大数据时代下的《小时代3》和《后会无期》宣传推广分别怎么做的？

第一篇：大数据时代下的《小时代3》和《后会无期》宣传推广分别怎么做的？

大数据时代下的《小时代3》和《后会无期》宣传推广分别怎么做的？

2014-07-17 昆明上影永华国际影城

同一时间出道，同样来自新概念，韩寒和郭敬明从一开始就经常被媒体相提并论，但实际上他们都认为彼此之间差别很大，韩寒曾调侃说，“我跟他男女有别”。

在他们的身份还都是少年作家的时候，他们的书就经常同时出现在畅销榜单，如今，十多年过去了，他们即将在另一个战场上一决雌雄。在由郭敬明导演和编剧的《小时代3》宣布定档7月17日不多久，韩寒导演和编剧的《后会无期》宣布定档7月24日。仅仅一周之隔，可算是正面交锋。从最初搭上了少年作家兴起的时代潮流，到如今搭上了电影市场蓬勃发展的历史轨迹，郭和韩可谓是非常默契的同时踩在了两个时代点上。

这两部电影有哪些区别呢，而在这一场对决中，究竟谁能获胜？

首先，从内容层面。

1，《后会无期》与《小时代3》都是由导演本人亲自担任编剧，但与《小时代3》不同，《后会无期》并不改编自韩寒的任何一本小说，这带来的好坏参半。虽然原小说改编可以充分借势原有小说的粉丝，但同时会破坏读者对电影的期待，如果不喜欢图书本身，则很有可能放弃电影。而《后会无期》不改编于韩寒任何一部作品，反而有可能造成悬念，引发韩寒粉丝和关注者的好奇。

2，《小时代3》属于系列电影，由于之前《小时代》已经有1，2上映，已经形成了对《小时代》的品牌认知，并沉淀下一批忠实观众，所以《小时代3》的风险性更低，但同时缺点也来源于此。《小时代1》和《小时代2》的上映都曾引发很多对影片内容和价值观的负面报道，这也有可能导致部分观众的流失。事实也印证了这一点，《小时代1》票房是4.8亿，《小时代2》的票房是2.9亿，出现了明显的下跌，《小时代3》或许会出现进一步下跌。

3，此外，从题材来说。《后会无期》属于剧情片、公路片，目标观众年龄较广泛，从15-35岁都可以涵盖，偏向于男性；而《小时代3》属于青春片、爱情片，目标观众年龄略狭窄，以15-25岁的青少年为主，偏向女性。对比发现，《后会无期》的受众范围更广，题材也较为新颖，《无人区》的上映也让公路片成为又一大受欢迎的国产片类型。这两种题材让郭与韩都充分发挥了彼此的优势，郭敬明善于描绘青春，把握青少年的心理，韩寒更能洞察人性，公路片也充分发挥了他赛车方面的优势。

从具体内容来看，《小时代》讲述的初入职场的大学生的故事，贴近年轻观众的审美品位，剧中人物设定是积极正面的，但受诟病的其对浮华都市时尚元素过度堆砌，以物质化梦幻的“现实”替代了复杂的真实现实。

而从目前公布的宣传片来看，《后会无期》中有很多关于人生和梦想的思考，而且以韩寒的个人风格，影片会比《小时代》更贴近现实，更真实的展现人性。也也意味这《后会无期》的目标观众的年龄会跨度会更大。总体而言，《小时代3》在吸引20岁以下观众更有优势，而韩寒在吸引25岁以上观众更有优势。

第二，从影片阵容层面。

导演、编剧：韩寒与郭敬明都是少年作家转型做导演兼编剧，二者影响力不相上下，韩寒微博粉丝3700，郭敬明是3200万，韩寒略占优势。

演员： 根据艺恩咨询数据库中明星的票房号召力指数，杨幂8.9与冯少峰8.2不相上下；陈乔恩8.35，郭采洁8.33也差别不大，而陈柏霖为7.7，郭碧婷是7.5，综合来看，主演二者差别不大。友情出演的明星中，《后会无期》邀请了《万万没想到》中的网络名人白客和孔连顺及王珞丹等，而《小时代3》有柯震东、商侃和陈学东等，单看知名度不相上下。但《后会无期》的聪明之处是寻找到的演员更加多元，能够吸引和嫁接不同年龄段和欣赏水平的关众。比如《万万没想到》被称为2013年第一神剧，其主演白客、孔连顺的客串能有效打通互联网营销路径，带来韩寒光环外的衍生覆盖。

