论文总字数：35472字

摘 要

本文在大数据迅猛发展的时代背景下，从理论和数据分析两方面分析了我国商业银行的营销现状，并系统分析了大数据发展对商业银行的影响因素。本文在市场营销学的理论基础上，从市场营销的4P理论角度入手，分别选取在产品（Product）、定价（Pricing）、渠道（Place）和促销（Promotion）四个方面上成功利用大数据提升营销能力的案例进行分析。最后结合市场营销的理论分析，提出适用于大数据时代的商业银行营销策略建议。

本文共五章，第一章为绪论部分，介绍文章的研究背景及思路方法，并对大数据和商业银行的相关理论进行文献回顾。第二章分析了大数据影响商业银行营销的理论机制，并运用理论分析和数据分析的方法分析了我国商业银行的营销现状。第三章从营销学的基础4P理论出发，分析了商业银行运用大数据的营销策略，具体包括用大数据方法为产品与服务提供更合理的市场定位、利用大数据对风险的评估结果对产品进行定价、通过大数据方法开辟线上渠道和实现更精准的促销等。第四章从产品、定价、渠道和促销四个角度出发，通过银行客户营销案例分析了光大银行借助大数据方法在运营过程中应用的产品与定价营销策略，通过商业银行与阿里巴巴合作进行金融产品创新的案例分析了商业银行借助大数据方法在运营中应用的产品与渠道方面的营销策略，通过银行资本高级管理案例分析了工商银行借助大数据方法在运营过程中应用的定价策略。第五章是全文的总结与结束语，总结了以上研究得出的启示性结果，对我国商业银行在大数据时代的营销策略提出建议。本文旨在通过理论研究和案例分析两个方面结合找到适合我国商业银行的营销策略，通过大数据的方法提升我国商业银行的营销水平。

关键词：大数据，互联网金融，商业银行，营销策略

Commercial Bank Marketing Strategy Research In the Era of Big Data

Abstract

This paper is under the background of the era that big data is presented in rapid development, I analysis of the current situation of our country commercial bank's marketing from two aspects of theory and empirical , and systematic analysis of the data.,the influence factors of development of commercial banks. In this paper, based on marketing theory, from the theoretical perspective 4P market to start, which are the Product, Pricing, Place and Promotion.Then four cases were selected to be analyzed which are about how banks using big data to enhance marketing capabilities .were selected commercial Banks in China to use big data technology to improve the marketing ability of the case.The theory of marketing analysis, put forward suitable for big data era of commercial bank marketing strategy recommendations.

This paper includes five chapters. The preface introduces the meaning and the background of this research. And make review of literature about big data and commercial banks marketing strategy.In the second chapter, I analyzes the mechanism of how big data influence commercial bank marketing and analyses the present situation from two aspects: theoretical and empirical .The third chapter base on the marketing 4P theory, analyzes the marketing strategy of commercial banks to use large data,such as using large data to locate products and services more reasonably, using large data to for risk assessment to make product pricing, opening online channels and achieve more accurate sales through large data method.The fourth chapter begin with product, pricing, place and promotion,analysis the case about how Everbright Bank bank using large data method in product marketing and pricing strategy.Analysis the case about finance commercial banks cooperate with Alibaba to innovation in the application in the operation of commercial banks by means of large data method to show how to use the product and channel marketing strategy. Analysis senior management of the bank's capital by case of the application of the Industrial and Commercial Bank of China during operations by means of large data method for pricing strategy. The fifth chapter is the full text of the summary and conclusion, summed up the results of the above studies, make recommendations for China's commercial banks in the era of big data marketing strategy. This article aims to find a suitable marketing strategy to enhance the level of China's commercial banks marketing by the method of big data through analysis for both theory and case studies.

