基于數智化技術的A企業信貸客戶精準營銷策略研究

摘要：隨著數字經濟的快速發展與金融科技的廣泛應用，數智化技術已成為推動金融行業轉型的重要驅動力，在國家政策鼓勵和市場需求變化的雙重背景下，信貸業務的精準營銷逐漸成為金融機構提升核心競爭力的關鍵策略。本文以A公司為研究對象，研究在數智化背景下的信貸業務精準營銷策略，通過深入剖析其現狀，發現A公司信貸業務精準營銷策略存在數據整合能力、客戶需求匹配、營銷渠道多樣性及風險管理協同等方面存在不足，并基于精準營銷理論分析問題成因，最后提出了基于數智化技術的優化策略，包括構建數據整合與分析平臺、建立多維客戶畫像、加大數智化技術應用投入、完善客戶生命周期管理、拓展多元營銷渠道，以及加強風險控制與營銷的協同管理等方面。研究認為，通過數智化技術對金融信貸業務的全面賦能，企業可以實現對客戶的精準營銷，達到與客戶需求的深度匹配，進而為金融機構的持續發展提供動力。

關鍵詞：精準營銷；信貸業務；數智化

中圖分類號：F2文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2025.15.007

0引言

近年來，我國經濟經歷了高速發展階段，數字化產業也逐步融入各行各業當中。2015年，時任國務院總理李克強提出“互聯網+”概念以來，信貸行業正經歷著前所未有的變革。從宏觀層面上看，金融業的數字化、智能化已成為推動經濟高質量發展的重要驅動力。近年來，中國人民銀行、銀保監會、國家金融監管總局等監管機構通過政策、會議共同傳導了要強化金融科技能力的精神，包括《中國銀保監會關于銀行業保險業支持高水平科技自立自強的指導意見》《深圳市關于金融支持科技創新的實施意見》《關于做好上海銀行業科技支行梯度培育提升科技金融專業能力工作意見的通知》等。政策核心主要提出要優化科技信貸機制，用好貸款政策工具，運用先進技術提高信貸風險評估能力并強化科技信貸的服務能力。在這一背景下，信貸業務不僅面臨著日益激烈的市場競爭，還需要應對客戶需求日益個性化、信用風險管理更加復雜的挑戰。所以如何引入數智化技術，使信貸機構可以通過對大量歷史數據的深入分析，建立精準的用戶畫像，識別潛在的優質客戶，并在合適的時機通過個性化營銷策略進行有效觸達，成為當前金融行業企業發展的主要方向。

本文研究以A公司為例，聚焦基于數智化技術的信貸客戶精準營銷策略，探討當前金融企業在信貸業務精準營銷中存在的問題，并針對這些問題提出相應的優化策略，為企業的發展提供助力的同時，也為同行業提供參考和借鑒價值。

1文獻綜述

精準營銷作為一種面向特定客戶群體的市場策略，已廣泛應用于多個行業。張煜（2022）研究了學術圖書館中的精準營銷策略，認為精準營銷能夠幫助在圖書選題、資源開發、讀者市場等方面作出更為科學的決策[1]。胡志遠（2019）則從新媒體的角度分析了出版機構的精準營銷策略，強調通過自媒體平臺提升品牌知名度，實施精準營銷[2]。余吉安等（2019）以電影《頭號玩家》為例，探討了如何通過大數據實現電影產業的精準營銷，優化產品推廣策略[3]。

近些年機器學習技術在精準營銷中的應用日益廣泛，Zhuk和Yatskyi（2024）發現，傳統的電商營銷策略難以適應個性化需求，而機器學習則能夠通過不斷學習和迭代，改善客戶關系管理，提升營銷效果[4]。翟倩倩（2024）通過研究外賣行業的消費數據，指出在有監督學習模型中，神經網絡比傳統回歸模型更適合用于消費趨勢預測[5]。機器學習還能夠精準識別消費者的品牌決策偏好，避免同質化競爭，提高企業的市場份額。銀行理財產品的精準營銷，尤其是在大數據技術的支持下，能夠顯著提升銀行的市場響應速度與服務效率。Singh和Ayon（2023）分析企業如何通過數字化轉型，在精準營銷領域取得了顯著成績，提升了市場響應速度和客戶滿意度[6]。Gallego（2024）進一步驗證了大數據在銀行營銷中的核心價值，指出大數據技術能夠增強產品銷量和客戶滿意度，從而提升市場競爭力[7]。Gulijianati（2023）利用大數據進行多渠道數據采集與整合分析，能夠為金融企業提供全面精準的客戶信息，優化決策過程[8]。