第三，从档期层面。

2013暑期档票房高达60亿，可媲美贺岁档，也因此成为众多影片扎堆的又一个档期。两部影片都选择定档7月，《后会无期》档期选在《小时代3》上映的一周后。片方很聪明，这样一来可以制造韩寒与郭敬明的首次大银幕对决，博人眼球；二来是希望给口碑争议巨大的《小时代3》“断后”。而实际情难以预料，关键看《后会无期》的市场口碑，因为《小时代3》有两部前作基础，票房会趋于稳定。

从市场竞争来看，同一时期的强片还有7月10号上映的《老男孩之猛龙过江》和7月18日上映的《京城81号》（原名《朝内81号》）。《老男孩之猛龙过江》根据微电影改编，由乐视和优酷土豆联合发行，而《朝内81号》是由叶伟民执导，吴镇宇、林心如等一线明星出演的年度悬疑惊悚巨制，这两部电影无疑成为《小时代3》和《后会无期》票房竞争的不确定因素，尤其是对《小时代3》来说，与《朝内81号》的档期只间隔一天，危险系数更高。此外，目前还有很多电影还未确定档期，而根据艺恩数据，去年7月17日到7月24日短短一周时间内，共上映了10部电影。暑期档强片云集，《后会无期》和《小时代3》的票房势必会被分流。关键看后续强片的定档时间，还要凭一些运气。

第四，营销和传播层面。

与《小时代3》铺天盖地的宣传相比，《后会无期》显得相当低调，只有韩寒亲力亲为的利用微博进行宣传，还制造出国民岳父、神评论等微博热点。另外，《小时代3》由于有之前的几部做基础，宣传相对容易，宣传成本较低，而《后会无期》则走的是一条类似乔布斯饥饿营销之路，前期拒绝媒体探班，没有开机发布会，没有各种绯闻爆出，所以当《后会无期》正式第一次召开发布会时，媒体报复性的发稿让新闻量呈现几何级数的增长。

5月30，《后会无期》百度整体搜索指数为24167，而《小时代3》整体搜索指数为14014，略逊与前者。

第五，预告片关注度。

《小时代3》的预告片在乐视网，5月7日曝光，22.5天播放3千万次；《后会无期》的预告片在优酷网，5月29日曝光，24小时播放超370万。

郭敬明发布《小时代3》的预告片的微博，22.5天转发36万次，评论8万次，点赞11万次；韩寒发布《后会无期》的预告片微博，24小时转发34万次，评论9万次，点赞15万次。从这一数据可以看出，《后会无期》的关注度要高于《小时代3》。

关于《后会无期》的票房，投资方博纳给出了8亿元的预估。至于《小时代3》，此次资方除了乐视之外，电视界巨头华策也参与了投资，可见大家都很看好该片的“钱景”。

对郭敬明来说，青春是门好生意，无论是最小说还是《小时代》，都是他苦心打造的商品，他的电影，剧中的奢华，王子与公主的设定都是在为年轻人造梦。

而对于韩寒来说，生活就是和自己喜欢的一切在一起。写作、赛车和电影。他不为票房而来，电影是他的梦想。

一个是梦想，一个是生意。韩寒与郭敬明的对立或许正说明了电影拍摄的两种源动力。有趣的是，以梦想为源驱动的韩寒，拍摄的电影确实颇具现实意义；而以生意为源驱动的郭敬明，拍摄的电影却极具梦幻色彩。

郭敬明知道贩卖梦想总能成功，因为这世界上喜欢爱做梦的人太多。而韩寒自信的是他思想的先驱性，我满意的东西不会太差”，以随便写一篇博文都点击百万的底气。“

梦想和生意哪个才能赢得票房，这是所有电影人都在思考的问题。而《小时代3》和《后会无期》，恰好是出给所有观众的选择题。不如7月份一起去答题。

从一些迹象，比如百度指数可以看到小时代票房会高于后会无期。

简单从搜索指数和受众人群来看话：

从数据层面上看，《小时代》的百度指数要远高于《后会无期》，但《后会无期》在接下来的一星期如果增加媒体关注度有可能反超。

从受众人群上来看，受众者年龄都相差不多，很有意思的是关注《后会无期》的用户 66%都是男性，而《小时代》只有 47% 也就是说看《小时代》的女生更多，看《后会无期》的男性更多。购买力嘛都差不多咯。从年龄层级上看《后会无期》的要稍占优势，但不是绝对优势。

