銀行客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)挖掘探究論文
0 引言
隨著我國利率市場的推進(jìn)和改革的不斷深入，我國銀行業(yè)面臨的競爭壓力也越來越大，若想在競爭中處于不敗之地，中國金融業(yè)必須改變經(jīng)營觀念，以客戶需要為中心，以客戶滿意為宗旨，改善企業(yè)與客戶關(guān)系，不斷地提高自身的服務(wù)水平和決策能力。 由于在銀行日常的業(yè)務(wù)處理過程中，收集并積累了大量和客戶有關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，銀行希望能夠?qū)?shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的這些大量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析和處理，提取潛在的、有應(yīng)用價(jià)值的信息，從而提高銀行的服務(wù)和決策水平。 對(duì)企業(yè)或銀行而言，能否對(duì)客戶相關(guān)數(shù)據(jù)加以進(jìn)一步利用，已成為在競爭中取得優(yōu)勢的關(guān)鍵和基礎(chǔ)。 數(shù)據(jù)挖掘就是對(duì)大量的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行提取、發(fā)現(xiàn)和獲得有用的知識(shí)和規(guī)則的技術(shù)，為制定經(jīng)營策略提供有利的參考依據(jù)，進(jìn)而提高客戶服務(wù)水平，加強(qiáng)客戶關(guān)系管理[1].
1 客戶關(guān)系管理的涵義
客戶關(guān)系管理是指企業(yè)為了獲取最大限度的經(jīng)濟(jì)效益，制定以客戶服務(wù)為中心的發(fā)展策略，引導(dǎo)客戶的投資行為，最大限度地滿足客戶的需求，建立與客戶持久的關(guān)系，企業(yè)也從營銷中獲得利潤，實(shí)現(xiàn)雙贏。 客戶是企業(yè)重要的資源，客戶關(guān)系也越來越受到關(guān)注和重視，應(yīng)該加強(qiáng)客戶關(guān)系的建立和維護(hù)，改善企業(yè)和客戶的關(guān)系，進(jìn)而形成長期穩(wěn)定的客戶群體，實(shí)現(xiàn)企業(yè)盈利的目的。
2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘是一種信息處理方法和技術(shù)，主要是對(duì)大量實(shí)際應(yīng)用的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，并進(jìn)行深入地分析和處理，從而獲得有用的信息和規(guī)則，為企業(yè)的管理和制定經(jīng)營策略提供參考依據(jù)。 數(shù)據(jù)挖掘作為一種新興的技術(shù)被廣泛應(yīng)用到銀行客戶關(guān)系管理中，對(duì)數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的大量客戶相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的挖掘，提取出來的有用的知識(shí)或信息可為管理人員提供參考依據(jù)，進(jìn)而制定出合理的、有利于企業(yè)發(fā)展的決策，提高企業(yè)的競爭能力。 常用的數(shù)據(jù)挖掘方法有決策樹、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及聚類分析等[2].
2. 1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行客戶關(guān)系管理中的重要性
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行客戶關(guān)系管理中的作用主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
（ 1） 客戶盈利能力分析。 不同客戶的價(jià)值是不同的，數(shù)據(jù)挖掘可以對(duì)不同市場活動(dòng)情況下客戶盈利能力的變化進(jìn)行分析和預(yù)測，進(jìn)而制定合適的市場策略；（ 2） 客戶獲得、流失和保持分析。 銀行為客戶提供的產(chǎn)品基本都相同，由于企業(yè)間競爭的不斷加劇，發(fā)展新客戶的同時(shí)也應(yīng)重視原有客戶，可以通過不斷地改善現(xiàn)有客戶的服務(wù)來避免客戶流失。 利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立客戶流失的預(yù)測模型，可以采取預(yù)防措施防止客戶流失；（ 3） 交叉營銷。 銀行為客戶提供新的產(chǎn)品或服務(wù)，即進(jìn)行交叉銷售。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以提供幫助信息，為不同客戶分析并制定出合理的服務(wù)匹配；（ 4） 客戶群體分類分析。 優(yōu)質(zhì)客戶能夠?yàn)殂y行帶來客觀利潤，因而為高價(jià)值客戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)很重要。 多數(shù)的中間客戶則處于高價(jià)值與低價(jià)值中間，也是銀行重要的客戶群體。 通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)大量的客戶進(jìn)行分類，針對(duì)不同的客戶提供不同的產(chǎn)品和服務(wù)。
2. 2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方法
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有聚類、分類和關(guān)聯(lián)分析等分析方法，廣泛應(yīng)用于客戶關(guān)系管理。 聚類分析實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶進(jìn)行分類，利用分類法能夠識(shí)別優(yōu)質(zhì)客戶，通過關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行交叉銷售[3].
2. 2. 1 分類分析
假定數(shù)據(jù)庫中每條記錄都屬于某一確定的類別，由一個(gè)稱作類屬性的值確定。 分類分析就是通過對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)的分析，對(duì)不同類別進(jìn)行描述并建立分析模型或獲得分類規(guī)則，然后將這個(gè)分類規(guī)則應(yīng)用于其它數(shù)據(jù)庫中的記錄。 分類分析有兩步過程： 第一步是建立模型。 通過分析記錄數(shù)據(jù)來構(gòu)造模型； 第二步是使用模型進(jìn)行分類。 如果模型的預(yù)測準(zhǔn)確率可以接受，就可以用它對(duì)類別未知的數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行分類。
分類法可將客戶劃分為不同的群體，各個(gè)群體有著明顯的行為特征。 企業(yè)可以更好地理解客戶和發(fā)現(xiàn)群體客戶的特點(diǎn)，從而制定相應(yīng)的市場策略。 同時(shí)，通過對(duì)不同客戶群的交叉分析，還可以發(fā)現(xiàn)群間的特點(diǎn)和規(guī)律。 分類方法通常建立的模型以分類規(guī)則、判定樹形式出現(xiàn)，主要包括決策樹、貝葉斯分類、遺傳算法分類等，最為典型的決策樹方法是 ID3 算法和算法 C4. 5.