2A公司信貸業務營銷現狀

A公司是一家國有企業，注冊資本超百億，主營業務涉及小額貸款、擔保、金融租賃、資產管理、汽車金融、商業保理等多個金融業態。據了解，截至2024年三季度，A公司業務余額超過500億元，客戶數超4萬戶（包括法人企業類及個人類）。基于精準營銷視角，其信貸業務具有較為顯著的特點和發展態勢。

2.1區域及產品分布

從信貸區域分布來看，信貸投放在A公司所處省份的業務余額超90%，筆數余額預估不到五分之一。區域集中度成因與金融監管有關，A公司各金融業態行業監管均對跨省經營有一定限制。

從產品分布來看，A公司信貸產品主要面向高價值資產，在滿足企業固定資產投資需求上具有一定的優勢，尤其是企業融資擔保業務。這兩項幾乎占據公司法人類大部分比例，說明公司在傳統信貸模式中依然保持較強的市場地位。從另一方面看，A公司在服務小微企業和個性化融資需求方面能力非常欠缺，其小貸業務和其他創新型業務的占比極低，這說明A公司當前在信貸業務精準營銷上存在較大的不足。

2.2信貸借款用途分布

從借款用途來看，消費類用途（含汽車租賃）業務筆數占比超過七成，但單筆金額較小，其借款主要以滿足個人消費、購置汽車為主；公司法人類項目建設、流動資金等用途筆數僅占較少比例，但單筆金額較大，業務集中度高。以上說明A企業信貸業務在面向企業生產經營方面的業務營銷面有待拓寬，以分散風險。

2.3信貸客戶行業分布

從行業分布來看，A公司信貸業務按余額集中于“制造業”“批發和零售業”和“租賃和商務服務業”，以上行業都有一個共同特點，即這些傳統行業對流動資金需求量大且資金周轉快，對企業風控能力和精準營銷能力要求較低。而較為考驗A公司信貸營銷能力的新興行業如信息傳輸、軟件和信息技術服務業、科學研究和技術服務業等的占比明顯偏低。這種行業選擇偏重傳統經濟，對新型產業適配性不足的問題影響A公司未來發展。

3A公司信貸業務精準營銷存在的問題分析

3.1數據整合與分析能力不足

A公司雖然已經積累了較為豐富的客戶和業務數據，但未能有效運用于營銷、獲客和風險管理等實際領域。主要原因一方面是內外部數據整合能力不足，另一方面是數據分析能力欠缺，

在數據整合上，其數據來源單一且孤立，外部數據（如政府、行業大數據和客戶行為數據）未能全面介入，導致數據生態不全面，存在“數據孤島”問題，繼而無法開展有效的數據分析工作。在數據分析能力上，A公司的數據分析更多停留在基礎層面，缺乏對客戶行為數據、行業動態數據的深度分析和實時動態監控，也未能形成具有前瞻性的客戶洞察與營銷決策支持。

3.2用戶畫像不精準

用戶畫像是企業精準營銷的基礎，企業要對客戶進行深入細分，并且匹配需求。A公司對客戶的分類更多基于行業、控股類型等基本維度，缺乏對客戶個性化需求和信用行為的細化分析，導致營銷方案較為通用，難以深度契合個體客戶需求。

以客戶資金需求預測為例，A公司缺少精細化建模和動態調整能力，在實際操作中會出現授信額度與實際需求不匹配的情況。以某初創科技公司為例，其核心競爭力不體現在報表資產中，即使該公司有明確政府訂單、經營回款路徑，仍無法通過A公司授信評級，需人工干涉調整才能推進項目。因此，A公司的用戶畫像不精準，對客戶的分類主要依賴于傳統的屬性數據（如行業、企業性質等），而缺乏行為數據（如消費模式）以及偏好數據（如對金融產品的需求偏好）的支持，且行業覆蓋面集中于個人和傳統行業，對于新興行業的關注度較低，未能充分發掘新能源、數字經濟等領域的潛在客戶，影響了未來市場拓展的多樣性。