从拍片上看，《小时代》从一开始就曾大量排片，甚至一个影院几乎全是放映《小时代》，岳父小心，能在《小时代》 放映后的第二周的周末狠劲排片也不错哦。

总之，我最后感觉《小时代》的票房会高于《后会无期》，毕竟很多时候男的要听女的的话。

第二篇：《后会无期》力压《小时代3》登顶票房

The figures are in and domestic road-trip feature, “The Continent,” has driven off with over 300 million yuan, about 48 million

U.S.dollars, to become China's four-day box-office champion, according to Beijing-based data source, Entgroup.According to Variety, “The Continent” held up well in comparison to “Lucy,” the Scarlett Johansson action flick that has topped North American box offices with a 44-million-U.S.-dollar opening-weekend take.However, “The Continent” had a full four-day run, while “Lucy” had three days and a midnight screening last Thursday.Domestic horror movie, “The House That Never Dies,” came in second, clutching 172 million yuan.“Tiny Times 3” drop to third place at the box office just a week after dethroning “Transformers: Age of Extinction” to top China's theatre ticket sales.But the third “Tiny Times” still earned an impressive 155 million yuan.“Age of Extinction” came in fourth, bringing in 79 million yuan and putting the movie on track to being the first to pass the two-billion-yuan mark in China.Rounding up the top-five list is domestic cartoon “The Magical Brush,” which earned about 30 million yuan.更多英语学习：外贸英语

第三篇：小时代3

小时代3

爱是寂灭的萤火，爱是锋耀的钻石；爱是冰天雪地里的炭火，爱是炙热荒原上的清泉。爱是我。爱是万物生灵的呼吸。爱让时间飞逝，但我们仍在，我们永远地停留在了青春最美好的样子

我们活在浩瀚的宇宙里，漫天飘洒的宇宙尘埃和星河光尘，我们是比这些还要渺小的存在。你并不知道生活什么时候就突然改变方向，陷入墨水一般浓稠的黑暗里去。你被失望拖进深渊，被疾病拉进坟墓，你被挫折践踏得体无完肤，你被嘲笑、被讽刺、被讨厌、被怨恨、被轻视、被放弃。但我们却总是在内心里保留着希望，保留着不甘心放弃的跳动的心。我们依然在大大的绝望里小小地努力着。而这种不想放弃的心情，它成为无边黑暗里的小小星辰。我们都是小小的星辰。（Tiny Times 1.0 Chapter 06 P108）

当时他觉得自己像是被隔绝在某一个孤单的世界里，万籁俱寂，自己的声音消失在宇宙的某一个洞穴里。

大家都没有看见他。

也许明天醒来，他就消失了，爱过他的人，再也找不到他。

离地面一米的地方，浮动着粘稠而浓厚的白色雾气，像是有生命般地流动着。草地上泛出一种令人感觉阴森的湿漉漉的墨绿。庞大的寂静里，只要一种类似水滴的声音，把气氛衬托地毛骨悚然。

窗帘拉开到两边，巨大的玻璃窗外，一个巨大的湖面，纹丝不动，像一面黑蓝色的镜子。高大的树木倒映在里面，像倒插着的刺。

你要相信世界上一定有你的爱人，无论你此刻正被光芒环绕被掌声淹没，还是当时你正孤独地走在寒冷的街道上被大雨淋湿，无论是飘着小雪的清晨，还是被热浪炙烤的黄昏，他一定会穿越这个世界上汹涌着的人群，他一一的走过他们，走向你。他一定会怀着满腔的热，和目光里沉甸甸的爱，走到你的身边，抓紧你。他会迫不及待地走到你的身边，如果他年轻，那他一定会像顽劣的孩童霸占着自己的玩具不肯与人分享般地拥抱你。如果他已经不再年轻，那他一定会像披荆斩棘归来的猎人，在你身旁燃起篝火，然后拥抱着你疲惫而放心地睡去。他一定会找到你。你要等。

