，提供差异化风控手段与差异化服务策略带来可能。某种意义上讲，互联网竞争是在竞争风险管控与客户体验的平衡能力。

差异化风控。基于大数据的分析技术，得到客户完整的实时画像，建立预测分析模型，就能对客户进行实时的基于消费行为的风险判断。这种基于交易级的判断将比基于客户级的判断更真实与具体，不再是对某一群体使用同样的控制手段，而是还原了每一个独特的客户个体，针对性地使用差别化风险控制手段，从而带来差异化的客户体验。传统支付的安全控制措施以物理隔离、硬件防控为主要手段，如USBkey（U盾），以额度限制为辅助手段，如手机支付限额等。但传统的安全措施就要让渡一部分客户体验。USBkey身份认证的安全等级虽高，但同时带给客户很高的学习成本。操作复杂、兼容性低、跨渠道使用难度大，都降低了客户体验，与互联网金融快速、便捷、简单的理念背道而驰；而通过较低的交易限额控制风险，则无法满足客户对支付的基本需求。核心需求不能满足，必将导致客户流失。

进入互联网时代，我们可以收集并分析客户交易数据，如IP地址、MAC地址、客户属地、交易时间、交易对象、交易规模、交易频率等，从中提取客户日常交易特征。当客户发生一笔交易时，系统将比对这一笔交易与日常交易特征的一致性：简言之，如二者一致，便推断该交易的真实性与安全性，降低安全认证级别或允许客户进行大额交易；如二者不一致，则认为该交易存在欺诈风险，系统将自动提高交易安全认证级别或给予较低的交易额度，来防范欺诈行为。通过差异化的风险控制，做到“防小人，不防君子”，从而提升客户体验。

差异化服务。结合客户行为画像，我们可对客户的消费行为、需求动机进行精准洞察，搭建精准营销平台，定制有针对性的差异化服务策略，以提高服务质量和客户转化率，使得银行低成本高效率地在潜在用户群中推广自身产品与服务。例如，我们可以了解客户在金融服务中的生命周期阶段。针对客户生命周期阶段演变，推送不同的金融服务和个性化信息展示：学生时期主要推送支付类产品，成家立业时期主要推送信贷类产品，中老年财富积累时期主要推送财富类产品。此外，我们可以根据客户交易的历史纪录，对规律性业务做定时自动处理或推送提醒，对客户常用交易在网银或手机APP界面上做针对性的排布和展示，提高产品服务的智能性与友好性。

客户定位

传统银行客户定位于高端客户，因单个客户业务规模大，可摊低银行各项服务和风控成本。但事实上，由于高端客户市场竞争激烈，其对银行议价能力较强，并且享受了银行各种费用减免及附加服务。对处于市场竞争劣势的中小商业银行而言，高端客户市场实际利润空间有限。

在互联网金融时代，随着互联网技术的应用，尤其在大数据和云计算技术的支持下，长尾客户群体可成股份制银行丰厚利润的增长点。

当互联网技术解决信息对称及运营成本的问题后，股份制商业银行，可重新寻找客户定位，定义优质客户，并避开竞争红海。过去按照年龄、收入等属性划分高端客户群体的客户定位方式已不再适用。任何年龄、收入的客户都可以纳入互联网金融经营的客户范围，即使是“丝”客户，只要有信誉，同时有旺盛的金融需求，并能支付相应的成本，都可以成为中小股份制商业银行的客户。

在零售银行方面，客户定位可以从中高端，扩展至为“有小资情怀”的，注重生活品质的人群；公司银行方面，可以围绕供应链上下游，扩展客户，打破原有地域时空的局限。

营销思维

互联网改变了人们的生活方式，人们的生活行为大量从线下迁移至线上，银行的营销方式也应相应地转变，去适应客户的生活方式的变化。通过利用互联网技术，改变线下营销与传统媒体广告的高投入、低产出现状，使银行产品高效且低成本地直达目标客户。

在精准营销方面，通过客户行为画像，了解客户的资产状况、行为习惯、生活习惯，精准把握客户需求，进而可以在线上进行点对点的营销，准确地提供客户所需服务，避免对客户的骚扰，甚至做到雪中送炭，而非锦上添花。例如，客户着急转账时，将客户需要的服务放在他最容易找到的地方，让他毫无干扰地快速完成，远比在这个过程中银行不停地介绍理财产品给他的感受要好。

