数字化金融赋能电商场景精准营销的研究

廖强瑛

      【摘要】随着数字经济的蓬勃发展，数字化金融与电商场景的深度融合成为推动精准营销的重要力量。基于此，本文从提升用户画像精准度、优化营销决策效率和增强风险控制能力这三层面探究了数字化金融对电商场景精准营销的作用，并从构建多维数据融合体系、打造智能推荐系统、深化场景化金融产品创新这三个层面探讨了数字化金融赋能电商场景精准营销的实践策略，致力于为相关人员提供一些参考借鉴，在此基础上，更好地促进电商场景的精准营销。
      【关键词】数字化金融；电商场景；精准营销；实践策略
引言
      在现今数字化的时代，电商行业竞争愈发激烈，精准营销逐渐变成企业脱颖而出的关键要点。数字化金融凭借其强大的数据处理能力、先进的技术手段以及创新的金融服务样式，为电商场景精准营销提供了全新的思考路径与解决方案。采用整合金融数据和电商数据的办法，利用大数据分析、人工智能等技术，可以更精准地了解用户需求，升级营销策略，提升用户的体验效果，同时切实控制风险。
一、数字化金融对电商场景精准营销的作用分析
      （一）提升用户画像精准度
      在电商场景中，用户画像精准度是精准营销的核心基础。数字化金融凭借整合多维度的数据，极大提升了用户画像的精细水平。数字化金融可收集用户的消费行为相关数据，涉及购买的频率高低、购买品类的偏好方向、消费金额的区间段等，这些数据反映出用户在电商场景下的直接消费习惯，是构建用户画像的关键依据。通过分析用户在电商平台的浏览记录和购买行为为途径，可精确判别用户对某一类商品的兴趣水平，以此为后续的个性化推荐提供准确指引。
      数字化金融还可凭借金融数据给用户画像增添更多维度。用户的信用评级、收入水平、资产情形等金融信息，尽管看似与电商消费不存在直接关联，但实际上对用户的消费能力和消费趋向有着关键影响。信用评分高的用户大概更愿意选购质量优、价格贵的商品；而收入水平低的用户可能会更看重促销活动和性价比高的商品。把这些金融数据和电商消费数据加以结合，可以打造出更全面、更立体的用户画像，进而精准捕捉用户的需求，为电商精准营销提供坚实的数据根基，让营销活动真正契合用户的内心需求，提升营销成效。
      （二）优化营销决策效率
      数字化金融可实时监控市场动态与用户反馈，经由对电商平台上用户评论、搜索热度、商品销量等数据进行实时分析，电商企业可及时知晓市场趋势和用户需求的改变，如当某一类商品的搜索热度瞬间上升时，企业可迅速调整营销的策略，增大该类商品的推广规模，把握市场机遇。数字化金融还可实时对营销活动的效果进行评定，通过分析用户对各种营销渠道及内容的响应态势，企业可及时对营销计划做出调整，对营销资源的分配进行优化，提高营销资源的利用效率。
      同时数字化金融借助人工智能算法也能实现自动化的营销决策，如机器学习算法可凭借历史数据和用户行为模式，自动预估用户的购买行为及偏好，由此为每位用户构建个性化的营销方案。这种自动化营销决策不仅可实现人力成本的节省，还可提升决策的速度与精准度，如基于用户过往购买历史与浏览行为构建的算法模型，可预测用户未来一段时间内可能购买的物品，电商企业可借此提前开展精准推荐与促销方面的活动，增强用户购买转化的实际比率。
      （三）增强风险控制能力
      数字化金融可有效识别用户的欺诈风险。在电商营销的过程中，部分用户也许会利用虚假交易、恶意退货等途径开展欺诈活动，给企业带来亏空。而数字化金融可借助对用户行为数据及金融数据的深度分析，构建用户风险评估模型，对用户的注册信息、交易频率、交易金额、退款记录等数据展开分析，结合用户的信用评级和金融交易历史，可判定用户是否存在诈骗隐患。面对高风险用户群体，电商企业可采用限制交易、加大审核等举措，减小欺诈风险出现的概率。
      数字化金融还可实现营销资源分配的优化，降低营销资源面临的浪费风险。数字化金融依靠数据分析可以精确评估不同用户群体的价值以及转化潜力，为营销资源的分配提供科学的依据，针对高价值、高转化潜力的用户群体，企业可以增添营销资源的投入量，比如给出更划算的折扣、更具针对性的服务等；而针对价值与转化潜力较低的用户群体，企业可以酌情削减营销资源的投入，杜绝出现资源浪费现象。
二、数字化金融赋能电商场景精准营销的实践策略
      （一）构建多维数据融合体系
      构建多源数据融合体系需从数据采集、数据整合、数据治理和数据应用等多个环节实施。在数据采集这一阶段，电商企业可以借助技术手段，诸如埋点技术、API 接口等技术，保证可以全面采集用户在平台上的各种行为数据，同时与金融机构合作，以合法合规手段获取用户的金融数据；数据整合是把来自不同渠道、不同格式的数据做标准化处理，组建统一的数据仓库或数据湖，打破数据孤岛，让数据实现彼此联通；数据治理涉及数据清洗、去除重复、纠正差错等，维持数据质量和准确程度；在数据应用阶段，采用数据分析工具及算法模型，对融合后的数据进行深入挖掘，筛选出有价值的信息，诸如用户的消费偏好特征、购买意愿强弱、风险等级情形等，为精准营销活动提供精准的用户画像与营销建议。
