銀行客戶個性化需求挖掘及其應用研究.pdf

1、自從我國加入WTO以后，外資銀行的進入，我國銀行業(yè)的經營環(huán)境發(fā)生了巨大的變化，與國外銀行的競爭日趨激烈，使得國內銀行越來越清晰地認識到客戶對企業(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量的個性化服務，提高客戶滿意度，保持和發(fā)展高價值的客戶，已經成為各商業(yè)銀行開展業(yè)務的一個緊迫課題。 本文利用數據挖掘技術，通過實例，著重對銀行客戶進行細分，發(fā)現

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

3、進行了推廣應用，為了與本文采用的客戶細分方法更好的結合，對客戶種類進行了篩選，選擇信用卡客戶進行研究，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算法進行了客戶分類，分類效果較理想。然后，基于客戶細分結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算法的客戶細分系統(tǒng)進行設計和實現。 總之，在利用數據挖掘技術并結合客戶細分理論對企業(yè)的客戶資源進行分析和研究，