【《大数据背景下邮储银行TX分行所处环境及其理财产品精准营销面临的相关问题分析案例》12000字】

大数据背景下邮储银行TX分行所处环境及其理财产品精准营销面临的相关问题分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u560大数据背景下邮储银行TX分行所处环境及其理财产品精准营销面临的相关问题分析案例 1140211.1邮储银行TX分行基本情况 127271.1.1邮储银行TX分行简介 1175551.1.2邮储银行TX分行理财产品的综合情况 258371.2邮储银行TX分行理财产品的销售数据分析 3322741.2.1客户认购整体情况 3216571.2.2区域营销现状 5310931.3大数据背景下邮储银行TX分行所处营销环境的概况 7269371.1.1宏观环境的情况 7142882、政策环境 819373、社会环境 8261604、技术环境 980351.1.2竞争对手的情况 9308581.4大数据背景下邮储银行TX分行理财产品现行的精准营销现状分析 1048701.4.1大数据背景下邮储银行TX分行精准营销模式 10299951.1.4大数据背景下邮储蓄银行TX分行理财产品精准营销的调查 134000（3）精准营销的效果 14154952、内部职工深度访谈 16174531.5邮储银行TX分行理财业务精准营销策略存在的问题及原因分析 18144891.5.1获取数据客户种群不精准 18219921.5.2消费者数据分析部署不适当 18307741.5.3大数据分析结果营销应用手段单一 191.1邮储银行TX分行基本情况1.1.1邮储银行TX分行简介1995年1月，邮储银行TX分行正式成立，隶属于省会城市五大分行之一。邮储银行TX分行一直坚持“普之城乡，惠之于民”的理念，稳健务实、合规经营，积极寻求创新，为客户提供优质服务。经过26年的发展，邮储银行TX支行个人业务规模不断扩大，服务水平不断提高。目前经营网点13个，在岗职工110人，业务全面、经营稳定。截至2020年12月末，邮储银行TX分行总资产为254366万元，在本市一直居于领先位置。1.1.2邮储银行TX分行理财产品的综合情况邮储银行的个人理财业务大多是中小客户，这和银行自身的定位有关。相比于其他商业银行，邮储银行在村镇中根据竞争优势，这与邮储银行不断培育乡镇客户的理念分不开。邮储银行自推出“送金融知识下乡”等活动以来，广受乡镇客户好评，这不仅提升了乡镇客户的理财动能，而且也让客户在不断接触当中了解了邮储银行的理财产品。除此之外，在城市中开展理财产品营销时，邮储银行不断通过下沉市场和渗透市场的方式来提升营销服务水平，为中高端客户提供了更为优质的服务。品牌形象是理财业务发展的基础。客户不仅可以根据他们自身的理财风险管理承受力度的大小，自由地进行选择合适的银行理财产品，提高广大客户产品选择的自由性，同时也能使更多客户对该理财品牌更加深入了解。1、人民币理财主要包含邮银财富产品中的理财宝、日日升、月月升和鑫鑫向荣、鑫鑫向荣B款、邮银财富鸿运、邮银财富债券、邮银财富尊享、邮银财富智享、邮银财富畅享。表1.1邮储银行人民币理财产品产品名称产品特点认购起点预计年化收益风险等级销售对象日日升周期短流动性高、实时到账5万2.94%-1.78%PR2所有客户理财宝周期短流动性高、实时到账1万2.87%-1.4%PR2所有客户月月升每月开放、收益稳健5万1.0%-1.35%PR2所有客户鑫鑫向荣期限灵活、递增收益、实时到账5万2.4%-1.35%PR2所有客户鑫鑫向荣B款期限灵活、递增收益、实时到账5万2%-1.55%PR2所有客户邮银财富鸿运一年定开起存金额低纯固定收益资产配置1元4%PR2所有客户邮银财富债券固定档期发行、有预期收益5-15万2.84%-1.79%PR2所有客户邮银财富尊享受债市波动较小，更稳健30万1.50%PR2VIP客户邮银财富智享受债市波动较小，更稳健10-100万1.65%-1.7%PR2白金、钻石、私行客户邮银财富畅享受债市波动较小，更稳健100万4.60%PR3个人合格投资着2、代理保险包含代销传统寿险、分红险、万能险、教育金、养老金、健康险、意外险、财产险等代理保险。