<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE wml PUBLIC "-//WAPFORUM//DTD WML 1.1//EN" "http://www.wapforum.org/DTD/wml_1.1.xml"><wml><card  id="index"  title="清华金融评论  &raquo; Blog Archive   &raquo; 腾讯营销学院：社交大数据在金融中的应用路径"  ><p>
			标题：腾讯营销学院：社交大数据在金融中的应用路径<br/>
			时间：2018年1月17日 (下午1:21)<br/>
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            标签：无<br/>
			作者：清华金融评论<br/> 
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科技正快速对金融行业的产品服务进行革新，大数据、云计算等重要技术正在推动金融领域各个方面转型，基于社交终端产生的社交大数据带来新市场环境，让金融行业在营销、获客、风控方面迎来新机遇与挑战，这种背景下金融机构应借助数据力量积极拥抱新变化。



社交大数据在金融业的应用
随着互联网的快速发展，大数据（Big data）应运而生。大数据通常被认为是海量的、高增长的数据。在此基础上，基于互联网中各类“社交”工具而产生的社交大数据也随之产生。目前，被广泛应用的Facebook、Twitter等社交软件都产生了大量社交数据。在中国，微信、QQ等社交软件也沉淀产生了海量社交大数据。数据显示，社交网络平台的快速发展快速促进了社交大数据的诞生，目前全球范围内存在60亿社交网络账户。
社交大数据的产生通常以通信和社交为核心，能够连接人和人之间的沟通交流，能够连接互联网和各行各业，能够在新的领域创造新生态，能让资讯和服务以互联网为媒介给生活提供各种可能性。由于在社交工具上存在用户习惯发布兴趣偏好、心情等个人信息，因而借助社交工具沉淀产生的社交大数据有其独特特征：该类大数据可以多维度、细颗粒度丰富人群画像，画像内容可以具体到学历、职业、年龄、兴趣爱好、育儿习惯、消费习惯等。
进而，社交大数据的发展带来新市场环境，其包含的金融消费者消费行为方式、消费发生的场景以及金融业务提供者的服务模式给金融机构和新兴金融品牌带来了不同以往的生态场景，可以为金融业提供全生态的服务。
一方面，海量社交大数据成为现实社会的重要参考，并将影响金融行业未来发展。中国经济在过去30年来飞速成长，金融产品需求不断被激发出来，但金融行业产品渗透率、投资产品多元性和可选择性(如针对消费者的信贷产品设计)还没有完全满足经济发展所触发的新需求。社交大数据创造了一个完美场景，让金融可以更好地结合互联网“沃土”实现更多触达。
另一方面，海量社交大数据可以精准了解用户需求，从社交数据中挖掘数据最大价值，提炼出用户的信用资质与金融需求，可以帮助预判消费行为，进而帮助金融各子行业精准发掘最有需求的用户。
精准营销
互联网对商业模式的颠覆，让金融行业面临着营销环境的巨变。借助社交大数据进行的智能营销能帮助广告主更好地与消费者相互连接，在数据、技术、流量等维度解决广告主营销痛点，助推消费升级。
消费升级趋势之下，用户产生了新需求，相应的广告主也产生了新“痛点”。传统金融行业面临传统商业模式急需渠道转型以及数据资产运用不足；互联网金融产品面临流量采买粗放，欠缺对场景的考虑、用户洞察欠缺营销依据以及用户留存活跃面临挑战；两者都存在获客质量与成本难以保证的问题。
借助社交大数据，可以解决传统营销“痛点”，实现精准营销。金融业通过对社交大数据的统计分析可以让营销渠道更精准地投放和触达。
一方面，社交网络场景下，金融用户在互联网上产生工作、娱乐等行为时就提供了营销触达机会，能把金融产品与用户所在互联网做有机结合，让数据精准融合、嫁接在自然原生场景上，进而帮助金融机构在线上实现良好营销。
另一方面，智能金融营销云等服务可以将智能营销与金融合作进行触点结合：将广告主一方数据与社交数据、生态企业数据整合在一起，运用到用户画像、潜客扩展、交叉销售等应用场景，全方位提升金融行业营销效能，帮助典型金融客户达成不同阶段营销目标。
不过，如何在数据营销和金融融合的同时尊重客户隐私、保护数据安全是值得引起重视的一个问题。毕竟数据营销与数据滥用二者存在本质区别：大数据营销并不会具体挖掘具体某一个用户的隐私信息，而是通过算法归类和内容分析，通过“标签”将人群分组，辅助广告主进行精准营销。
精准获客
社交让金融产品真正取用于人，金融行为正在迅速与社交相融合，社交大数据能让金融行业垂直标签体系深化，营销全链路数据打通，社交数据赋能广告主一方数据；让智能投放产品提高效率，洞察工具建设完善洞察维度，精准洞察消费者特点，让能力输出共建金融生态，进而精准获客。
