基于云计算与大数据的商业银行客户价值管理体系研究

发布时间：2017-10-15 04:01

  本文关键词：基于云计算与大数据的商业银行客户价值管理体系研究

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【摘要】：云计算、大数据技术与银行客户价值管理的应用研究是电子商务与技术创新领域的重要内容。本文以云计算与大数据为主要视角,从银行客户五大价值的角度切入,结合服务创新理论,提出了实现客户五大价值的新思路与新方法。为了实现老客户的保有价值,通过塔式客户分类与客户生命周期管理系统,充分提高其满意度与忠诚度;为了实现新客户的提升价值,通过需求预测与智能推荐系统,提供新客户需要的产品与服务;为了实现潜在客户的挖掘价值,通过深入分析潜在客户的需求并针对性地实行免费营销与体验式营销;为了实现竞争对手的转移价值,通过挖掘竞争对手客户需求,实现精准营销,提供客户化定制的价格、服务方案;为了实现流失客户的挽回价值,通过基于大数据建立的预警系统,对客户需求进行预警与分析,防止客户流失,挽回流失客户。总的来说,针对客户价值的实现和提升,本文设计了客户价值管理云、智能服务云、金融创新云以及五类不同客户价值各有侧重的云计算、大数据创新机制,从而实现更智慧的互联网+银行、互联网+客户价值管理,助力提升银行核心竞争力。本文的意义在于构建云计算与大数据的客户价值管理生态体系与服务创新体系,商业银行提升自身五大价值,本身这也是本文所构建的平台与体系的价值,最后本文还以五大价值中最重要的流失客户挽回利用大数据平台构建了行为分析与流失预警系统建模与大数据挖掘应用,给客户价值的管理提供了技术应用基础。
【关键词】：云计算 大数据 客户价值管理 服务创新 流失预警系统
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F274;F832.33
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 论文研究背景、目的与意义10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究目的11
• 1.1.3 研究意义11-12
• 1.2 论文总体思路与研究方法12
• 1.2.1 总体思路12
• 1.2.2 研究方法12
• 1.3 论文研究结构与研究路线12-14
• 1.3.1 研究结构12-13
• 1.3.2 研究路线13-14
• 1.4 论文创新点14-15
• 1.5 本章小结15-16
• 第二章 研究与应用综述16-20
• 2.1 商业银行云计算与大数据研究综述16
• 2.2 云计算与大数据在商业银行应用综述16-17
• 2.3 商业银行客户价值研究综述17-18
• 2.4 商业银行服务创新研究综述18-19
• 2.5 本章小结19-20
• 第三章 商业银行客户价值管理基础平台与总体架构20-31
• 3.1 云计算与大数据基础平台20-27
• 3.1.1 云计算与大数据技术基础与技术应用20-24
• 3.1.2 基础云平台建设24-27
• 3.2 客户价值管理与服务创新总体架构27-30
• 3.2.1 客户价值管理生态系统27-29
• 3.2.2 客户价值管理与服务创新总体架构29-30
• 3.2.3 智能服务、金融创新与客户价值管理30
• 3.3 本章小结30-31
• 第四章 基于云计算与大数据的客户价值管理体系构建31-50
• 4.1 客户价值分析与管理31-40
• 4.1.1 潜在客户挖掘价值创新与实现31-33
• 4.1.2 竞争对手客户转移价值创新与实现33-35
• 4.1.3 新客户提升价值创新与实现35-37
• 4.1.4 老客户保有价值创新与实现37-39
• 4.1.5 流失客户挽回价值创新与实现39-40
• 4.2 客户价值管理系统设计40-45
• 4.2.1 设计原则41-42
• 4.2.2 整体模型与逻辑结构42-44
• 4.2.3 功能结构设计44-45
• 4.3 客户价值提升应用模块45-49
• 4.3.1 免费营销、体验式营销系统45-46
• 4.3.2 精准营销、客户化定制系统46
• 4.3.3 需求预测、智能推荐系统46-47
• 4.3.4 塔式客户分类、生命周期管理系统47-48
• 4.3.5 行为分析、流失预警系统48-49
• 4.4 系统应用模块的创新与实现49
• 4.5 本章小结49-50
• 第五章 大数据平台行为分析与客户流失预警系统实例50-65
• 5.1 商业理解与商业目标50-51
• 5.1.1 商业理解50
• 5.1.2 商业目标50-51
• 5.2 构建客户流失模型与工作流51-52
• 5.2.1 客户流失模型51-52
• 5.2.2 流失模型工作流52
• 5.3 数据理解与数据准备52-56
• 5.3.1 数据理解52-54
• 5.3.2 数据优化54-56
• 5.4 行为分析与整体评估56-59
• 5.5 忠诚与流失客户名单59-63
• 5.6 本章小结63-65
• 结论65-66
• 参考文献66-69
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果69-70
• 致谢70-71
• 附件71

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本文编号：1034934