基于K-MEANS聚类、关联模型的金融流失客户挖掘模型研究

论文价格:150元/篇 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis 编辑:vicky 点击次数:141
论文字数:26555 论文编号:sb2021022021410834614 日期:2021-03-02 来源:硕博论文网
通过全流程的数据挖掘,并与客户关系管理深层的营销结合,更确信了数据挖掘技术作为一项重要的战略武器,完全有能力促进金融银行业的发展,提升其在转型改革生产过程中的效率。

1. 绪论

1.1研究背景与问题提出随着信息化时代的来临,信息技术在不断的迅猛发展,并融入世界经济全球化变革的浪潮中。与此同时,各行业都面临各方面的挑战,市场竞争也逐渐日趋白热化。行业中的产品差异化变小,服务变的单一,倒闭各行业要不断的改革创新,以求在竞争中寻求突破。在各行业深化改革不断推进的背景下,在特别对传统金融行业,在转型改革的过程中,经营服务理念正在由原有传统的“以产品为中心”转变为“以客户为中心”,由原本的碎片式的客户管理转变为“客户关系管理”(CRM)。在转型的过程中,可以通过大数据技术中的数据分析和数据挖掘技术,对大数据库中的生产数据进行数据建模,挖掘海量数据背后隐藏的逻辑关系,探索数字背后的规律,为企业决策提供指导依据,为业务经营服务提供信息化、数字化的支撑,从而进一步为企业达到提质增效的目的。抓住客户,提升服务质量,提高客户的黏性与依赖度,成为金融行业经营发展中的重要环节。
在金融行业领域,利用信息技术推陈出新、创新发展,信息化成为了必不可少的提升经营效率的手段。大数据技术作为信息化中的一个重要的组成部分,具有处理海量数据的能力,利用其数据分析(DataAnalysis)与数据挖掘技术(DataMining),能够有效促进金融行业的转型,应用于金融风险与管控,对传统的银行单一商业理财服务进行革新,促进金融服务的变革。如今,数据分析与数据挖掘技术已经成为支撑服务金融行业发展的重要工具。
数据挖掘通过对生产、经营过程中产生并存储于数据仓库中的大量数据进行加工,并通过数据清洗、加工,利用统计学中的各种数据模型对潜在的规则进行挖掘,并最终通过以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。通过数据挖掘技术,能够有效的防止客户流失,能够在客户流失前进行挽留,有效提升客户的忠诚度与满意度,极大地提升了寻找潜在流失客户的精准度与效率。
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1.2本文的研究目的
随着我国社会经济的不断发展,传统金融业务也面对来自外部的冲击,一是金融业务金融体系也逐步健全完善,各种政策性银行、股份制商业银行、区域性地方银行、外资银行等,也逐步在各地扩大服务范围,遍地开花,导致金融行业内部竞争激烈。二是科技的进步带来的互联网经济,其衍生的互联网金融服务也逐步渗透至人们生活的每个角落,包括手机银行、电话银行、互联网金融产品等,极大的冲击了原有的传统线下金融业务。由于金融业呈现多元化服务态势,其地域差异性、地域概念逐渐模糊,客户对金融企业的忠诚度与依赖性也逐步走低,与之相对应的服务与经营创新理念成为金融业发展的核心驱动力,成为竞争中的重要法宝。
而基于大数据技术的潜在流失客户挖掘,能够有效的帮助传统金融银行结合其自身业务特点,利用其长期积累的历史数据,包括基金、理财、保险、中间业务等多方面的业务数据,通过聚类、关联、决策树等模型,对海量的客户数据中的流失客户分析画像,对预测流失客户进行预警,结合数据化营销手段,为客户提供精细化、个性化的服务,改善客户体验。
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2. 相关理论与方法