第四篇：大数据时代下的生活方式

论文简介

本论文第一部分介绍了大数据的定义及特征以及如何使用大数据；第二部分分别介绍了大数据在商业预测、体育领域、购物等方面的应用；第三部分介绍了大数据带来的风险和隐私问题；最后一段总结全文内容。

大数据时代下的生活方式

从2012年开始，大数据一次开始明显的受到广泛关注。通常“大数据”一词，给人的感觉就是信息时代下产生的海量的数据，这是我们最直观的感受。如果要给大数据一个比较专业的定义的话，可以这样描述：大数据，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。国际数据公司也给出了大数据的四大特征：海量的数据规模（vast）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。从大数据的特征中我们可以看出，大数据强调数据的海量还流转。在我们现在身处的互联网时代，我们每打开一个网页，搜索一个关键字，网购一件商品，都会产生大量的数据，海量的数据似乎就是这个时代的产物。同时，即使在线下，我们随身穿戴的智能设备，比如手机、手环等，也在实时的上传数据到云端，网络互连也让数据更加方便快捷的流动。大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……

大数据中虽然蕴含着海量的信息，但其价值并不体现于此。数据之海量，包含着许多无用的信息，如何处理大数据，获得有用信息才能体现大数据的价值。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。目前，国内外的一些大公司都已经具备了一定的对大数据的“加工能力”，他们正在利用大数据的价值提升自身的服务以及改善我们的生活。

大数据在商业制作的案例

2013年出品的美国政治题材电视剧《纸牌屋》受到广泛好评，就连美国总统奥巴马也是《纸牌屋》的粉丝。然而一部《纸牌屋》，就让全世界的文化产业界都意识到了大数据的力量。《纸牌屋》的出品方兼播放平台Netflix在一季度新增超300万流媒体用户，第一季财报公布后股价狂飙26%，达到每股217美元，较去年8月的低谷价格累计涨幅超三倍。这一切，都源于《纸牌屋》的诞生是从3000万付费用户的数据中总结收视习惯，并根据对用户喜好的精准分析进行创作。

《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。最终，拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统计决定。从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化，每一步都由精准细致高效经济的数据引导，从而实现大众创造的C2B，即由用户需求决定生产。

如今，互联网以及社交媒体的发展让人们在网络上留下的数据越来越多，海量数据再通过多维度的信息重组使得企业都在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通，以期通过用户关系链的融合，网络媒体的社会化重构，在大数据时代下为广告用户带来更好的精准社会化营销效果。

大数据在体育领域的应用

2014年巴西世界杯，德国再次捧得世界杯的奖杯。而在悄然影响绿茵场强弱较量的“大数据”，对德国队来说可谓功不可没。在世界杯比赛开始前，德国足协就与SAP公司合作，“私家定制”了一款名为“Match In-sights”的足球解决方案，用以迅速收集、处理分析球员和球队的技术数据，基于“数字和事实”优化球队配置，提升球队作战能力，并通过分析对手技术数据，找到在世界杯比赛中的“制敌”方式。

这款数据分析系统首先通过摄像头、传感器等工具捕捉到球员跑动速度、位置、控球时间、防御范围、动作细节等大量数据，并传入数据库，随后，基于SAP HANA平台运行的分析工具可迅速对这些数据进行后台分析处理。据SAP介绍，在短短10分钟内，10名球员用3个球进行训练，可产生超过700万个可供分析的数据点，而SAP数据分析平台完全可对这些数据实现实时处理。

通过这些数据进行加工处理提取有用信息，德国队教练可以迅速评估比赛状况、每个球员的特点和表现，球员的防守范围，对方球队的空挡区等信息。通过这些信息，教练可以更有效地对球员上场时间、位置、技战术等情况优化配置，以提升球队表现。

与此同时，在了解自己的基础上，德国队还利用这一工具对对手的技术数据进行了分析，这些分析涉及对手球队的几乎所有方面。德国队教练组并根据分析结果针对不同的对手确定相应战术，从而提高了球队获胜的概率。