3.3營銷渠道單一

公司當前的信貸業務幾乎完全依賴于各家子公司自主營銷，渠道較為集中，甚至高度依賴于業務部門領導骨干。這種模式在提高管理效率的同時，也限制了公司通過多元化渠道觸達潛在客戶的能力。雖然A公司擁有社交媒體賬戶，但是該賬戶運營效果不佳，根據后臺數據，其微信公眾號關注人數僅為2000人左右。因此在互聯網金融快速發展的背景下，A公司未能充分利用線上平臺、社交營銷、移動應用等新興渠道擴展客戶覆蓋范圍，使得與客戶的互動性和溝通效率較低，營銷的傳播廣度和影響力受到限制。

3.4客戶關系管理方式落后

在客戶關系管理方式上，一方面A公司更傾向于關注新增客戶的開發，而在存量客戶的維護與增值服務方面投入有限，尤其是對客戶生命周期的管理較為粗放，未能根據客戶在不同生命周期階段的特定需求提供差異化的產品與服務。另一方面，A公司在客戶服務的精細化方面缺乏相應的能力，對客戶個性化需求的產品和服務設計較少，客戶的特殊需求難以得到有效滿足，導致客戶的長期價值難以得到充分開發。

4數智化背景下A公司信貸業務精準營銷優化策略

4.1打破數據壁壘，構建數據管理體系

當前A公司的在信貸業務數據中仍存在較高的空白區域以及部分借款用途標注不明確的情況，為了實現精準營銷，公司需要構建全面的數據管理體系，解決企業在數據收集和管理上的不足。

4.1.1拓寬數據搜集渠道

首先引入先進的數智化數據平臺，整合內部業務數據、客戶數據與外部數據（如行業大數據、區域經濟數據、政府公開數據等），打破數據孤島，實現數據全鏈條打通。其次采取多渠道數據采集擴大數據覆蓋面，結合線上信貸申請平臺、線下業務辦理流程、合作伙伴渠道（如車輛銷售企業）等多途徑采集企業和個人客戶數據。

4.1.2強化數據分析能力

在數據采集后，公司需組建專業的數據科學團隊，利用大數據分析技術挖掘客戶行為模式、市場趨勢和潛在風險，對現有數據進行清洗和標準化處理，解決數據不完整、分類模糊的問題。以信貸放款區域為例，仍存在12%左右的空白，精準營銷策略優化需要將這些“空白”數據分類并明確歸屬，優化行業分布的細化分類，并且引入實時監控系統，實時處理客戶行為和市場環境，支持精準營銷的動態調整和響應。

4.2深挖用戶需求，優化用戶畫像

A公司的信貸業務主要集中于傳統行業和個人消費板塊，對新興行業和科技型客戶關注不足，這說明A公司對客戶需求的鉆取不夠深入，所以A公司需要通過用戶畫像分析，更精準地理解客戶需求，并優化業務結構。

4.2.1基于現有行為數據構建用戶畫像

A公司當前手中已經掌握大量用戶數據，基于這些數據采取機器學習和神經網絡算法，可以更精準地分析客戶的借貸行為，對用戶的貸款習慣、借貸頻率、行業背景等數據做深度鉆取，構建精準的用戶畫像。對于頻繁借款的中小企業客戶，分析其行業分布和資金用途，了解其對流動資金的核心需求。對于汽車消費信貸客戶，可進一步細分其偏好車型、價格區間等特征，進一步優化車輛金融產品設計。

4.2.2利用社交媒體數據豐富用戶畫像

互聯網時代，絕大部分客戶都擁有自己的社交媒體賬號，企業可以結合客戶在社交媒體上的偏好、互動數據等信息，利用大數據分析技術，發掘目標客戶的興趣偏好和信貸需求，例如如果客戶近段時間不斷關注汽車相關信息，并結合客戶現有擁有汽車情況，給客戶推送汽車信貸信息，從而發掘其潛在需求。

4.3加快營銷渠道多元化建設

A公司信貸業務的營銷渠道相對單一，更多依賴合作機構的業務推廣，一般通過電話邀約、線下推廣的方式營銷，缺乏多樣化和高效的營銷觸達手段，所以需要開發更優質的營銷渠道，覆蓋更多潛在客戶，提高客戶觸達率和轉化率。