KEY WORDS: big data ,internet finance, commercial bank

目录

摘要： I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1研究的问题及背景 1

1.2文献综述 1

1.2.1大数据的理论界定 1

1.2.2商业银行营销相关理论 2

1.2.3基于大数据的营销策略研究 3

1.3研究思路和方法 4

第二章 大数据对商业银行营销策略的影响分析 5

2.1我国商业银行营销现状分析 5

2.1.1负债业务分析 5

2.1.2资产业务分析 6

2.1.3营销效率分析 6

2.2大数据对影响商业银行营销策略的影响 8

2.3大数据时代我国商业银行营销发展趋势 10

第三章 基于大数据的商业银行营销策略分析 12

3.1商业银行产品策略 12

3.1.1零售业务 12

3.1.2非零售业务 13

3.2商业银行定价策略 13

3.3商业银行分销渠道策略 14

3.3.1传统营销渠道 14

3.3.2新技术营销渠道 14

3.4商业银行促销策略 15

3.4.1全方位促销 15

3.4.2全员促销 15

3.5大数据时代下商业银行营销策略体系设计 15

第四章 基于大数据的商业银行营销案例分析 17

4.1基于大数据的商业银行客户营销 17

4.1.1客户营销案例市场背景 17

4.1.2客户营销理论分析 18

4.1.3客户营销实施成果 18

4.2基于大数据的金融产品创新 19

4.2.1我国金融市场产品创新现状 19

4.2.2网络金融平台与商业银行合作创新 19

4.3基于大数据的市场风险控制 21

4.3.1基于大数据的资本高级管理案例背景 21

4.3.2基于大数据的内部评级法 21

4.4基于大数据的运营优化 22

4.4.1产品和服务优化 22

4.4.2市场和渠道优化 22

4.4.3舆论分析优化 23

4.4案例总结 23

第五章 结论与建议 24

参考文献： 25

致谢 27

第一章 绪论

1.1研究的问题及背景

近年来，“大数据”一度成为网络热词，人们惊呼“大数据时代”来了。虽然在日常生活中经常听到这一词汇，但对于它的确切定义人们往往模棱两可。大数据(big data,mega data)，也称为巨量资料，指的是一种海量、高增长率和多样化的信息资产，这种信息资产需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力（杨旭，汤海京，丁刚毅 ，2014）。由于现代商业模式的本质就是对数据进行处理筛选预测然后从中获利，所以大数据对于现代社会的各个方面都有一定影响，其中金融业和互联网业首当其冲。大数据的发展为互联网和金融业的发展也提供了有力支撑，在大数据时代，金融业的入门标准变成了公司有无独特数据资产，因此传统银行业必然会受到巨大冲击，所以研究在大数据时代，传统的银行营销面临的挑战和应当采取地策略是是十分必要的。

在大数据时代，互联网金融是大势所趋，各个互联网公司以及社交网络的用户数据、运营商数据、电子商务数据等都可以为该企业向金融业转型作支撑，像中国移动、腾讯、阿里等掌握大量有效用户数据企业的在未来的银行业里应该都会有一席之地，因为他们有独特的数据资产。同时反观现有的国有大型银行也都在利用企业的数据优势发展电子商务业务，与新兴互联网金融企业抢夺市场。互联网金融的发展虽然遵循着不同的路径，但也以大数据作为金融资产的核心，和传统银行业共同推进金融产业的大变革，因此大数据决定了金融业的未来。在此背景下研究商业银行应该采取怎样的措施应对大数据时代的变化，应该怎样改变自己从而更好的利用大数据方法是十分有必要的。

1.2文献综述

1.2.1大数据的理论界定

大数据并非一个确切的概念（Viktor Mayer-Schönberger，2013）。“大数据”一词由Viktor Mayer-Schönberger于2008年提出，起初，这个概念是指等待处理的信息量过大，已经超出了当时日常生活中使用的一般的电子计算机处理数据的能力，即数据的大小超出了电子计算机运作时可以使用的内存量，因此工程人员必须改进处理数据的工具。现在大数据普遍被认为是人们基于大量数据可以完成的事情，而这些事在少量数据的基础上是无法完成的。大数据不仅仅使人们通过数据得到新的认知、基于数据创造出新的价值；大数据也改变了现代商品市场的组织结构，改变了政府公民之间的关系。

大数据具有4V 的特点：一是数据容量巨大（volume）。据国际数据公司（International Data Corporation,简称IDC）的统计，仅在2011 年一年，就有1.8ZB（2 的70次方）的数据出现，其中中国的数据占到了全球总数据量的13%。二是数据类型众多（variety）。相对于以往以文字信息为主的结构化数据，大数据时代的数据类型明显增多，除了文本信息，还包含了图片信息、音频信息、视频信息、地理位置信息等半结构化和非结构化数据。三是数据价值密度低（value）。例如，在对股票市场的全天交易信息的监测中，只有很少一部分可以用来分析某一只股票的市场表现。四是需要很快（velocity）的数据处理的速度。大数据时代每天都有海量的数据更新，因此对数据的处理速度有很高的要求。

大数据的精髓之处主要在于人们在接收、分析、处理数据时发生的变化（Viktor Mayer-Schönberger，2013），这些转变将改变人类理解和组建现代社会及现代商品市场的方法。

第一个变化是：在大数据时代，人们有更多的数据用来分析，有时候甚至可以处理某个研究课题相关的所有的已知数据，而不再依赖于样本统计，也可以理解为样本等于总体；第二个变化是：由于研究数据非常丰富，因此人们对于数据的精准性的要求不像以往那么苛刻；在前两个的基础上发生了第三个变化，即人们停止了对寻找因果关系的狂热。在传统的数据处理领域，因果关系几乎可以解决所有问题，但是现在面临的情况是：首先，由于有前所未有过的巨量数据，因此处理数据的效率非常关键；其次，由于数据更新速度快，对处理速度的要求增高，许多数据处理要求在瞬间完成才能满足处理要求。

大数据这种全新的模式的普遍应用将对从人类整体至个人的各个层级都产生革命性的影响，这些影响主要集中在以下四方面。

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