      如利用多源数据融合体系，电商企业可发现某一群组用户在购买电子产品时，该群体信用评分较高，收入水平平稳，但以往的营销活动没有充分挖掘这一群体的潜力。以这一发现为基础，企业可针对这个群体推出高端电子产品的专属优惠活动，再搭配金融分期服务，进一步提高消费动力。建设多维数据融合体系不仅可提升精准营销效果，还能助力电商企业更精准地把握用户需求，改良用户的实际体验，提升用户忠诚度，进而在激烈的市场竞争中夺得优势。
      （二）打造智能推荐系统
      在数字化金融赋能电商场景精准营销的实践中，打造智能推荐系统是提升用户体验和营销效果的核心策略之一。智能推荐系统通过深度分析用户行为数据、偏好数据以及金融数据，能够为用户提供个性化的产品和服务推荐，从而实现精准营销的目标。智能推荐系统应借助先进的数据分析技术与算法模型。采用机器学习算法，诸如协同过滤、基于内容的推荐模式、深度学习等，系统可自动学习用户的购买行为模式与偏好特征，如协同过滤算法可依据用户的历史购买明细和相似用户的购买行为，为用户推荐他们大概会感兴趣的商品；深度学习算法可借助对大量用户行为数据的分析，找出更复杂、更隐秘的用户偏好模式，以此给出更恰当的推荐。
      同时智能推荐系统需充分借助数字化金融提供的多维度数据，除了用户的电商实际行为数据，诸如浏览的历史踪迹、购买的具体记录、搜索的关键话语等，还要联合运用用户金融数据，诸如信用的评分、收入的水平、消费信贷的记录等，进一步优化推荐产出。针对信用评分较高，收入一直稳定的用户，推荐系统可优先推荐高端货品或提供金融分期相关服务；而对于预算不充足的用户，则可推荐性价比较高的商品或是相关优惠活动。
      除此之外，智能推荐系统也要具备实时性与动态性。随着用户行为和市场环境持续变动，推荐系统应实时对推荐内容进行更新，以呈现用户最新的需求与偏好，如用户在平台上搜索某一类商品，推荐系统可迅速依据用户的搜索行为和历史数据，立刻生成契合用户的个性化推荐单。系统还应依照营销活动的效果反馈，持续对推荐算法进行优化，提高推荐准确性和用户的满意度。
      （三）深化场景化金融产品创新
      数字化金融在赋能电商场景开展精准营销时，深入开展场景化金融产品创新是关键部分。电商场景复杂多样，囊括了从日常消费、节日促销直至高端商品购买等多样场景，这就要求金融机构必须清楚不同场景下消费者的需求与行为模式，进而结合实际开发金融产品。如在“618”“双11”等购物狂欢节的阶段，消费者一般会面临资金的压力，此时推出期限短、利息低的消费信贷产品，能切实帮助消费者完成大额采购，提高购物的体验感，同时也能为电商平台和金融机构增添流量与收益。      
      金融机构还可与电商平台深度合作，共同开发专属的金融产品，结合电商平台的会员制度、消费数据等资源，开发有针对性的金融产品，如针对高价值会员给予更高额度的信用卡、专属理财服务等，进而增强会员的忠诚度及活跃度；或是采用大数据分析技术，实时跟踪消费者在电商场景中的行为轨迹，精准发掘其潜在金融需求，实现金融产品的动态推送及优化改善。
      在确保对合规要求有所保障的基础上，金融企业应该将主要的精力放在基于场景的金融服务创新上。可以从电子商务场景中的各方用户需求分析，针对具体的场景制定和实施金融解决方案。例如，针对商户可以结合实际的交易数据来构建智能风险管理系统和快速便捷的供应链贷款服务方案；针对用户可以结合用户的消费习惯制订个性化的分期购物计划及消费险等产品。这样深度融入具体场景的金融产品和服务，既可以大幅提升电子商务网站的黏性及成交率，也可以给金融企业提供新的商业拓展机会。
      另外，场景化的金融创新还可以助力电子商务精准营销。通过金融公司金融数据和风险管理经验，可以在监管要求的情况下实现双方合作的数据交叉分析，可以使电商网站更好地洞察和了解客户的消费需求和授信能力，合理分布广告等营销资源。通过嵌入电商消费流程中的金融服务，如“先消费后付款”“会员资金融资”等，可大大降低消费者的消费门槛，激活内潜需求，实现“金融支撑商业－商业带动消费－消费反哺金融”的良性循环。
三、结语
      数字化金融赋能电商场景精准营销是一个必然发展趋势，其在增强营销精准度、优化决策的效率以及强化风险控制的能力等方面呈现出很大潜力，经由构建多维数据融合体系、打造智能推荐系统、深化场景化金融产品创新等实践策略的实施，电商企业可更好地契合用户需求，提升市场竞争水平。此过程也面临着数据安全、隐私保护以及技术适配等相关挑战，电商企业需持续促进技术研发与创新发展，完善数据治理体系，深化与金融机构的合作关系，促进数字化金融与电商场景精准营销的深度结合，促使电商行业在数字经济时代实现可持续发展。
参考文献
[1] 马二伟。AI 赋能场景构建 , 精准营销未来可期 [J]. 现代广告 ,2021,000(018):P.58-59.
[2] 郝宇欣 . 新零售背景下商业模式场景化创新对企业绩效的影响研究——以良品铺子为例 [D]. 内蒙古财经大学 ,2024.
[3] 谢 静 . 数字化时代下的服装品牌营销策略 [J]. 西部皮革 ,2024,46(16):26-28.
[4] 张冬霞 , 郭晓梦 . 数字经济赋能背景下农产品直播电商营销策略 [J]. 销售与管理 ,2024(31):6-8.