這些東西都在BATJ等巨頭手裡，他們給商品、人打上萬的量級的標籤，然後精準分析，精準推送，機器比我們好了解我們，這是非常可怕的。

隨著網際網路的發展和智慧手機普及率的提高，網民規模與移動端網民規模增速均放緩。艾瑞諮詢分析， 2016 年手機網民規模已經達到了 6.6 億人，市場增量空間減少，移動端流量紅利消失。而對於企業而言，使用者增量獲取越來越難了，獲取成本也越來越高。而存量使用者如果做不好，又會遭到競爭對手的搶奪。所以，對於企業而言，從粗放式運營轉到以精細化運營則更顯得十分重要。而精細化營銷應該又如何做呢?

個人覺得，精細化營銷需要一套比較規範的指導體系，同時利用資料在每個環節中起到決策的作用，快速幫助企業實現精細化營銷。

現在大資料不斷髮展衍生出了很多用途，而在營銷上面的用途是徹底改變了營銷模式。而該如何利用大資料來進行精準營銷呢？

1、針對性營銷

　　大資料可以提供某些企業交易特點和資金需求特點，可以幫助業務部門對企業的資金需求進行分析和篩選，提供現金管理產品，幫助企業解決流動性問題。大資料可以幫助信用卡中心追蹤熱點資訊，針對特定人群提供精準營銷產品，增加新卡使用者，例如熱映電影、娛樂活動、餐飲團購等。銀行針對特定人群推出定製的理財產品，保險產品。

　　2、社交化營銷-善融商務

　　人們的社交行為產生了巨大的資料，利用社交平臺，結合大資料分析，金融行業可以開展成本較低的社交化營銷，藉助於開放的網際網路平臺，依據大量的客戶需求資料，進行產品和渠道推廣。透過網際網路社交平臺返回的海量資料，評測營銷方案的階段成果，實時調整營銷能夠方案，利用口碑傳銷和病毒式傳播來幫助金融行業快速進行產品宣傳、品牌宣傳、渠道宣傳等。

　　3、信用風險評估

　　銀行可以利用大資料增加信用風險輸入緯度，提高信用風險管理水平，動態管理企業和個人客戶的形用風險。建立基於大資料的信用風險評估模型和方法，將會提高銀行對中小企業和個人的資金支援。個人信用評分標準的建立，將會幫助銀行在即將到來的信用消費時代取得領先。基於大資料的動態的信用風險管理機制，將會幫助銀行提前預測高風險信用違約時間，及時介入，降低違約機率，同時預防信用欺詐。

　　4、欺詐風險管理

　　信用卡公司可以利用大資料及時預測和發現惡意欺詐事件，即使採取措施，降低信用開欺詐風險。銀行可以基於大資料建立防欺詐監控系統，動態管理網上銀行、POS機、ATM等渠道的欺詐事件，大資料提供了多緯度的監控指標和聯動方式，可以彌補和完善目前反欺詐監控方式的不足。特別在識別客戶行為趨勢方面，大資料具有較大的優勢。

　　5、提升客戶體驗

　　銀行可以依據大資料分析，可以對進入網點的客戶提供定製服務和問候，在節假日為客戶提供定製服務，預知企業客戶未來資金需求，提前進行預約，提高客戶體驗。私人銀行可以依據大資料分析報告，幫助客戶進行金融市場產品投資，賺取超額利潤，形成競爭優勢，提高客戶體驗。保險業務可以依據大資料預測為客戶提前提供有效服務，提高客戶體驗，同時增加商業機會。理財業務可以利用大數分析，快速推出行業報告和市場趨勢報告，幫助投資者及時瞭解熱點，提高客戶滿意度。

　　6、需求分析和產品創新

　　大資料提供了整體資料，銀行可以利用整體樣本資料，從中進行篩選。可以從客戶職業，年齡，收入，居住地，習慣愛好，資產，信用等各個方面對客戶進行分類，依據其他的資料輸入緯度來確定客戶的需求來定製產品。銀行還可以依據企業的交易資料來預測行業發展特點，為企業客戶提供金融產品服務。

　　7、運營效率提升

　　大資料可以展現不同產品線的實際收入和成本，幫助銀行進行產品管理。同時大資料為管理層提供全方面報表，揭示內部運營管理效率，有力於內部效率提升。大資料可以幫助市場部門有效監測營銷方案和市場推廣情況，提高營銷精度，降低營銷費用。大資料可以展現風險檢視控制信用風險，同時加快信用審批。大資料可以幫助保險行業快速為客戶提供保險方案，提高效率，降低成本。理財產品也可以利用大資料動態提供行業報告，快速幫助投資人。

　　8 、決策支援

　　大資料可以幫助金融企業，為即將實施的決策提供資料支撐，同時也可以依據大資料分析歸納出規律，進一步演繹出新的決策。基於大資料和人工智慧技術的決策樹模型將會有效幫助金融行業分析信用風險，為業務決策提供有力支援。金融行業新產品或新服務推向市場前，可以在區域性地區進行試驗，大資料技術可以對採集的資料精準營銷進行分析，透過統計分析報告為新產品的市場推廣提供決策支援。

當前大資料時代。資料分析跟人們帶來了很大的便利。大資料英語報告方面。比如說，航空航天。出行。農業。醫藥電子。極大地降低了成本。展現了科學的魅力。大資料時代。人人都享受。大資料帶來的便利。快捷。