贷款一手数据出售（贷款数据抓取软件）

运营商大数据；贷款行业如何利用大数据低成本精准营销获客！，下面是大数据新时代1给大家的分享，一起来看看。

贷款一手数据出售

随着移动互联网的日益更新，信息的传播速度以及更新迭代的频率越来越高，在2023 年，越来越多的新型技术的出现，为大数据的发展提供了可靠的技术支撑，互联网+渗透到各行各业的趋势已经十分明显，尤其是在近年来疫情形势下，越来越多的企业开始将互联网思维运用于企业发展中，大数据的重要性也由此凸显。

在如今的2023年，企业要想精准获取有效的流量资源，实现线上线下相结合的客户定位，大数据必然是不可避免的一个关键环节。而如今的大数据行业，发展状况究竟怎样？在市场竞争的浪潮之中，企业又该如何凭借大数据，实现流量的突破？

疫情之下，各个行业都面临着获客难的问题。如何寻找客户一直是困扰诸多公司和业务员的一大难题，没有客户就意味着没有销量。拓宽流量渠道，对于企业来说，极为重要。货款的拓展，也是所有企业面临的重要问题。随着市场竞争的加剧，企业融资难，融资贵的现象更为突出，如何让企业本身掌握流量密码，扩展货款来源，是企业发展的一个重点。

后疫情时代，不少企业的线下渠道重重受阻，以至于不得不采取线上获客的方式。其中受影响最大的行业之一，就是贷款行业。贷款精准客户资源到底该怎么来？如何获客便成为企业的一大痛点。

以往信贷员多采用电销，地推，展业等方式拉新获客，绝大多数贷款等金融机构最常用的获客渠道都是电销。但电销目前限制严重，且需要有精准的客户资源，这无形中为企业增加了获客成本。

总的来说，金融货款获客之路尤为艰难，是众人皆知。企业在泛数据中难以精准定位流量，用户获取信息渠道及方式日趋转向不可信的边缘，在双向沟通之间，更存在同质化竞争造成市场纷乱的现象。流量被广大的市场稀释，传统的拓客手段已经不适应于现今的市场环境，面对这样的状况，企业又该作出怎样的抉择？

线上获客相较于线下，具有覆盖范围广的特点，然而由于广撒网，多铺张的一般逻辑，大量的宣传推送，都成为海量信息中被淘汰的一份子。精准获客，则是将线下的具体化与线上的流量推送相结合，取得数据的有效性转化。我们将借助运营商大数据科技手段，将流量注入拓客过程中。从众多意向客户中，寻找核心客户，定位用户模型，进行精准分析，进而提高获客的转化率。

与传统模式相比，运营商大数据获客模式，更加精准地把控了市场流量的变化趋势，凭借自身强大的数据库资源，获客规则也有了极大的创新：

（1）数据范围广

可以说是全域数据。中国目前就三大运营商覆盖10亿网民用户，可以说覆盖十分全面，可以实现各大行业的需求及所有人群的触达。

（2）数据真实性高

运营商运营商大数据是基于用户的行为轨迹，进行分析洞察用户的潜在需求，然后关联匹配。

（3）时效性好，数据新鲜

直接从运营商一手客源隔天就可以提供捕获的数据。不仅精准而且高效。

（4）成本低，高获客

不得不说获客的成本。运营商运营商大数据只需要几块钱的成本就可以获取到潜在意向的客户线索信息，从而降低成本，精准打击，弯道超车。

（5）安全合规

目前运营商运营商大数据是运营商直接推出的获客方式，在安全合规上没有疑问，可以助力企业高效、低成本、可持续获客。

运营商大数据依据科技手段获客的强时效性，专业团队精准建模的高精准度，根据实际效果即使调整反馈的高性价比以及精准意向用户的高转换率，对于贷款行业企业电销来说，就是最好的资源。

解决了获客成本问题，才能在激烈的市场竞争中更具优势。在流量时代背景下，以大数据为依托的企业应当突破传统思维，以全新的思维去开拓获客渠道，寻找更精准的目标客群，将运营商大数据技术运用进企业引流拓客服务中，前景将更加开阔，潜力也随之开发。

贷款数据抓取软件

数字时代，银行正在经历一场史无前例的变革，加之大量的非银金融机构与金融科技公司也纷纷提供金融服务，银行业在发展过程中面临不小的挑战。

在中国经济增速放缓、利率市场化等大背景下，银行业“黄金十年”已经过去。一方面，整体银行业年复合增速放缓——在2006-2015年间，整体银行业资产规模复合增速18%左右，而在随后几年里复合增速降到13%，同期税后利润复合增速从20%下降到5%左右。另一方面，监管新规陆续颁发(如资管新规、大额风险暴露、流动性管理、反洗钱)，商业银行的合规和风控成本持续攀升。

同时，银行客户的期望日益提升。据统计，平均每个客户与3家或以上银行有业务往来，如果客户不满，可能会直接导致客户休眠或者流失。这也倒逼商业银行的战略方向从“以产品为中心”向“以客户为中心”进行转变。

鉴于不同银行放款速度的不同，通常而言，完成抵押贷款至少也得需要15-30个工作日才能实现。对于急需用钱的客户来说，这是个漫长而又焦急的过程，因为申请必须经过各种审查检查（如信用检查）。而来自客户或银行方面的轻微错误，就有可能会导致该流程的减慢甚至延迟。借助软件机器人，银行现在可以根据设定的规则和算法加速该流程的完成，并清除流程延迟的瓶颈。

所以，近年来银行对软件机器人趋之若鹜。其实，在国外，软件机器人厂商已经和银行及其他贷款企业进行了广泛合作。

据了解，国外某银行应用软件机器人4月处理了6000多笔贷款，而应用前可能需要一年时间才能处理完。

那么，什么是软件机器人呢？

以最具代表性的博为小帮软件机器人为例，可以自动化完成大多数大体量的重复性电脑操作，其根据预先设定的程序，通过模拟人类员工的操作模式，自动执行基于一定规则的大批量、可重复性任务，实现核心业务流程的自动化。比如数据采集、批量录入、粘贴复制、数据监控、下载打印、上传、修改等，大幅降低人力成本和时间成本的投入，有效提升工作效率。具体包含：登陆系统、连接系统API、复制粘贴数据、读写数据库、从网页抓取数据、填写系统表单、打开邮件和附件等，提高运营效率与生产率，并降低成本，提高客户期望。

值得一提的是，不仅不需要改变以往的信息化系统，还有极强的灵活性，当业务流程发生变化时，可以通过高易用性的流程自动化配置平台，自行根据业务场景变化对软件机器人工作流程进行调整，迅速应对。

软件开发者说：“我们知道我们会很忙，所以我们必须加快开发速度。”

某银行负责人表示：安装软件机器人大约花了一个星期的时间，使用软件机器人处理贷款申请，成效也很好，可以在不到两分钟的时间内处理贷款，这比一个人快10倍以上。

当然，软件机器人不仅可以用在贷款业务中，凭借其诸多优势，将会在银行内部众多具有到了手工后台操作的环节中大显身手，助力银行增强客户体验，并获得优于竞争对手的强大实力。

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