實現大資料精準營銷的策略

（一）打造差異化產品定位。

透過大量客觀資料統計分析，細化分層，最終達到精準定位的目的，可以實現兩個目標，一是由於產品設計緊跟客戶，以讓客戶獲得“深得我心”的客戶體驗；二是基於精準定位，可以發現小微客戶群中的優質群體，並從產品定價等維度實現差異化服務。以小額貸款為例，可以依據歷史貸款不良率進行區域分層，對經濟發展快、信用記錄普遍較好的地區，降低准入門檻，提高貸款的額度；透過同類客戶用款的集中時間統計分析，在用款前及時主動提供貸款服務，回款期及時攬儲；農商銀行也可以依據小微企業的銷售額、營業年限劃分不同的發展階段，設計不同的金融服務方案，根據小微企業小額多頻的用款特點，可實施迴圈借貸，隨借隨還等靈活的還款方式。透過存量資料統計挖掘適用不同貸款物件的最佳擔保方式和授信額度。

（二）實現資料的有機結合。

主動化和深層次是對銀行客戶服務提出的全新要求，主動化的客戶服務，體現為將客戶信用轉化為資訊流，並從中分析客戶特徵和風險偏好、使用者習慣之後智慧分析和預測客戶需求，並在合適的時間點進行主動推送。只有注重資料的分析和整合，對資料進行完整性和準確性評價，實現各種資料收集的有機連線，如透過ATM的統計記錄，得到某一顧客的存取款清單和銀行渠道資訊的整合後，可以得到顧客的資訊，如姓名、性別、年齡、電話等，以及一段時間內的銀行賬戶情況。還可以透過資料中心中顧客支付方式，如現金、借記卡、微信、支付寶等情況記錄，瞭解該顧客的支付習慣。

（三）維護客戶關係。

隨著經濟大資料浪潮的到來，農商銀行要愈加重視客戶關係的維護和管理，良好的客戶關係能直接幫助農商銀行快速洞察客戶的需求動態，如何加強銀行的客戶關係管理，能否高效的管理和挖掘客戶資源，能否與客戶之間建立長期的良好關係，已成為農商銀行持續保持競爭優勢的關鍵所在，透過對以往的客戶資料進行挖掘和分析，可以從農商銀行現有客戶中找出影響客戶劃分的關鍵因素，從而將客戶資訊進一步細化分類，為分析客戶、瞭解客戶、細分市場提供資料支援，從而可以更加有針對性的進行客戶關係管理。