例如，針對(duì)某一產(chǎn)品的營銷，銀行如何在眾多的客戶中識(shí)別出相應(yīng)的客戶。 這里可首先假設(shè)類屬性是“是否為優(yōu)質(zhì)客戶”,然后采用分類法，最后確定出優(yōu)質(zhì)客戶的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。 分類法可以幫助企業(yè)快速確定相應(yīng)客戶，進(jìn)而提供相應(yīng)服務(wù)。 同樣為了防止客戶流失，首先要了解顧客的需求。 首先設(shè)類屬性是“顧客是否流失”,再利用數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)大量的'客戶信息進(jìn)行分析，建立數(shù)據(jù)模型，以確定客戶的特點(diǎn)和屬性，為其提供個(gè)性化服務(wù)。
2. 2. 2 關(guān)聯(lián)分析
關(guān)聯(lián)分析就是在訓(xùn)練集的基礎(chǔ)上，通過分析記錄集合，推導(dǎo)出相關(guān)性的結(jié)果，目的是為了挖掘出隱含在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系，發(fā)現(xiàn)客戶數(shù)據(jù)信息之間的相互依賴或某種規(guī)律性。 交叉銷售是指銀行向客戶推銷新的產(chǎn)品或服務(wù)，客戶可以得到相應(yīng)的服務(wù)而受益，銀行也因營業(yè)額的增長而獲得利潤。 關(guān)聯(lián)分析法可以在對(duì)客戶過去的購買數(shù)據(jù)的分析找出影響客戶購買產(chǎn)品的因素，即找出客戶的投資行為與其他屬性如性別、年齡、職位等的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并建立預(yù)測模型對(duì)客戶以后的購買進(jìn)行預(yù)測，分析哪些用戶對(duì)金融產(chǎn)品感興趣，哪些用戶對(duì)理財(cái)產(chǎn)品感興趣，從而實(shí)施有效的營銷[4].
2. 2. 3 聚類分析
與分類分析不同，聚類分析的數(shù)據(jù)集合還沒有進(jìn)行任何分類。 聚類分析是對(duì)數(shù)據(jù)庫中的記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，按照類內(nèi)相似度最大，類間相似度最小的原則分類。 聚類即平常所說的“物以類聚”,是把一組個(gè)體按照相似性分成若干類別。 業(yè)務(wù)人員面對(duì)服務(wù)營銷的特定需要和大量的客戶信息，希望得到有效的幫助和提示，進(jìn)而對(duì)特定的客戶分類群體采取相應(yīng)措施進(jìn)行營銷。 通過聚類分析方法，對(duì)大量的客戶數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理，對(duì)客戶分類劃分，可以發(fā)現(xiàn)每個(gè)類別客戶的不同特點(diǎn)，從而提供針對(duì)性的服務(wù)，為其提供相應(yīng)的服務(wù)和產(chǎn)品，快速準(zhǔn)確地找到潛在客戶，提高工作效率，降低營銷成本。
聚類分析主要有統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等，在實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常和分類分析方法結(jié)合起來使用。 例如，分析人員可先利用聚類分析對(duì)要分析的數(shù)據(jù)劃分類別，然后用分類分析方法進(jìn)一步分析不同類別的數(shù)據(jù)集合，挖掘出各類別的分類規(guī)則，最后使用分類規(guī)則對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集合重新進(jìn)行劃分，通常能獲得較好的分類結(jié)果。 通過兩種方法的結(jié)合使用得到滿意的劃分結(jié)果。
3 結(jié)語
數(shù)據(jù)挖掘是客戶關(guān)系管理中的關(guān)鍵技術(shù)，本文主要探討數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理上的應(yīng)用，對(duì)聚類、分類、關(guān)聯(lián)分析等挖掘技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。 數(shù)據(jù)挖掘通過對(duì)大量的客戶信息進(jìn)行分析和處理，為銀行管理人員提供客戶分類、盈利能力以及潛在的用戶等有用信息，找出各種數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，從而能夠?yàn)榭蛻籼峁M意的服務(wù)，加強(qiáng)了客戶關(guān)系管理的維護(hù)和建設(shè)，為決策人員提供準(zhǔn)確的指導(dǎo)信息，輔助決策者制定最優(yōu)的營銷策略，降低了運(yùn)營成本和決策風(fēng)險(xiǎn)。
參 考 文 獻(xiàn)
[1]王小燕，周建民。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用研究[J]. 華南金融電腦，2005,13（ 5） : 94 -96.
[2]陳建成。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 電腦與電信，2007（ 2） : 41 -43.
[3]左愛群，杜 波。 數(shù)據(jù)挖掘在銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 武漢工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)，2006,25（ 3） : 52 -55.
[4]尹曉麗，方旭昇。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行 CRM 中的應(yīng)用[J]. 經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2009（ 20） : 112 -113.
【銀行客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)挖掘探究論文】相關(guān)文章：
大數(shù)據(jù)挖掘在智游應(yīng)用中的探究論文04-13
數(shù)據(jù)挖掘在培訓(xùn)管理中的應(yīng)用論文07-02
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理中怎么應(yīng)用探討管理論文07-02
科研管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用論文10-21
高校管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究論文07-03
數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用論文04-10
數(shù)據(jù)挖掘論文03-31
數(shù)據(jù)挖掘論文07-15