3、代销基金包含代销公募基金、基金专户、券商集合资产管理计划。4、代销国债包含凭证式国债和电子式国债。1.2邮储银行TX分行理财产品的销售数据分析邮储银行TX分行一共有13个网点，下面将通过统计其2020年理财产品的实际销售数据，对邮政储蓄银行的销售现状进行分析，为总结目前的营销现状和存在的问题提出解决对策提供参考。1.2.1客户认购整体情况将2020年度邮储银行TX分行2710人次的认购数量按照认购金额的不同进行区分，同时对各主要认购金额区间的认购数量占比进行统计，得出了图3-1按认购金额划分的理财产品认购数量、图3-2按认购金额划分的理财产品认购数量占比所示的分布信息。图1.1按认购金额划分的理财产品认购数量图1.2按认购金额划分的理财产品认购数量占比如图3-3按认购金额划分的理财产品交易金额、图3-4按认购金额划分的理财产品交易金额所示。图1.3按认购金额划分的理财产品交易金额图1.4按认购金额划分的理财产品交易金额综合以上统计数据及图表来看，可得出以下两个结论。一方面，邮储银行TX分行理财产品的客户群体主要集中于购买50万元及以下的理财产品。通过汇总我们可以发现，购买50万元及以下理财产品的认购数量的占比可达到85%，50万元以上理财产品的认购数量占比15%，由此可见，邮储银行TX分行理财产品的客户群体主要集中于购买50万元及以下的理财产品。另一方面，邮储银行TX分行理财产品的交易总金额的贡献度主要来自于认购额在50万元以上的理财产品的销售。虽然认购额在50万元以上的理财产品的客户认购数量远远低于50万元及以内的理财产品的客户认购数量，但由于单笔金额较大，这不足15%的认购数量所产生的交易总金额达到21708.07万元，占比募集资金总数的63%，其中特别是认购金额在100万元以上的仅有4%占比的认购数量所产生的交易总金额达到了46%的占比，接近了募集资金总数的一半，由此可见，邮储银行TX分行理财产品的募集资金很大部分依靠于高净值的客户资源。1.2.2区域营销现状表1.22020年各网点投资理财类年报表单位：万元TX分行人民币理财代理保险代理基金代理国债1存量309511254794902存量62467615477063新建16366043541694存量52139365851575存量24599025554376存量291282113332927存量369512848034528存量217211242992139新建45210850418410存量253335218026211新建150525434718912新建172819818543113新建890101122266总计34536857062394248图3-5存量分行、新建分行的理财产品交易金额占比邮储银行TX分行包括8家存量分行与5家新建分行，由表4-12020年各网点投资理财类年报表、图4-5存量分行、新建分行的理财产品交易金额占比可以看出，存量分行、新建分行整体的理财产品交易量、交易金额差距非常明显。邮储银行理财总的的交易资金总数为53593万元，其中8家存量支行理财产品的交易量能够达到43420万元，占比达到81%；5家新建分行的仅有10173万元，占比仅19%。图3-6各家支行理财产品交易金额具体地，将TX分行的每家支行的理财产品交易金额做成柱形图，如图4-6各家支行理财产品交易金额所示，明显地可以看出，任意一家存量支行的理财产品交易金额均高于任意一家新建支行的。存量分行与新建分行间理财产品的销售情况之所以具有如此大的差异，与机构建立时间早晚、网点数量的多少以及营销推广力度的大小有着很大的关系。存量分行以建立时间早、网点数量多、营销推广力度大的优势，在邮储银行理财产品的营销过程中发挥着中流砥柱的作用。目前，邮储银行的理财产品的品牌系列已经发展较为成熟，并获得了广大客户及多家数据机构的遍认可。