大数据在购物方面的应用

经常在浏览购物网站的用户可能会注意到一个有趣的现象：两个人打开同一个网址，显示的内容却不一样。这是由于用户之前在访问购物网站时留下了一些数据，购物网站通过收集大量的用户留下的数据，进行加工分析，针对用户的喜好向用户推荐有用的商品。不同的用户喜好不同，商家会根据用户不同的喜好推荐不同的商品，所以当不同的人打开同一个网址时显示的内容却不相同。

这种案例不只是发生在互联网上，在线下的商店中也有类似的应用。最经典的案例就是“尿布和啤酒”的故事：在美国沃尔玛超市中有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。对于这种现象有这样的解释：美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布，而丈夫在买完尿布之后会顺手买回自己爱喝的啤酒来犒劳自己，因此这就增加了啤酒和尿布在一起购买的机率。

发现这种现象的超市是通过对一年多原始交易数字进行详细的分析，才发现了这对神奇的组合。

大数据在其他方面的应用

大数据的应用不仅给商家带来了更多的收益，其对改善大家的生活方面也是功不可没。以前在浏览购物网站时面对琳琅满目的商品会不知所措，而在网上的商品更是海量，选择依据自己喜欢的需要花费很长的时间。现在根据分析大数据生成的商品推荐功能，大大节省了用户搜索心仪商品的时间，提升了用户体验。近些年，美国谷歌公司通过使用搜索的数据来预测实时流感动态对流感传播的预测。研究显示，结合传统监测方法和大数据，可以预测美国未来1周的流感感染情况。这一发现可能影响国家层面和地方层面预防和流感暴发控制。这种利用大数据对传播性疾病的预测可是让我们防患于未然，提高了我们的生活质量。大数据已经渗透到了生活中的各个方面，2014年04月04日，百度上线了一款新的大数据产品“百度预测”。这款可以通过分析大数据，对经济指数、疾病、高考、城市、旅游景点、体育赛事、电影票房等方面进行预测。通过对高考情况的预测，可以让考生选择更加适合自己的高校和专业；通过预测旅游景点，可以帮助我们做出更佳的出行方案。这些应用十分贴近生活，实实在在的让我们每个人都能够享受到大数据带来的价值。

大数据预测带来的问题

一、风险问题

由于大数据中包含了海量的数据，这些数据是否真的有用？如何有效的区分有用数据和干扰数据？这些问题不禁会让我们担心，从这些杂乱的数据中分析出来的结果是否真的可靠。

2008年，谷歌第一次开始预测流感就取得了很好的效果，比美国疾病预防控制中心提前两礼拜预测到了流感的爆发。但是，几年之后，谷歌的预测比实际情况(由防控中心根据全美就诊数据推算得出)高出了50%。据分析，这是由于媒体过于渲染了谷歌的成功，出于好奇目的而搜索相关关键词的人越来越多，从而导致了数据的扭曲。如果根据这样的数据分析出的结果必然大大的偏离实际，做出错误判断。

二、隐私问题

在大数据时代背景下，个人数据能够更容易获取和更广泛传播，而侵犯隐私权的行为却难以察觉，侵犯后果愈加严重。大数据时代的主要特点之一在于数据的膨胀、开放以及高速传播。借助强大的搜索引擎，许多希望被各种利益团体得到的信息，当然包括个人信息，都可以在虚拟的网络世界轻易获取。可是，与获得和传播个人隐私的“易”相比，若想在海量的信息中主动觉察到个人数据隐私权受到侵犯的蛛丝马迹，可谓“难”。

在网络空间，尤其在大数据时代，隐私的丧失很容易发生。在移动互联、网络社交、定位系统与大数据分析愈演愈烈的今天，手机、导航仪、电脑、电视机，每个电机设备都有可能成为数据的记录端口，隐私保护则成为了最大的难题。利用大数据获取有价值的信息固然十分重要，但如何防止这些数据被过度泛滥、被公开和不法分子利用，则是大数据分析者们必须思考的问题。

综述

大数据时代无论是国家、企业还是个人都面临这机遇和挑战，能够正确合理地使用大数据能够给国家和社会带来福利，给企业创造大量的财富，也能够使每个人的生活得到改善。不过，要想做到够准确利用大数据，并能够控制风险，保护隐私，还有很长一段路要走。但无论怎样都不能否认，大数据标志着一个时代，无论时谁都无法抵制这个时代的来到。

