本文是一篇工商管理论文，本文从信用卡业务发展角度帮助企业利用大数据用户画像技术进行客群细分，筛选企业优质目标客户，提供不同细分维度下的精准营销的应用。大数据精准营销是信用卡业务发展的一个重要战略方向，利用包括大数据在内的互联网信息共享平台，实现共同发展及共赢是城市商业银行加强信用卡业务的重要手段。
1.绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 研究背景
随着近年来消费金融机构以及蚂蚁花呗、京东白条等互联网消费信贷产品的持续入场，银行业金融机构发行的信用卡的竞争力正在不断减弱。回顾中国信用卡市场的发展，它与个人信用、消费信贷、移动金融和大数据技术密不可分，伴随着互联网时代的来临，移动支付的崛起深刻地改变了支付、消费和金融市场格局，大众消费习惯发生了革命性的变化，中国用户进入电子化支付阶段，极大的冲击和影响了传统刷信用卡消费的支付习惯。面对前所未有的严峻形势，如何在移动互联网时代重获商业银行信用卡业务价值，是所有银行都面临的难题和挑战。
未来，随着金融市场竞争的不断加剧，金融消费市场已经完全步入“细分”时代，信用卡的卡片形态越来越后台化，信用卡的功能不再局限于支付和消费，与生活场景融合、精准营销才是未来发展的重要动力，也是银行获取和服务客户的重要入口。银行未来的努力方向要从原来“胡子眉毛一把抓”的盲目拓客，发展为基于客群细分的精准营销应用，更重视客户关系的维护及培养客户粘性，信用卡消费场景的建设也会更贴百姓日常生活。
1.1.2 研究意义
信用卡业务是近年来商业银行主要推广的业务之一，究其原因是信用卡业务具有良好的盈利能力。除支付、透支等功能外，其所附加的权益活动等增值服务具有很强的可塑性，是金融行业最具变化性的产品。Z银行信用卡业务起步于2014年，相较于竞争对手来说起步比较晚，总发行量较低，不具备竞争优势。如果能通过大数据精准营销发挥自身区域优势，利用大数据客户画像技术进行客群细分，提供一套完善的精准服务应用体系，定能根据自身定位找到适合其发展的经营策略，在激烈的信用卡竞争中展现城市商业银行的独特精彩。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
“大数据”用来描述信息爆炸时代的海量信息的集合，2021年《纽约时报》的一报道中称大数据的时代已经到来，决策将基于数据分析而非其他要素。麦肯锡发布研究报告《大数据下一个时代前沿》中讨论了大数据将带来的企业和社会变革。
经过十多年的发展，以“大数据”为核心的精准营销理论产生了用户画像技术，通过建立系统化的客户标签和内容标签体系描绘出客户消费偏好，刻画客户形象，预测客户心理期待。
Viktor Mayer-Schonberger（2013）提出，大数据不同于以往的统计方法，它在统计学上不使用随机分析方法或抽样调查方法，而是使用所有数据的分析方法[1]。
Jon Kleinberg（2013）介绍了大数据所反映的人们在社交、购物、消费等场景中的群体行为。他从消费结构的多样性、社会均衡理论等方面介绍了大数据时代产生的一些基本现象[2]。
H.Shin（2013）发表了《大数据时代》，这是国外大数据研究的先行者，书中在大数据商业应用领域提出了很多前瞻性的观点[3]。 Royna 等(2018)指出,在大数据技术的支持下，银行可以更好地提高产品和服务的针对性，通过为不同客户匹配差异化针对性的产品及服务改变过去只关注高端客户的状况，通过设计满足中低端客户需求的金融产品和服务，进一步拓宽业务市场，挖掘更多优质的潜在客户[4]。
Hauswald 等(2018)将大数据技术在营销上的应用范围进一步拓展,认为大数据技术可以将营销的渠道、流程、机制、管控等各个部分进行完善并优化,从而能够帮助银行和金融机构在向客户进行产品营销时更为专业、全面、具体和高效[5]。
Grover等（2018）描述了大数据分析的价值以及其组成部分，通过对现有信息技术价值框架的扩展，提出了大数据分析的价值的框架，并通过大数据分析在实践中的应用说明了该框架。通过讨论该框架的能力，研究结构和关系，重点介绍了大数据分析技术的价值创造和实现模式 [13]。
Xiaoni Zhang(2019)提出基于供应链的网联信息环境下,传统的营销同质化,高成本和低效率已经无法适应中国快速发展的电子商务业务,应发挥大数据分析技术的优势，了解消费者需求为消费者提供个性化的产品及服务以满足其需求,让企业真正实现精准营销[14]。
图1-1 论文研究框架
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2.概念界定与基础理论
2.1 相关概念界定
2.1.1 大数据