1.3大数据背景下邮储银行TX分行所处营销环境的概况1.1.1宏观环境的情况1、经济环境改革开放的四十年风云让中国的经济经历了高速增长，在经济增长的快车道上行走，让很多经济增长的红利得到了释放，但同时也释放出一些结构性的弊端和问题。四十多年的风云历程让中国得到了重要的发展，同时也在现阶段面临了重要的转型和阵痛期。为了解决目前发展面临的困境局面，党中央国务院高度重视，并提出了“新常态”作为中国经济发展的主线，这主要体现在了优化经济发展结构和通过投资带动和创新驱动等模式让中国高速增长的经济速度慢慢降温，并转为中高速的经济软着陆赛道。当前国际产业结构正在向创新化发展，中美贸易结构出现了摩擦，国内产业结构也在面临调整，智能化和高科技化成为了推动经济发展的主流。近几年来，中国的经济结构也在高层的正确指导下向着平稳向好的节奏发展着，经济结构和增长质量已经趋于扭转，增速放缓虽然已经不可避免，但健康发展才是主要赛道。作为经济发展体系中最为重要的组成部分，金融行业的发展也被越来越多的经济学者和社会公众关注。根据中国人民银行的数据，截至2020年12月底，中国社会融资规模存量为284.83万亿元，其中人民币贷款为171.6万亿元，占总存量规模的60.25%。银行业作为金融行业不可或缺的重要组成部分，其本身非常依赖宏观经济环境的健康性和积极性。作为金融体系的核心分支，货币政策的传导机制在银行业中体现的淋漓尽致。国内资本市场随着金融发展的大背景已经日臻成熟和完善，在未来，金融脱媒已经成为不可避免的大趋势，存款利率的逐步降低，银行客户需求呈现多样化和个性化，个人可支配收入不断增长，投资者将资金从储蓄机构转移到了投资机构，进而通过各类业务以对利率产生影响，调整货币流通水平。2、政策环境政策环境方面，在金融行业逐步发展的大前提下，利率市场化的局面已经逐步形成，资本市场的不断完善也吸引了更多的竞争主体加入，互联网金融作为近几年的新兴金融主体加入其中，对传统商业银行的冲击较大，不仅占据了原先属于传统商业银行的市场，同时也分散了原先属于传统商业银行客户资源。这对于原本属于商业银行的盈利模式产生了冲击，并且为其利润的获取增加了极大的不稳定性，给传统商业银行带来了经营压力。这些新兴金融主题的崛起，让这些商业以后的利润空间进一步缩小，为其带来了压力。近几年银行业金融机构的吸收存款能力逐步下降，总负债率相对的也呈现了逐年递减的趋势。根据公开的数据显示，截至到2020年年中，同比增长率仅为6.6%，吸收贷款的增速逐年下滑。大型商业银行也无法避免逃脱这种颓势，在下滑的路上深陷其中。银行业金融机构作为传统的金融机构面临的困境和困难程度与日俱增，这与其坚持传统的营销模式分不开，并且银根缩紧、融资环境整体偏紧让银行的存款也趋于下降，加之许多原先趋于存款的客户将目光逐步瞄向了投资和理财，逐步造成了如今的局面。3、社会环境经济环境趋势向好也让个人财富实现了增长，这就导致了个人理财金融需求市场的进一步扩张。有研究数据显示，十四五计划期间，中国的私人财富总量将继续延续之前的增长态势，2021年的财富总量将突破300万亿元。个人财务总量的增加使得金融服务的市场业务增加，人们对于金融服务的需求从资产管理逐步向更专业化、个性化的金融服务需求转变。目前中国的诸多服务型行业都提出了以客户为中心的互动共建共享模式，对于提升客户的优质体验、个性化服务追求成为了企业竞相追逐的目标，客户在享受了高品质的服务体验后，也逐步从对比产品向对比产品和服务进行转移。各个商业银行间信息的不透明性逐渐降低，客户更乐意将各个银行之间的产品和服务体验进行对比。4、技术环境互联网应用的普及互联网技术的飞速发展，将人类社会引入了一个全新的结构化和非结构化数据和信息时代。在此期间，产生了大量的互联网信息资源，处理这些信息资源的技术成为从中获取商业价值的关键。百度、360等搜索平台建立了庞大的索引数据；微博、微信等互动平台积累了海量的人际数据，京东、淘宝等购物平台建立了可观的购物数据库；支付宝、微信等支付工具搭建了丰富的线上线下交易数据库。