一方面，大数据时代，通过数据、技术（产品）和流量三大核心价值，全方位提升金融行业效能，为客户精准画像进而帮助典型金融客户达成不同阶段目标，催化金融角色定位，让金融行业精准定义高质新客、甄选潜客以及召回流失的新客和潜客等。
比如，通过对拥有超过9亿活跃用户的腾讯社交平台进行的金融消费者画像分析显示：信用卡客户群体通常关注境外游，对体验民宿、深度游有偏好，注重生活品质，新增信用卡绑卡用户中18岁～24岁占比超过1/4，如图1所示；贷款客户群体通常消费兴趣强烈，尽管收入不高，但是他们会用高性价比的二手类App、经济型酒店来满足自己的需求；保险客户群体通常家境优渥、事业有成的中产阶级，注重自身健康，也注重子女教育。此外，随着90后步入职场，他们的保险意识也在苏醒。理财群体大部分在25～30岁，正处于要买房买车高消费的阶段，而且子女年龄尚小，是想要花费但是又不敢放手花费的状态。
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基于这种社交大数据刻画的消费特征的融合，金融机构就可以实现精准获客。比如，社交大数据分析显示信用卡办理应该“存量”和“增量”齐头并进；贷款办理应该结合消费场景进行个性化沟通，同时注意风控；寿险公司应充分利用社交关系链覆盖决策主体人群，也要充分考虑90后投保需求，设计相应的寿险产品。理财方面，金融机构考虑获客时在沟通内容上要让客户没有后顾之忧，同时产品设计要实现财富增值。此外，也要树立独一无二的品牌形象，为消费者提供清晰的利益点和价值点。
另一方面，社交行为数据作为征信的重要参考，与传统征信依据相结合，大大延展了覆盖用户的范围，让社交、资讯行为与金融服务之间的互通与应用实现了高度融合。比如，社交大数据和央行征信数据的结合，可以提供征信审批，比较理想的社交大数据客户，数据本身可成为授信参考，比如，对于一些果农就可借助社交大数据的授信接收到贷款审批。
风险权衡因子之变
对有经营风险的金融行业而言，风险是重要的环节。社交大数据背景下，对用户的理解有多有少：多了更多的触点，少了实实在在实体接触的了解，怎样在中间取得平衡、怎样做好风险的控制是重要的事情，风险权衡因子设定也因此而变。
想象一下，在传统模式下用户要办一张信用卡，首先要填一张信用卡申请单，银行根据所填资料进行内部分析，鉴定一个授信额度。为核实数据银行需要打电话核实申请人填写的资料是否真实，最后银行根据收集一个人的信用数据进行判断，对他进行额度确立、风险评价。这些数据的收集，是被动的、静态的，数据也可能存在虚假的信息。
社交大数据时代，可以借助社交数据给一个客户授信、风险定价，这个过程都是基于真实的动态数据。比如，社交大数据对学历覆盖率和准确率都有了质的提升，这有助于有效把握风控。随着技术发展，未来传统金融会逐步向新金融模式发生转变，风控也会因此而变。
金融机构如何拥抱新变化？
随着行业政策放宽以及消费升级，金融产品类型层出不穷，互联网金融产品呈现多元化，无论是对于贷款、理财、保险、证券等领域，都通过开放渠道、流量入口和平台等方式合作共生。在互联网之变、金融之变、用户之变之下，金融机构应该借助数据和技术的力量解决上述痛点，拥抱新变化。
在社交大数据营销背景下，对金融机构而言，营销效率的提升和营销效果的提升其实是金融效率和金融效果的提升，就是帮金融客户解决效率和效果问题，实现更广泛、更精准、更高效、更有效的整体目标。
金融机构需要积极转变思维，拥抱行业变化，借助社交大数据进行营销时要定制目标人群，满足个性化需求。在营销方面，要进行广告主需求分析，目标人群拆解，数据挖掘清洗以及精准的投放应用。定价方面，要直指金融产品转化目标的智能出价策略，按产品类别定制转化目标，考虑转化价值的差异化动态实时，基于效果反馈优化下一次出价。
社交大数据背景下，金融营销需要更加精准。第一，投放端定向升级，金融属性更加丰富，更细颗粒度：细分学龄、职业信息等维度；第二，更高精准度，优化训练样本，增加更多特征集，划分长期兴趣与短期需求；第三，更多行为融入，支付行为数据刻画消费状态和亚文化特征。金融营销的关键在于在对的时候，找对人，说对话。将数据融入每一个环节，在对的时间点通过最合适的内容击中受众。
冰冷的数据和科技的进化同样可以温暖金融行业。面临智能化浪潮传统金融机构需要跨越数据权限，将数据快速整合使其更加互联网化进而应用到更多场景。新型金融品牌须通过对品牌和客户做专项的用户分析、深度的洞察、整合式传播以及及时的品牌指数监测，以打造差异化和生态化的平台。
（本文编辑/丁开艳）



[1] http://www.thfr.com.cn/wp-content/uploads/2018/01/hulianwangjinrong.jpg
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