大数据即海量信息集合，这些信息难以用常规软件系统进行处理，大数据技术就是对海量信息处理新技术的总称。大数据技术包括多种先进的数据处理技术，其内部结构及运算复杂，各功能模块在特殊协议下紧密协助，其中 MPP、Hadoop、ETL 是其功能实现的核心部分[23]。
2.1.2 用户画像 用户画像的核心是将用户信息标签化，通过搜集大量的数据从而分析用户相关信息，刻画出用户特征并将用户特征标签化，以帮助企业对用户精准定位和精准营销。“标签化”，即用高度精炼的特征标识来识别和标会目标客户，比如地区标签：河南，爱好标签：美食等。 经过多年经营，Z银行积累了庞大丰富的数据资源，其中零售业务客群将近500万，已申请Z银行信用卡的客群量不到十分之一。通过建设Z银行内部的大数据服务平台对内部零售客群用户画像，可筛选出符合办卡条件的优质客户，基于客户标签为客户推荐合适的产品及服务。
2.1.3 大数据精准营销
大数据与企业营销相结合可实现精准营销，通过挖掘市场消费者数据信息，进行“千人千面”的用户画像，使企业更加精准的进行客户分层，准确的掌握不同消费者不同的需求，甚至可以通过大数据分析挖掘消费者的潜在需求以及购买能力。从客户信息搜集、客户细分与定位、营销战略的制定、营销方案设计直到营销结果的反馈及售后服务，为不同消费者提供量身定制的个性化服务，让营销工作进一步精准化、精细化。
从市场营销学的角度来看，大数据精准营销是市场营销行为在特定大数据时代发展中的产物，其增强了信息技术以及工具的使用，同时实现了数字化的高效沟通，这样就能够优化营销的效果，实现对消费者的精准定位[15]。
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2.2 精准营销理论
2.2.1 客户关系管理理论
客户关系理论最早在二十世纪八十年代提出，当时称之为“接触管理”，他是一个企业判断、选择、争取、发展和维持客户需求的全部过程。良好的客户关系不仅能持久地维护老客户，还能吸引新的客户进入，并且对客户满意度、忠诚度及利润贡献度的不断提升有非常积极的作用。目前多数银行使用的CRM（客户关系管理）理论在企业运用互联网技术进行活动时，可以同步精确地管理众多客户关系和渠道关系。
信用卡用户的客户关系维护，是对客户整个信用卡生命周期的关注，从客户核卡到卡片激活、首此刷卡交易、持续用卡、申请分期等过程中推陈出新，满足不同客群各个阶段的需求，提升顾客的满意度。
2.2.2 客户忠诚度理论
客户忠诚即客户对企业的产品和服务比较满意，持有积极态度，那么无论市场上有多少同类企业的产品，他们都会倾向于购买原企业的产品，同时，也乐于进行MGM，即将公司的品牌和产品推荐给身边人，因此，这些忠实的客户为公司创造了大量的利润。
忠诚客户是企业最宝贵的资产，是企业利润来源中最稳定的因素，也是企业发展过程中最有力的保障，其主要作用如下：
（1）利润效应
忠诚的客户对企业充满了信任，同时也会选择持续购买企业的产品和服务，因此能给企业带来稳定的收入。
（2）推广效应
忠诚的客户往往会将自己的选择转介给周围的人，这样的推广模式的可信度要高于企业自身的广告宣传。
（3）成本效应
忠诚的不仅仅会重复购买同一家企业的产品，而且也会转推荐给身边的人，这样良性传递的方式在一定程度上降低了企业的经营和管理成本。
客户忠诚的首要前提是，企业为该客户提供了满足其需求的产品及后续的服务。就信用卡客户而言，关注其整个用卡生命周期的成长，在适当时点推出满足其需求的产品，对其达标行为给予相应的奖励及权益，才能促使客户为银行创造更高利润，同时将行内信用卡产品推广给身边的人。
图 3-1 国有五大行信用卡发卡量及其总体占比
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3. Z 银行信用卡经营环境及营销现状分析 ................................ 9
3.1 Z 银行信用卡经营环境分析 .............................. 9
3.1.1 宏观环境分析（PEST 分析） ......................... 9
3.1.2 微观环境分析（SWOT 分析） ....................... 11
4. Z 银行大数据精准营销背景分析 ................................. 20
4.1 必要性分析 ................................ 20
4.2 可行性分析 ...................................... 21
5. Z 银行大数据精准营销模型构建