这些互联网巨头以不同的数据资产，选择自己的发展策略和商业模式，引领各自领域的行业发展方向。在某一领域拥有海量数据资产的企业将在该领域迅速发展，大数据必然成为互联网金融的宝贵资源。然而，挖掘这种资源需要一个高效的数据处理工具，找到这个工具已经成为一个难题。随着云计算技术的逐渐成熟，数据处理工具得到了彻底的创新。云计算不同于传统的单服务器计算模式，它是一种基于互联网的计算模式，将计算负担集中在远程服务平台上，即所谓的“云端”。它免除了用户对服务器软硬件的部署和维护，具有灵活易用的优点。在互联网金融中，云计算和大数据的结合可以获得大量有价值的客户信息和交易数据，大大降低了互联网金融的交易成本和摩擦成本。1.1.2竞争对手的情况目前邮储银行TX分行属于较早在此区域发展的银行，且所辐射的区域主要消费定位为城市中高端人群，所处区域中共有7家银行，竞争较为激烈。在此仅选取了工商银行作为国有银行的代表、兴业银行作为股份制银行的代表与邮储银行进行竞争态势矩阵分析。表4.1邮储银行与工商银行、兴业银行的竞争态势矩阵关键因素权重邮储银行工商银行兴业银行评分加权分数评分加权分数评分加权分数营销手段0.220.420.430.6理财产品收益0.130.320.240.4客户服务质量0.230.610.240.8专业的人才队伍0.230.640.820.4营销环境0.120.220.230.3网点数0.140.430.320.2大数据应用0.110.130.320.2总计12.62.42.9通过综合评分邮储银行2.6分仅次于兴业银行2.9，略高于工商银行2.4，虽然邮储银行的评分排中间位置，但是除网点数评分最高，占有最大优势，从与其竞争对手工商银行、兴业银行还存在一定劣势，在营销环境、营销手段、理财产品收益、专业的队伍人才、客户服务质量存在一定劣势，特别是大数据应用和评分最低，表现出邮储银行大数应用劣势明显，因此通过与竞争对手的对比分析，得出邮储银行的的大数据应用方面存在问题较大，而根据邮储银行的实际情况进行分析可能是因为邮储银行资金不够雄厚，且大数据平台的建设发展也相对其他国有银行、股份制银行来说较晚，以及邮储银行的员工大数据思维不足。1.4大数据背景下邮储银行TX分行理财产品现行的精准营销现状分析1.4.1大数据背景下邮储银行TX分行精准营销模式邮储银行从2017年6月正式启动精准营销项目，一期己全面上线，以客户管理、360视图、客户洞察三大功能接入电商平台、金融、中邮保险、中邮证券等业务。目前己是二期阶段，四类数据挖掘模型，围绕客户营销、销售、服务三个核心活动，以支撑一线营销与销售人员端到端流程贯通，包括：客户细分、保险产品外呼响应、客户的流失预警以及交叉销售，己实现十多个营销场景。设置了专门的数据仓库业务管理的职能部门，通过大数据技术，负责客户行为研究和业务方案制定。客户管理系统有营销模板（短信模板、话术模板等），每日有基于数百件的营销事件，从客户信息和交易事务中自动识别营销线索，通知理财经理进行跟踪，理财经理通过不同的营销渠道进行精准营销。邮储银行TX分行理财产品的精准营销模式包括数据抽取与集成、数据存储、数据分析、数据解释这四个流程。数据抽取与集成（1）数据的抽取。数据获取是指将数据源的数据经过一系列加工转换处理过程，加载到本系统中，即所谓的脚本处理过程。邮储银行的源数据分为两部分，即内部业务数据行内客户数据、行内产品数据，涵盖客户的基本信息、客户使用本行账户的消费记录、理财产品发行等金融信息和外部业务数据（市场信息、竞争对手信息等）。内部数据通过邮储银行邮政储蓄系统、邮政汇兑系统、网上银行系统等业务系统获取数据，金融客户辅助系统的营销客户基本信息表、客户AUM信息表，PLIS个人贷款业务系统的生效合同表、贷款五级分类表，CAIP收单业务处理系统的商户交易流水表等获取。外部数据通过借助移动互联网去全方位、多维度的获取用户更多的行为数据，与第三方数据提供商合作，搜集各行各业相关市场数据来获取。