金融行业:大数据精准获客
金融行业在寻找精准客户方面，可以利用运营商大数据系统进行精准获客。系统筛选模式包含：
1. 用户访问过的特定网站，可同时指定多个网址。
2. 指定关键词筛选，适用于百度、360等搜索引擎搜索过的用户，可设定多个关键词。
3. 指定电话筛选，适用于用户主动拨打指定400电话或座机咨询项目的客户，可提交多个号码。
4. APP行为筛选，下载过指定APP的用户，如今日头条、贷款APP等，可同时提供多个APP名称。
5. 指定短信接收筛选，例如物业房产类、银行金融类、会员关怀短信等，可设定特定号码。
6. 基础属性筛选，精确到用户所在地区（如北京市海淀区）、年龄、性别、行为偏好等。
在金融行业，寻找客户是老板们面临的一大难题。常见的拓客方式包括电话营销、扫街发名片、打广告、短信群发、渠道合作等。
新进入金融行业时，拓展客户人脉显得尤为重要。客户维护好了，自然会持续带来客户。而老客户转介绍是一种有效方式，但对新人来说起步困难，需要时间积累人脉。
电话营销虽然能够直接接触客户，但接通率低，一天打上百通电话，可能只加到三四个客户，尚不能称之为精准客户。这种方法适合新人练习胆量和话术，进行初步的客户接触。
利用网络推广SEM（搜索引擎营销），让有需求的客户主动找到你，如搜索“如何找需要贷款的客户”，这能筛选出有明确需求的潜在客户。但SEM成本逐渐增加，需要关注ROI（投资回报率），合理控制成本。
金融行业利用大数据进行精准营销，主要过程分为采集和处理数据、建模分析数据、解读数据三个阶段。通过分析客户特征、产品特征、消费行为特征，可以进行客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析，以精准把握客户需求，增加客户互动，推动营销策略的实施。
大数据精准客源信息提取原理在于：
1. 任何人的上网行为、通话行为、短信交互、实时位置等行为都离不开运营商的记录。
2. 运营商存储了每个人的各种行为，这些行为反映了客户的需求。
3. 根据需求，运营商大数据能够查找和提取出符合特定行为特征的客户。
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