面向P2P网络借贷平台的大数据精准营销研究

发布时间：2020-03-18 19:59

【摘要】：随着互联网时代的发展和国家供应侧改革政策的提出,P2P网络借贷平台拥有一个肥沃的发展土壤。当下,亟待解决的问题除了P2P网络借贷平台的风险控制研究以外,还有就是如何做好P2P平台的营销工作。然而,早在2015年相关企业就提出要将大数据应用在P2P网络借贷平台上以供其更好地进行产品的精准营销,但是近年来,有关于此类的研究文章很少,大多都是关于贷款人行为分析、风控和监管方面的问题,其他有关于大数据精准营销的也不是针对于P2P网络借贷平台。其中的旧有研究阐述了P2P网络平台的发展历程和现状,其中重要一点就是严格监管下激烈的竞争环境和多家跑路公司带来的信誉问题两方面施加给P2P网络借贷平台的巨大压力,传统的营销方式已经不足以解决这些压力,P2P网络借贷平台需求大数据辅助精准营销的实现。P2P网络借贷平台规范化地进行大数据精准营销,在当前政策环境下,既能满足人们日益增长的消费需求,又能有效地解决中小微企业融资难、频、急的问题,有利于实现贷款端、平台和借款端三方的互惠共赢。在文献综述的基础上,本文先概述了当下P2P网络借贷平台的主要营销方式与精准营销自身的优势,找出了目前P2P网络借贷平台进行大数据精准营销的几大问题,其中一个重要问题是如何利用大数据挖掘和处理技术找出会影响精准营销决策的元素。本文结合了国内外的P2P网站分析出了网络借贷平台借款端、贷款端两个方向客户在P2P平台所发生的行为,以此为根据讨论可能影响这些行为的因素。本文以P2P网络借贷平台为主要研究对象,根据目前已有的大数据精准营销办法,探索出适用于P2P网络借贷平台的大数据精准营销模型,提出有助于P2P网络借贷平台进行大数据精准营销的系统性方法,涵盖了P2P平台的两端——借款端和贷款端,并提出了利用网络相关行为拓宽用户渠道,辐射潜在用户的大数据精准营销模型。在面向平台已有的出借用户上,本文通过用户画像模型对变量进行统一的概述,给出了可以指导P2P网络平台维护并发展已有客户的基础模型;在面向平台已有的借款用户时,本文主要建立了一个双层的分类模型,以信誉为首要考虑要素,对其进行了产品推送层次的划分。此外,当下环境中,消费者的消费水平日益提高,对资金风险的承担能力日趋提高,但由于P2P网络借贷平台还未呈现一个规范化的运营模式,大部分的消费者还未对P2P网络借贷平台产生信任心态,并未在P2P网络借贷平台上进行投资或贷款。对P2P网络借贷平台来说在,这部分客户还有待挖掘,如果能够成功将其并入客户行列,将大大提高P2P网络借贷平台的利润。本文考虑到P2P网络借贷平台在潜在用户上的挖掘需求,通过网络神经模型和深度学习模型分析相关人员的网络相关行为,寻求其在P2P网络借贷平台的注资(贷款端)或购买(借款端),从而促进精准化广告的推送,降低营销成本,解决了如今营销问题由“我的客户是谁”向“我的客户在哪儿”的转变。在本文最后的末尾,对P2P网络借贷平台如何实现精准营销的可持续、绿色化发展做了一个展望。
【图文】：

图 3-2 大数据精准营销基本框架指营销者要确定一个利益相关的明确的、可 战略进行细分，确定自己的市场定位，来回标的核心问题；在确定的目标基础上，收集市场上可获得的度、个人爱好、满意程度、产品喜好等方面有可能影响到后续营销策略成功概率。目前集消费者信息、网络调查、利用新兴科技（许最好还要进行深度数据调查。即是利用大数据工具进行数据的筛选和规范进行规范化处理。在大数据的环境下，所收集不需要的信息，，在这一步中要选择合适的建处理后的数据分类客户并寻找适合各自的营

图 4-8 某 P2P 平台出借用户职业组成出，企业职工的比例占据绝大部分，高达 39.3%，这与工占据了大部分职业，其次是其他包含养殖业、畜牧业再者是自由职业。统计表 4-6 某 P2P 平台出借用户月收入组成消费者特征 分类 比例月收入3000 及以下 25.29%3000-5000 19.54%5000-8000 19.54%8000-1 万 17.24%1 万及以上 18.39%25.00%30.00%3000及以下
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F724.6;F832.4;TP311.13

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