获取源数据后，系统通过数据导入体系完成源数据的抽取、加工转换、加载之后，将数据装载进入数据仓库。（2）数据集成。数据集成以TeradateFS-LDM为基础，它涵盖了业务需求确定的逻辑模型，模者映射转换数据不需要参考业务系统，对数据的集成转化使用标准的步法备行物理模型的定义并创建。逻辑模型转换到物理模型是非常规范化的，但不是的进行转换。对数据入仓进行集成转换可分为以下四类：第一，事务流水型转换，即业务流水进行转换入仓，如跨省、跨行的信息。第二，全转换，即对等数据库的全库文件进行转换入仓。第三，增量数据转换，即每日新增数据部分的转换入仓，如每天新增客户信息数据等。第四，参考代码集数据转换，即数据仓库参考业务系统的代码集进行转换入仓。代码集一般指业务系统的代码参数，如本行代他行标志等。2、数据存储邮储银行所有的业务数据都存放在中央数据仓库中，中央数据仓库主要被划分为五个逻辑存储区间：数据缓存区、基础数据区、应用汇总区、代码数据存放区以及一个临时数据存放区。数据缓存区临时存放各省和全国中心业务系统的接口数据，包括与原结构相同的业务数据以及经过初步整理后的业务数据。该区域将被划为32个逻辑区间，分别存放31个省和国家中心业务系统的数据，该区域中的数据被清洗转换后，将被清除，以节省数据库空间。基础数据区存放经物理数据模型整理过的详细数据，是数据仓库系统真正的数据中心，该详细数据的整合基于TeradateFS-LDM客户化了的邮政金融逻辑数据模型。应用汇总区存放各个应用系统（报表、OLAP)所需的综合汇总加工数据。代码存放区主要存放各业务系统中的代码规范以及代码对应的中、英文描述。临时数据区主要存放处理过程中以及业务分析时的临时性数据存储，该区域的数据做到即用即除、定期清空。3、数据分析通过技术人员运用统计学、概率论等诸多专业知识，使用数学模型对行内行外相关数据提炼，按多个维度对潜在客户和己有客户进行细分，包括但不限于：客户的基本属性、客户资产及负债、客户行为特征（如：渠道偏好、持有产品），给客户打标签，最终形成一个用户的标签库。在进行贴标签过程中，需要采用大数据技术的机器学习来保证模型的不断的自我学习有效的贴标签。基于机器学习创新的模型算法技术，对数据进行深度挖掘，探索客户画像和产品画像的匹配算法，包括基于业务规则的匹配算法、基于客户分群进行协同过滤的产品匹配算法、基于客户实时动态的高阶模型的匹配算法以及基于词向量高阶匹配模型的客户产品匹配算法等，并根据不同的业务场景，实际的营销条件，判断应用合适的匹配算法，实现实时地产品推送与反馈服务，实现精准营销。4、数据解释数据库系统形成可视化，将所有客户信息相关数据转化为图形、图像以及用户界面，实现图表联动、图表转化、表格下钻、多维切换，向用户清晰有效地传达数据所传达的信息。邮储银行专门的营销经理对数据库内客户信息解读，并根据不同客户特征，客户发生的交易活动，形成事件线索，通知理财经理进行跟踪。理财经理根据当前热点事件，通过对数据库客户信息筛选，对筛选出来的客户信息进行全方面解读，形成目标客户名单，最快速响应业务需求，帮助分行从热点事件中快速获得营销机会。营销经理通过对数据库内客户信息分析，分析出0-5万元资产客户，为提升小资产客户价值，将该部分客户信息形成价值客户提升线索，并发送给客户经理追踪。网点客户经理接收到追踪信息，筛选出部分可提升价值客户名单，在网点开展活期理财沙龙，符合条件为①、金融总量AUM值在0.1万-5万②、产品持有数量在3个以及3个以上，③、年龄在18岁－55岁。选出这部分客户是因为这些客户年纪还年轻，接受新事物的能力比较强，使用电子渠道较多，参与线上支付的占多数，经常在网上消费和寻求网络金融服务居多。然后电话联系客户，将有意向购买理财或想了解理财的客户约15人到网点，为客户讲解理财基础知识，理财不分钱多钱少，只要有投资意识，无论多少钱都可以理财，再向客户介绍我行优势活期理财产品，且这些理财产品在业内具有一定竞争力。最后通过一些现场互动和小游戏，向客户了解到具体资金不放在我行的原因是因为资产不多，还是对我行理财不了解，且在我行办理业务较少，一般将资产大部分放在其他银行了。