基于数据挖掘的农商行客户关系管理
发布时间:2023-04-02 03:46
基于数据挖掘的客户关系管理有助于加强优质客户的培育,提高客户黏性和忠诚度。本文从大数据对农商行客户关系管理的意义入手,分析了农商行客户关系管理的现状以及大数据时代农商行客户关系管理的重点,提出了基于数据挖掘的农商行优质客户培育和维护的策略。
【文章页数】:8 页
【文章目录】:
一、大数据时代加强农商行客户关系管理的意义
(一)深入挖掘客户需求的需要
(二)精准判断客户价值的需要
(三)有效实施精准营销的需要
二、大数据时代农商行客户关系管理面临的困难
(一)维护数据的成本持续上升
(二)优质客户的黏性有待增强
(三)风险预警的能力有待提升
(四)难以提供差别化的金融服务
(五)客户基础数据缺乏整合和挖掘
三、大数据时代农商行客户关系管理的重点
(一)加强数据收集及处理能力,扩大客户信息范围
(二)优化非结构化数据,完善客户信息
(三)运用行为数据预测,满足客户多元化需求
四、大数据在农商行客户关系管理中的应用
(一)整合数据,构建开放共享的大数据平台
(二)挖掘数据,创新普惠小微产品和服务
(三)运用数据,提升风险管理水平
五、基于数据挖掘的农商行客户关系管理策略
(一)提高对客户价值的识别能力
(二)运用数据资料,构建客户忠诚度评价体系
(三)建立客户流失预警机制
(四)关注新领域,培育新的优质客户
本文编号:3778471
【文章页数】:8 页
【文章目录】:
一、大数据时代加强农商行客户关系管理的意义
(一)深入挖掘客户需求的需要
(二)精准判断客户价值的需要
(三)有效实施精准营销的需要
二、大数据时代农商行客户关系管理面临的困难
(一)维护数据的成本持续上升
(二)优质客户的黏性有待增强
(三)风险预警的能力有待提升
(四)难以提供差别化的金融服务
(五)客户基础数据缺乏整合和挖掘
三、大数据时代农商行客户关系管理的重点
(一)加强数据收集及处理能力,扩大客户信息范围
(二)优化非结构化数据,完善客户信息
(三)运用行为数据预测,满足客户多元化需求
四、大数据在农商行客户关系管理中的应用
(一)整合数据,构建开放共享的大数据平台
(二)挖掘数据,创新普惠小微产品和服务
(三)运用数据,提升风险管理水平
五、基于数据挖掘的农商行客户关系管理策略
(一)提高对客户价值的识别能力
(二)运用数据资料,构建客户忠诚度评价体系
(三)建立客户流失预警机制
(四)关注新领域,培育新的优质客户
本文编号:3778471
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