商業(yè)銀行零售客戶價值分析模型研究.pdf

1、在經(jīng)濟全球化的時代背景下，本文以商業(yè)銀行零售客戶為研究主體，以零售客戶的價值評價和客戶終身價值評估為研究對象，期望為實現(xiàn)商業(yè)銀行的規(guī)模經(jīng)濟和范圍經(jīng)濟添磚加瓦，也為輔助商業(yè)銀行長期識別、保留和發(fā)展零售客戶，幫助商業(yè)銀行正確認識客戶的價值貢獻提供決策支持。其研究的主要內(nèi)容如下： (1)從定性的角度對客戶評價價值進行分析和研究。論文首先介紹了RFM理論，在此基礎上建立了多層多維的價值評價指標體系，同時針對個體零售客戶和零售客戶群體構建

2、了相應的價值評價模型；其次，論文利用案例推理原理建立了客戶價值分類模型，并結合銀行零售業(yè)務的具體實踐，建立了基于交易行為的客戶價值分類模型，為銀行的營銷戰(zhàn)略制定和經(jīng)營管理提供決策支持。 (2)從定量的角度對客戶終身價值進行分析和研究。論文首先認為商業(yè)銀行零售客戶終身價值由客戶歷史價值和客戶未來預測價值兩方面的價值構成，對于一個客戶終身價值分析不僅僅看它現(xiàn)在給銀行帶來的價值，而且更加注重客戶的客戶未來預測價值。 本文以理論

3、研究為主，結合商業(yè)研究商業(yè)銀行零售客戶關系管理的具體實踐，對客戶關系管理中的核心問題—客戶價值進行系統(tǒng)、深入的探討，有些創(chuàng)新之處，具體體現(xiàn)在以下幾個方面： (1)論文首先在結合RFM理論，建立了多層多維的商業(yè)銀行零售客戶價值的評價指標體系。通過拓寬RFM模型的指標體系，改變了RFM模型簡單的特點。 (2)論文首次利用數(shù)據(jù)挖掘技術構建商業(yè)銀行零售客戶價值智能分類模型。在本文中，數(shù)據(jù)挖掘技術不僅僅單純是研究工具和評價手段，而

4、是與客戶價值評價的理論研究一起構成的系統(tǒng)方法，最終使客戶價值評價研究具有方法論的意義。在構建客戶價值智能分類模型時，針對數(shù)據(jù)倉庫中的零售客戶原始數(shù)據(jù)，論文利用K-means算法和零售客戶價值評價模型，獲得案例庫中的歷史案例客戶價值分類類型；在構建案例相似度模型中，本文首次利用ANP模型獲得評價指標的權重，強調(diào)了評價指標之間的相互影響，與此同時，模型中利用灰色關聯(lián)分析原理建立多層灰色關聯(lián)方法以適應所構建的商業(yè)銀行零售客戶評價指體系。