针对以上情况，该部分客户还是与我行粘度不高，向客户推荐理财宝、日日升、月月升、鑫鑫向荣B款等开放式理财产品，让客户先尝试活期理财的便利性，后续可再继续根据情况，逐步追加理财金额，增加部分定期理财。通过沙龙活动，添加所有到访客户微信，以便后续营销跟进，多方面解答客户疑问，了解客户情况。1.1.4大数据背景下邮储蓄银行TX分行理财产品精准营销的调查1、客户的满意度问卷调查本文通过文献梳理，结合邮储蓄银行TX分行在理财产品精准营销方面的特点，为邮储蓄银行TX分行设置了针对理财产品精准营销方面的调查问卷，并在理财产品营销方面对客户开展了问卷调查（问卷详见附录），本文调研对象为100人，问卷发放100份，回收90份，有效率90%。下面对问卷调查的结果进行分析：（1）客户了解理财产品的渠道图3-7客户了解理财产品的渠道通过调查问卷统计客户通过营业厅的传宣了解理财产品的最多，其次是亲戚朋友的介绍，还有少部分为广告和其他媒体，通过电话营销了解的最少，总的来说营业厅的宣传和电话营销都是内部营销，因此客户通过外部渠道了解理财产品，邮储银行理财产品的宣传停留在内部营销，营销宣传渠道单一。（2）银行经常打电话给客户提供的信息与客户需求匹配度图3-8客户经理打电话给客户提供的信息与客户需求匹配度通过调查问卷统计客户经理打电话给客户提供信息与客户需求只有百分之32%，基本符合的占50%，还有18%不符合需求，可总结出来客户经理打电话联系客户提供的信息与客户需求匹配存在一定差异。（3）精准营销的效果3-9对理财经理提供的信息会感到厌烦程度3-10通过电话营销购买理财产品的概率通过调查问卷统计客户对理财经理提供的信息厌烦程度高，而且通过理财经理电话联系购买理财产品的几率仅为22%，可总结出精准营销的效果不明显。（4）客户对理财产品营销的评价图3-11客户对理财产品营销的评价通过对调查问卷的统计，客户对理财产品营销的最多感受是理财产品收益不明显，其次是理财产品单一，少量客户认为购买不方便，这都是产品方面的问题，在理财人员水平有限占4%，表明理财人员服务和能力还有待提升。2、内部职工深度访谈为更加全面、深入地了解邮储银行TX分行理财产品现行的精准营销现状、及大数据在该方面的相关应用，针对不同层次、职位的对象进行了深度访谈。围绕上述访谈目的，选取了几个方向共同进行了探讨（访谈提纲详见附录）。受访人A，现任4支行行长，在TX分行任职行长12年，具备非常丰富的管理经验。她谈到我们理财产品精准营销是利用客户管理系统作为有利工具挖掘客户潜在需求，在平时的工作中，多从客户管理系统中分析解读客户的基础信息及标签，才能结合客户的实际情况介绍适合他们的理财产品。但是经过多次的系统培训，还是有柜员不会熟练地使用客户管理系统，或因为短期业绩的发展，平时常以业绩为导向，过多地关注的是客户总数量和短期效益，而忽略了对客户质量的管理。在我行有精准营销的情况下，应该更注重客户管理系统的使用。为改善这一现状，支行长A说在今后的工作中会带领网点的其他员工多学习客户管理系统的使用，确保系统的熟练操作，能深入了解客户需求，提高客户管理质量。受访人B，现任TX分行营销经理，负责从客户管理系统分析客户信息再提取营销线索至客户经理去跟踪。营销线索是帮助客户经理发现营销机会的利器，能大大减少客户经理的基础工作，提升精准营销，但她提到平时在做客户信息分析是仅仅是参考客户管理系统内的数据，也有网点客户经理曾经向她反应过，营销经理发送的营销线索可能与客户实际存在的需求有差异。她经过分析思考发现客户管理系统的数据能从很大程度上反映客户特征，但是客户真正的心理变化是多变的，不能仅从系统数据对客户分析，要结合多种方式去进行客户信息分析，能更精准的挖掘客户需求。受访人C，现任TX分行信息技术部创新管理负责人，多年从事应用开发、创新产品推广工作。他谈到我行的精准营销的优势是根据大数据营销管理平台查找客户数据，提高营销人员查找客户资料时间，营销人员对客户信息更了解的话，也更能为客户提供好的理财指导建议，节约客户与营销人员的磨合时间，节约客户购买理财的时间成本。