在打通线上线下O2O（Online to Offline）营销方面，通过设计打通线上线下的互动营销工具，可满足客户线上与线下动作交互的需求，覆盖每一个与客户可能的接触点，增加营销机会。例如可搭建互联网金融产品的专属权益兑换体系，在研究客户群体的喜好并定制精准营销方案后，通过遍布线下的精彩服务或活动吸引网点客户成为线上客户。为分支行员工提供用以扩大客户规模、提升客户黏性、提高客户活跃度的营销工具。此外还可利用O2O的互联网行为模式，设计业务推广与业绩统计工具，用于开拓行外营销团队，借力打力。外拓营销团队可通过智能手机、移动媒体使用该工具，让营销工作可以在碎片化时间进行。该模式的探索将颠覆传统的营销理论和营销模式，可以最大限度、最低成本的拓展产品和业务的销售渠道，吸引更多的客户转化。

篇3

对于金融行业来说，大数据的价值尤其明显。因为在金融行业内，每天都会产生大量的交易、报价、业绩报告、消费者研究报告以及官方的统计数据公报等。如何利用合理高效的手段，将有价值信息从浩如烟海的海量数据当中提取出来，已经成为了目前金融行业企业面临的共同难题。

精准用户分析

对于互联网金融来说，大数据的首要作用即在于帮助其寻找合适的目标用户，实现精准营销。在目前的互联网金融领域，很多新兴的企业，大多以做贷款或者金融衍生产品为主。其主打的卖点主要在于较高的投资收益或者较低的手续费优惠。但是在竞争日益加剧的市场环境下，由于不能保证资金流稳定，或者客户粘性而倒闭的企业随处可见。

虽然互联网金融目前还处于“混沌初分”的状态，但的确已经有了很多成熟的案例。这就已经可以通过大数据进行分析，为金融企业寻找自己的目标客户，并解决营销问题提供了可能。比如通过定向技术查看用户近期浏览过的理财网站，通过关键词，浏览数据建立用户模型，从而实现优化产品的实时推荐频度，以便最大限度的锁定有效用户等。

大数据助推互联网金融

篇4

2013年被称为“互联网金融发展元年”，也是互联网金融得到迅猛发展的一年。自此，第三方支付机构开始走向成熟化，网络借贷平台崭露头角，众筹融资平台开始起步，我国互联网金融进入高速发展期。伴随着支付宝增值服务余额宝的诞生，各种传统金融机构线上服务和信息、销售平台等发展的同时，人们逐渐发现互联网可以满足自己不同的金融需求，由此，像金融搜索和网络金融超市这类为客户提供“整合式”服务体验的资源整合平台应运而生。与此同时，互联网金融开启了全新的发展阶段。

一、培养互联网金融人才的必要性

截至 2015年底，中国互联网用户数达 6.88亿人，互联网普及率达到 50.3%，手机网民达 61957万人，手机上网使用率为90.1%。截至2015年12月，我国网络购物用户规模达到4.13亿，较2014年底增加5183万，增长率为14.3%。手机网络购物用户规模增长迅速，达到3.40亿，增长率为43.9%，手机网络购物的使用比例由42.4%提升至54.8%。网络零售企业深挖农村市场消费潜力，农村地区网购用户占比达到22.4%，阿里巴巴、京东、苏宁等电商平台在农村建立电商服务站，招募农村推广员服务于广大农村消费者。在 2014年 6月 19日，中国人民银行调查统计司副司长徐诺金在《中国 p2p借贷服务行业白皮书 2014》会上指出，必须严肃认真看待互联网金融带来的冲击与挑战，而其中之一是冲击传统的物理银行概念，商业银行将成为 21世纪灭绝的恐龙。

根据2014年P2P金融行业薪酬调研报告以及前程无忧发2015年离职薪酬调研报告显示，作为P2P核心职能技术研发类职工薪酬调整幅度相对最高达10.3%，所以薪酬增长背后反映出人才的供不应求。2014年P2P从业人员按照10万人算起，2019年P2P从业人员将达到50万人，2024年达到170万人。而P2P仅仅属于互联网多种业态当中一类，按照商业银行从业人员整个体系当中人员占比情况，估算整个互联网金融行业人员需求，初步得出一个数据，2019年互联网金融从业人员将达到93万人，2024年达到315万人，考虑到互联网金融在效率方面优势，特别在人员效率方面优势，未来五到10年互联网金融人才缺口达到百万人。