4.3.1加大社交媒體營銷渠道投入

A公司目前雖然已經開始重視社交媒體上的運營，但仍顯不足。在我國互聯網平臺上，目前營銷效果最好、受眾最廣的渠道是短視頻平臺推廣，A公司各業態普惠類產品可考慮通過短視頻平臺推廣，以及在社交網絡中發布法人類企業信貸成功案例，增強目標客戶的信任感和參與度，這種方式尤其適用于年輕消費者和中小企業主群體。

4.3.2保持線上線下渠道客戶體驗一致

精準營銷要保障用戶體驗的一致性，不論是線上渠道還是線下渠道都能夠獲得一致的信息和服務體驗。這就需要A公司整合線上線下渠道，通過全渠道客戶數據的共享與整合，及時掌握客戶行為并優化后續營銷策略。

4.4基于精準營銷的信貸業務個性化定制

當前A公司信貸業務客戶關系管理方面仍存在一定的短板，營銷內容相對標準化，未能充分滿足客戶對個性化金融服務的需求，為了進一步提升客戶吸引力和轉化率，公司需要進行營銷內容創新。

4.4.1利用好數智化技術

A公司可以引入動態內容生成技術，根據客戶的行為和偏好實時生成定制化的營銷內容。根據客戶的借款用途和行業，自動推送匹配的信貸產品介紹和成功案例；對于車輛信貸客戶，推送車輛貸款的利率優惠和購車補貼信息。并且針對企業客戶和個人客戶分別設計具有吸引力的故事化營銷內容，通過真實案例展示信貸資金如何幫助中小企業實現業務擴展，或個人客戶如何通過信貸購買心儀車輛。這種精準營銷策略可以有效激發客戶的情感共鳴和對品牌的信任。

4.4.2完善客戶關系管理體系

在完善客戶關系管理上，一方面，A公司可以推出定制化的增值服務，提供更加靈活的貸款調整方案和專屬的金融顧問服務等方式，提升客戶滿意度和黏性。另一方面，基于數智化技術加強客戶生命周期管理，根據客戶在不同生命周期階段的需求，提供相應的金融支持和服務。并且定期收集客戶意見，建立客戶反饋機制，進一步鞏固企業與客戶之間關系。

5結論

以上基于對A公司在數智化背景下信貸業務精準營銷策略的分析，研究認為，數智化技術的應用是信貸業務精準營銷的重要驅動力，它能夠通過更多維度的數據分析和實時監控提升客戶識別、需求匹配和精準營銷能力。針對當前A公司在精準營銷策略中存在一些共性問題，包括數據整合與分析能力不足、客戶細分不夠精確、客戶關系管理薄弱、營銷渠道單一等方面。本文提出搭建數智化數據平臺、建立多維客戶畫像、加強客戶生命周期管理、拓展線上線下多元營銷渠道等策略，幫助A公司在數智化背景下提升精準營銷能力，實現信貸資源的高效配置與市場競爭力的全面提升。

參考文獻

［1］張煜.試析以精準營銷理念重塑學術出版價值鏈[J].科技與出版，2022，（08）：121-125.

[2]胡志遠.出版機構新媒體精準營銷方略[J].中國出版，2019，（18）：46-48.

[3]余吉安，秦敏，羅健，等.電影精準營銷的大數據基礎：以《頭號玩家》為例[J].文化藝術研究，2019，12（01）：8-16.

[4]ZhukA，YatskyiO.Theuseofartificialintelligenceandmachinelearningine-commercemarketing[J].Technologyauditandproductionreserves，2024，3（4）：33-38.

[5]翟倩倩，蔣玉，張家銘，等.應用機器學習對外賣含糖飲料消費的研究[J].農業經濟問題，2024，（07）：20-33.

[6]SinghNR，AyonC.TheImpactofThird-PartyFinancialProductsontheConsumerLoanServicesMarketintheBankingSector：AnAnalysisofSalesProgressandConsumerBehavior[J].Asia-PacificFinancialMarkets，2023，31（2）：367-387.

[7]GallegoV，LinganJ，FreixesA，etal.ApplyingMachineLearninginMarketing：AnAnalysisUsingtheNMFandk-MeansAlgorithms[J].Information，2024，15（7）：368-368.

[8]GulijianatiTuheti.ResearchonRiskandControlofInternetFundFinancialProducts—TakeAlipayFinancialProductsasanExample[J].FinancialEngineeringandRiskManagement，2023，6（11）：147-151.