2.1客户关系管理
2.1.1. 客户关系管理的定义
随着经济全球化的不断推进,客户关系管理(CRM,Customer RelationshipManagement)作为新生的事务,引发了整个营销的管理革命,它是由美国最先提出,之后才传入我国,并于 20 世纪初流行于企业电子商务中。最早提出该概念的是 GartnerGroup,其对于 CRM 的观点是“所谓的客户关系管理就是为企业提供全方位的管理视角;赋予企业更完善的客户交流能力,最大化客户的收益率,CRM 的焦点是自动化并改善与销售、市场营销、客户服务和支持等领域的客户关系有关的商业流程。”
在当前市场不断创新升级的背景下,对 CRM 的定义有了更深层次的理解,也有以下不同的学说。
(1) 客户关系管理的策略说
美国高德纳咨询公司在早期给客户关系管理定义为:客户关系管理是代表增进赢利、收入和客户满意度而设计的企业范围的商业战略。强调所谓的客户关系管理就是为企业提供全方位的管理视角,赋予企业更完善的客户交流能力,使客户的收益率最大化。
(2) 客户关系管理的行动说
客户关系管理的策略说认为,客户关系管理是企业的一项商业策略,它按照客户细分情况有效地组织企业资源,培养以客户为中心的经营行为及实施以客户为中心的业务流程,并以此为手段来提高企业的获利能力、收入及客户满意度。
(3) 客户关系管理的理念说
客户关系管理的行动说认为,客户关系管理是指企业通过富有意义的交流沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获得、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。
(4) 客户关系管理的目的说
客户关系管理的目的说认为,客户关系管理的焦点是改善与销售、市场营销、客户服务与支持等领域与客户关系有关的商业流程并且实现自动化。
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2.2数据挖掘
2.2.1. 数据挖掘的定义
数据挖掘(DM,DataMining)的定义是,从数据集合中自动抽取隐藏在数据中心的有用的,有意义的信息的过程,这些信息并不是外在的表象,而是具有潜在的利用价值,这些信息的表现形式也多为规则、概念、规律等。应用的技术包括:数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面。
数据挖掘与传统的原始统计学中的数据分析的主要区别是,数据挖掘是在没有所目标确定的前提下去挖掘有用的、符合一定规律的信息,从而数据挖掘所得到的信息也有了预知性、有效性和可实用性这三个方面特性。当前,常见的数据挖掘的目标对象有以下七个方面的常用领域:
(1) 已关系型数据库(sqlserver、mysql、oracal 等)为主的各类型数据库。
(2) 数据仓库。
(3) 将数据存放在一个 n 维数组中,通过可视化工具,人们可以通过多维视图来观察数据。
(4) 地图等空间数据信息。
(4) 地图等空间数据信息。
(5) 建筑等传统工程信息。
(6) 文本和多媒体数据。
(7) 时间相关数据。
(8) 互联网相关数据。
表 2.1 购物记录
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3. 金融客户流失分析 ...........................21
3.1客户流失问题现状..........................21
3.2客户流失的类型...........................21
4. 数据挖掘流失客户 .................................23
4.1采集业务数据样本....................24
4.1.1. 数据描述..................................24
4.1.2. 数据抽取规则..................................25
5. 客户画像分析与营销策略........................37
5.1客户整体画像.................................37
5.2易流失客户营销策略...............................39

5. 客户画像分析与营销策略

5.1客户整体画像
通过本次数据挖掘实验研究,成功实现了对易流失客户各维度信息的整理,并利于这些维度属性,实现了易流失客户画像。通过客户的营销画像,为其提供精准营销服务。这种数据化的营销手段证明通过数据挖掘结合客户管理的数据化营销手段是完全可以实现的。
无论是归纳总结出的易流失客户,还是其他的类型客户,均可以根据需求出发,寻找到其客户属性维度上的特征。通过从客户身上积累的客户的积累的大量的客户基础信息、客户交易信息和持有产品信息,为客户属性打标签,并进行客户分类分群。
客户的属性维度信息可以包括年龄、性别、职业、地址等基本属性;交易和消费信息包括定期开销户、理财购买或赎回、手机银行转账、快捷支付等交易数据;持有产品信息包括持有的储蓄、基金、理财等账户数量和金额。
在客户关系管理营销中,利用分类分群客户,精准推送投其所好的产品或服务,从而达到个性化推荐的目的。
在本次研究中,对客户的属性维度归纳总结可以从风险偏好、生命周期、成长空间和资产波动情况四个客户特征对金融营销客户进行整体分析,进行客户画像,完成客户洞察和价值挖掘。
图 2.2 数据挖掘项目流程图
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6. 结论与展望

6.1结论
从本次的研究应用于最终的预测流失结果与验证来看,研究的效果还是比较满意的,符合预期。特别是在预测结果后的数据挖掘应用成果得到了落地营销,应用实际,也获得了正向反馈。
通过全流程的数据挖掘,并与客户关系管理深层的营销结合,更确信了数据挖掘技术作为一项重要的战略武器,完全有能力促进金融银行业的发展,提升其在转型改革生产过程中的效率。
通过本次研究,也发现数据挖掘技术不局限于挖掘流失客户,有更多的应用场景可供其选择,包括在风险防控,信用评级等方面,能够有效的降低银行的经营风险;包括在进一步利用客户关系管理提升客户服务满意度,提升客户体验,促进客户粘性方面,也完全有能力大展身手。
与此同时,在本次研究中还发现有以下几个方面的问题值得注意:
(1) 数据挖掘的常态化。数据挖掘在当前企业中还属于“项目”级别,不具有常态化,应该说数据挖掘与传统的数据报表作为一项“日常”管理工作推进,更可以得到上游与下游的共同认可,也有助于数据挖掘的整体理念的提升,从而促进经营业务的科学化管理。
(2) 数据挖掘的多元化。数据挖掘并不是单纯的 IT 技术问题,也不是单纯的营销应用问题,而是多部门、多学科的交叉学科,更需要广泛的部门参与到基础数据挖掘建设上来,多层次重视数据挖掘工作,从而能够让数据挖掘更接地气,有利于挖掘成果的实施。
(3) 数据挖掘的前沿性。数据挖掘伴随着大数据技术的进步发展,迭代更新速度非常快,需要不断学习、吸纳新的知识与方法,才能不断通过创新解决实际生产生活中的问题。任何技术都是在不断创新中日新月异的,在数据挖掘领域,更需要多元化的学习精神,不但是技术的学习,更有业务经营方面的学习,才能更好的解决现实中的困难。
参考文献(略)

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