目前，金融人才结构性矛盾日益凸显，互联网金融与传统金融的差异决定培养互联网金融人才方面的不同。目前，互联网金融人才最急需的人才缺口，出现在金融数据量化分析、金融产品创新、金融建模、风控等岗位。互联网金融近几年在中国发展迅速，但人才储备方面严重不足。中国金融人才结构性矛盾日益凸显。我国高校培养的金融人才却以基础宽泛的应用型人才为主，无法满足金融实业界对金融人才的需求，并且随着中国互联网金融的迅速发展，更加剧了互联网金融人才的供需缺口。因此，基于互联网金融的精髓，培养相应的互联网金融专业的高素质技能型人才是十分必要的。

二、高职互联网金融专业学生的职业定位

传统金融机构欲发展互联网金融，需要互联网经验的人才。不同的行业对互联网金融人才的需求不同，以往单纯的互联网公司，现在计划进入互联网金融行业，缺少的是金融人才，如理财规划师，风控人员；而传统的金融机构如银行、证券、基金等机构，已经有了金融人才储备，但是缺乏既懂得金融又懂电商运营的技术人才，这时只能从一些电商公司挖人了，如阿里巴巴基本成了目前各家金融机构的人才库，大量的人才从阿里巴巴流失到金融机构。

现在高职已经开设互联网金融专业，而新的专业的人才培养目标及课程与传统截然不同；笔者从智联招聘、中华英才网、赶集招聘等招聘网站上搜集汇总信息发现在互联网金融人才中，适合高职、大专层次的学生岗位的主要有如下职位：互联网金融产品经理、风险经理、产品运营经理、数据分析员、客户经理等，具体的岗位职责及任职要求见表1。从搜索的结果可以看出：招聘对象主要集中于以产品经理、营销型人才、风险控制人员、数据分析员为主要对象。

三、高职互联网金融专业的人才培养模式

现今的人才培养模式中，主要定位为技能型的人才培养模式。但是由于金融机构对毕业生的学历要求高，如XX银行对金融人才的要求就是“ 211+985”高校毕业生；同样这种现象也出现在证券及保险的管理层。高职学生毕业后，主要从事于基层营销，特点是“好用、适用、顶用”，由于有较好的专业素质，深受用人单位的喜爱。可以考虑根据以上表格1中相应的岗位职责和任职要求来制定互联网金融高职层次的人才培养定位及核心课程。目前高职或者大专院校的金融专业，随着人才市场对互联网金融的需求升温，重点应该放在培养符合本地需求的互联网金融营销型人才。加强营销型课程、商务礼仪、电子商务、数据分析方面的课程，具体可以从下面几个方面去培养：

1、产品营销经理，在人才培养方面，应该具有良好的客户产品沟通能力，保持与客户的良好接触、了解客户的资产，向客户推荐合适的产品。这要求进入专业的学生，要具有理财知识及营销知识。

2、风险分析员，在传统的金融行业，风险管理，已经是比较重要的职位。但是，在互联网金融时期，这一位置凸显重要性，因为有的客户在网上是见不到面，同时，客户的征信状况了解得又不是非常的彻底。尤其是，最近 P2P中，大量的平台倒闭，客户违规等现象，屡屡发生，如著名的 P2P公司宜信，亏损 8个亿，大量的呆账、坏账威胁着企业的生存。所以，风险分析员在互联网金融中至关重要。

3、数据分析员，在互联网金融中，数据的分析重要也上升。 2014年，一个名字“大数据”始终响彻在金融行业，通过数据分析，挖掘客户的潜在需求。如招商银行通过互联网搜集和分析客户信息数据和行为数据等锁定潜在客户，并借助互联网的行为定向、地域定向和内容定向等方法实施精准营销。招行通过对客户交易记录进行分析，有效识别出潜在的小微企业客户，并利用远程银行和云平台实施交叉销售，取得了不错的效果。

在互联网金融挑战各个金融行业的今天，培养人才方面也需要相应的调整及创新。结合当地经济，加强互联网金融方面的营销型人才培训。坚持“而向市场、服务地方、办出特色”的办学宗旨，与企业紧密合作，以互联网金融企业需要为目标，通过设计具备知识、能力、素质结构的人才培养方案，定位于培养高素质的互联网金融营销型人才。

参考文献：

[1]孙诚德.玩转互联网金融[M].北京：北京联合出版社，2015.11.

[2]陈勇.中国互联网金融研究报告2015[R].北京：中国经济出版社，2015.3.