目前总分行正在着手建设大数据营销管理平台，一方面要为基层减轻负担，能够通过数据直接提取的报表不再要求层层上报；另一方面，为精准营销提供决策支持，同时能够预警风险。但由于邮储银行的大数据营销管理平台建设工作主要由技术人员牵头在做，他们通过编程、系统维护，虽然能够有效收集数据，但他们不具备足够的营销理论知识，造成收集的数据乱、多、分类不精准，使得营销人员在分析数据的时候，数据反应出来的客户信息与现实有一定偏差，平台的应用效果还有待提升。他提出在建设大数据营销平台的技术人员要加强营销知识的培训，充分将技术与营销结合起来，才能够准确获取潜在客户，提升客户信息与产品关联度。受访人D，现任TX分行信息分析员，熟悉支行数据库平台建设情况。他指出目前分行正在着手建设大数据营销管理平台，能够获取更多数据，但存在获取数据难，数据有碎片化的缺陷问题。行内的数据容易获取但系统多且缺乏紧密衔接，使得所有数据很难整合，导致提取的客户种群不精准。行外的数据获取受到限制，大数据的应用虽然很广泛，但是其他渠道数据是不可能实现共享的，数据获取存在一定封闭性。他向上级领导提出过能否与电商和社交平台合作，借助外部平台获取更多相关客户数据。另一方面在系统建设方面，再与相关技术部门继续改进，数据库系统能将行内所有系统数据紧密衔接，对数据进行整合。受访人E，现任TX分行12支行理财经理，主要工作是专门维护理财客户、拓展新客户，具备8年金融工作经验。谈到精准营销，她提到作为管户客户经理，每月每季度都有电话营销、短信营销的任务，她会对照自己的客户名单与每位客户进行联系，向新客户推荐新发行理财产品的购买或是提醒老客户已购理财产品到期等服务。在目前的客户管理系统里，她能够看到客户的资产概况及已有产品列表，然后主要是根据自己的经验、对客户的熟悉程度去推荐新产品从而实现交叉销售。但因为现在客户接收到的广告信息太多，她的营销电话经常被直接回绝，只能间隔一段时间后再进行联系，暂时没有找到比较好的解决办法。造成这种情况的原因邮储银行营销宣传渠道单一行造，过度打扰容易使客户反感。营销人员开展头脑风暴法来进行其他营销途径以及推广形式的创新，避开消费者最常接收短信或电话等，给消费者新的感官体验。通过跟多名邮储银行TX分行人员的深度访谈，在不同角度上了解了邮储银行TX分行理财产品精准营销的现行策略与效果。总结发现，现行的精准营销策略在以下几个方面存在问题：1.收集数据方面：通过与信息分析员的谈话，发现目前理财产品精准营销大数据的获取因为外部数据获取有一定封闭性，导致数据获取难。另外各部门系统多而无法紧密衔接，导致获得的数据散而乱，缺乏整合。数据分析结果方面：通过与信息技术创新管理负责人的谈话，发现数据库平台建设的相关技术人员营销理论知识不足，导致客户信息分析不准确。通过与营销经理的谈话，发现他们在平时做营销线索提取时，仅参考客户管理系统的数据，导致推送的营销线索与客户的实际需求存在一定偏差。数据产生效果方面：通过与支行长的谈话，发现网点客户经理仍然存在对客户管理系统的使用不熟练的情况，导致无法准确分析客户需求。通过与理财经理的谈话，发现目前大数据的精准营销，仅仅在利用客户管理系统的数据，筛选出目标客户名单，再对客户进行短信或电话营销，营销宣传手段单一，导致客户被过度打扰，直接挂断电话，营销效果不佳。1.5邮储银行TX分行理财业务精准营销策略存在的问题及原因分析1.5.1获取数据客户种群不精准当前邮储银行对客户实际需求挖掘的精细度还不够，客户的分类还不是很明确，在获取客户数据时，所有的客户都被包含在大数据营销范畴，导致获取数据客户种群不精确。产生数据客户种群不精准的原因有以下两个：数据采集具有局限性，在大数据时代，数据是复杂的，多样性的，谁拥有数据，谁就有可能掌握市场的主动权．数据规模虽然很庞大，但这些数据的拥有者还是相对独立的，数据的来源完全取决于数据拥有者的释放程度。企业对于数据的采集并不容易，有时，不一定能获褥想要的关键数据。大数据