第五篇：大数据时代下的银行业

大数据时代下的银行业

一、前言

2012 年3 月，奥巴马政府宣布投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划”，并且定义为“未来的新石油”，希望增强政府收集、分析和萃取海量数据的能力。这个由世界最强国家政府推动的项目，标志着“大数据”时代的到来。

近年来,移动互联网、物联网等迅速发展,使得新数据源不断出现,全球的数据总量正呈指数增长,过去3年间产生的数据量已超过以往总和。大数据时代的到来已经成为全球共识,数据正成为与物质资产和人力资本相提并论的重要生产.随着信息技术及互联网的快速发展，社会正在走向全面数字化。处于大数据时代的银行业，正面临着一场经营方式的大变革。一方面，互联网和大数据打破了原有银行在渠道和信息上的壁垒，给银行带来更多的竞争对手；另一方面，大数据将推动银行更加科学地经营管理，从而促进银行更健康地发展。

二、大数据时代银行业分析

目前，银行业正处在以客户为中心、以市场为导向的激烈竞争时代，如何应用先进的计算机网络技术跟踪、预测银行客户的发展动向，最大限度地挖掘客户信息的潜在价值，并利用这些信息来改进银行服务，提高竞争能力对银行来说至关重要。

（一）独特优势分析

对银行独特优势或其存在理由的理解有很多角度，基本的一种是将银行看作一个信息处理的机构，它能够获得和处理金融市场所无法获得的信息，并通过贷款决策向市场发送有关借款人信用的信号。

所谓市场无法获得的信息，首先来自于借款人为获得贷款而自愿向银行做出的披露，其次来自于银行家对于借款人进行的近距离的调查和判断。这些信息又可以分为两类，一是能够被编排的、数码化的或结构化的；二是只能意会的。银行贷款决策的做出，固然有赖于对于数码化信息进行分析的技术，但也离不开银行家的职业直觉和判断。

（二）机会分析

1、助推经营转型。以小微贷款发展为例，导致小微企业贷款难的原因很多，包括缺乏足够的抵押担保、缺乏信用评价机制、银行管理成本高等等。而大数据给这个难题带来了新的解决思路，通过大数据可以建立更完善的信用评价机制、风险定价机制、贷款全流程管理机制，并降低人工成本。

2、提升精准营销能力。通过大数据技术，信用卡客户营销可能基于以下的流程：首先对客户的性别、年龄、职业、金融资产、刷卡频度、消费地点、购物种类、营销活动参与情况等数据进行分析，得到客户的贡献度、活跃度和行为偏好等客户特征；然后根据客户特征进行分类差异化营销设计、举办营销活动；最后根据营销结果再进行数据分析，为下次改善提供参考。

3、提高客户满意度。通过分析客服中心的咨询、投诉内容，可以及时发现产品或服务存在不起眼的小缺陷，而改变这些小缺陷，可能会极大地提升客户满意度。通过对大量交易、行为数据、社交网络数据的分析，可以帮助银行找准客户需求，真正做到以客户为中心设计开发产品。

4、创新品牌营销策略。大数据时代，信息传播的方式、渠道和速度都是前所未有的。社交网络将会成为品牌营销的主阵地，客户在社交媒体上快速传播自身体验和感受的影响力将远远超过空洞的形象广告。传统上依赖信息不对称的品牌营销都将无所适从，与其投巨额资金到媒体做广告，不如扎扎实实地搞好自身的产品和服务，通过客户来帮助银行宣传。

三、对我行采取的策略建议

大数据时代是分析时代。大数据分析的实质就是将客户放到更大的社会背景下加以曝光，准确定位环境中客户所处的位置符合怎样一种商业模式；到现在为止没有任何技术能超越人（对我行来说就是客户经理）更能对活生生的客户加以把握分析，客户经理是最好的社会感知装置，同时又肩负将银行预定的熟悉的关系模式导入到现实社会网络，扩大关系。

