銀行客戶個性化需求挖掘及其應(yīng)用研究.pdf

1、自從我國加入WTO以后，外資銀行的進(jìn)入，我國銀行業(yè)的經(jīng)營環(huán)境發(fā)生了巨大的變化，與國外銀行的競爭日趨激烈，使得國內(nèi)銀行越來越清晰地認(rèn)識到客戶對企業(yè)的重要性，沒有優(yōu)良的客戶資源，企業(yè)就無法發(fā)展。因此。如何更多地了解客戶的信息，并將這種信息變成“知識”，從而更好地為客戶提供高質(zhì)量的個性化服務(wù)，提高客戶滿意度，保持和發(fā)展高價值的客戶，已經(jīng)成為各商業(yè)銀行開展業(yè)務(wù)的一個緊迫課題。 本文利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過實例，著重對銀行客戶進(jìn)行細(xì)分，發(fā)現(xiàn)

2、不同類型客戶的不同需求，為進(jìn)行“一對一”營銷，滿足客戶個性化需求進(jìn)行了比較全面的研究。首先，采用了全新的國內(nèi)商業(yè)銀行客戶細(xì)分方法。該方法的創(chuàng)新之處在于突破了傳統(tǒng)客戶細(xì)分僅僅基于人口統(tǒng)計項進(jìn)行細(xì)分的不足，研究了國內(nèi)商業(yè)銀行客戶生命周期價值的計算方法，提出了結(jié)合客戶價值和客戶生命周期價值，利用銀行客戶相關(guān)信息數(shù)據(jù)，通過聚類分析和決策樹分類來進(jìn)行客戶細(xì)分，并建議把客戶分為優(yōu)質(zhì)客戶、重點客戶、普通客戶、背叛客戶和淘汰客戶五類。其次，對該細(xì)分方法

3、進(jìn)行了推廣應(yīng)用，為了與本文采用的客戶細(xì)分方法更好的結(jié)合，對客戶種類進(jìn)行了篩選，選擇信用卡客戶進(jìn)行研究，從銀行收集了一些信用卡客戶的資料，利用K-means快速聚類方法和模糊ID3算法進(jìn)行了客戶分類，分類效果較理想。然后，基于客戶細(xì)分結(jié)果還提出了針對不同類型客戶的營銷策略建議。最后，文章對基于K-means算法和模糊ID3算法的客戶細(xì)分系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計和實現(xiàn)。 總之，在利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)并結(jié)合客戶細(xì)分理論對企業(yè)的客戶資源進(jìn)行分析和研究，