打好数据基础。“在今天的社会中，最重要的资源，不再是劳力、资产或是土地，而是数据和知识。”我行首先要把行内业务系统的数据用好，这些数据是高价值密度的数据。除了要完整地保存这些数据外，还需要注意数据治理，保证内部数据的可用性。在此基础上，还需要进一步打破传统数据源边界，通过各种渠道和方式获取行外数据。银行可以通过合作、购买、收集等方式获取相关的数据，包括政府公布的各类统计数据、央行征信数据、企业客户的ERP数据、第三方评级机构的数据，以及电商、社交网络的数据等等，用以丰富和完善数据资源。

做好技术支撑和人才培养。当前采用传统的数据库已难以支撑大数据的需求，需要采用开放式的并行计算架构来建设大数据平台。而技术支撑的关键在于人才，既需要熟悉大数据技术的科技人才，也需要具有数据思考能力的业务人才，更需要具有综合素质的数据科学家。

强化数据治行理念。“除了上帝，任何人都要凭数据来说话。”要强化依靠数据说话的理念。首先要改善现有的管理决策文化，真正把数据分析作为决策重要依据；其次要优化数据分析流程，更好地把业务与技术融合在一起。

创新业务发展。大数据应用的深入，将为银行经营模式、业务流程的转变提供依据。我行需要建立新型的创新机制，为基于大数据分析的业务创新提供充分的条件和保障。无论是产品服务创新、风险管理创新、客户营销创新还是运营模式创新，大数据分析都将成为必不可少的途径。

四、结束语

在这个不断创造神奇的大数据时代，银行无法置身度外。若干年后，我们再回看银行的转变，也许会发现改变银行的不是某个人，某个企业，而是大数据。因此，我行有理由自信地拥抱大数据时代，具备作为信息处理机构的传统优势，在大数据时代有无限机遇。

附：基于数据挖掘的银行客户管理信息系统的构建（百度完全摘抄，供参考）

(一)顾客互动模块｡它为整个客户管理信息系统提供具体的客户信息,这些信息包括客户的基本信息､财务会计信息､行为特征信息､信用信息等,把这些数据信息进行预处理存入数据库后,可以为银行的客户工作提供有利的支持,银行可以在此系统的支持下选定最为便利的渠道同客户进行沟通,同时也可以在客户营销管理的进程中直接为这些渠道提供信息｡

(二)公共信息模块｡公共信息模块是存储金融信息和金融行情的模块,它可以为银行提供服务和支持,能使银行便捷地查阅各种金融信息与行情｡同时,这个拥有大量信息的模块系统还可以充分利用资源为客户提供专家服务建议､标准化的流程支持和随时更新的公用信息,使银行和客户都能获得及时宝贵的信息反馈

(三)银行产品信息模块｡银行产品信息包括银行为客户所开发的各种金融传统产品和衍生产品｡随着金融市场的开放与发展,金融衍生产品层出不穷,银行这些产品的出现为拓展客户服务提供了很大的平台,有关信息包括这些产品的特征､价格､适用等｡产品信息模块可以为客户提供有关产品信息的服务和支持并为信息库不断提供新的产品信息｡

(四)数据存储模块｡信息库可以在数据上进行清理和集成,消除信息噪声和不一致数据,使多种数据组合在一起,然后将结果数据存放在分门别类的数据仓库中,再根据使用客户管理信息系统的银行请求,数据仓库可以负责高效地提取相关数据｡同样,存储模块信息也可以进行不断的更新｡

(五)数据分析模块｡数据分析模块一方面通过定制的评价和分析模型对提取的数据进行分析和评价,然后按照银行的业务侧重点把目标客户从中筛选出来;同时,以各种信息为基础,分析出客户的行为特征,这样就可以为银行进行个性化的差别服务提供分析依据｡另一方面,为银行指定客户拓展策略和创新产品提供依据｡

(六)工作管理模块｡工作管理模块的主要任务是对分析模块分析出来的银行重点客户进行管理｡银行客户经理通过该工作平台,针对不同的客户,将合适的产品通过合适的渠道在适当的时期以合理的价格销售给不同的目标客户,这就克服了传统客户管理上费时费力在庞大的客户资料中难甄别出重要客户的弊端,同时,基于数据挖掘的工作管理模块更能高效科学地根据不同的客户群制定出针对性很强的销售策略｡