当前位置:主页 > 管理论文 > 客户关系论文 >

W银行的零售业务精准营销研究

发布时间:2020-04-09 04:05
【摘要】:近年来,随着互联网的兴起,尤其是移动互联网的发展和运用,加大了信息化向社会各个领域的渗透,银行也不例外。尤其是阿里金融、腾讯理财通等新兴金融行业的兴起给传统银行业带来了前所未有的压力和挑战。这些新兴金融行业的优势在于对客户数据的了解和把控能力。变化的环境使得商业银行零售业务原有的发展模式已经无法适应现代金融的需要。传统银行业想要继续生存和发展,就必须转变到以大数据为基础的发展模式上。目前,大数据已受到国家的高度重视,并已成功应用于其他行业。商业银行有大量的数据资源等待开发和利用。因此,本文提出利用大数据建立精准营销平台来实现服务与营销以及管理的转型,这也是商业银行零售业务增加核心竞争力的突破口。在大数据时代,商业银行需要在营销战略上进行转变、改革、创新。商业银行以往的以“产品为中心”的营销理念显然已不能顺应银行业的发展趋势,亟须转变为以“客户为中心”的发展理念。通过建立客户数据库对客户进行精准营销,挖掘客户潜在消费能力以提高银行经营效益。基于以上背景,结合大数据和精准营销战略理论,利用数据库的数据采集和分析功能,研究W银行零售业务精准营销平台设计的先进性和存在的不足,同时提出后续改进和保障措施。研究结论不仅可以为W银行基于数据库的零售业务精准营销提供实践指南,也可以为国内银行业的战略发展提供一定的参考价值。本文将科学理论与现实实践相结合来进行商业银行零售业务的精确营销研究。通过阅读大量文件资料并与竞争对手进行比较,全面分析了零售银行业务的现状以及现有系统建设和数据使用情况,发现存在的问题并研究可行的转型升级计划。精准营销平台通过数据集成分析和应用来充分挖掘客户需求,提高营销效率,实现科学决策。最终将大数据转变为实际的零售业务核心竞争力。本文完成了精准营销平台的总体设计,以大数据应用为基础从用户需求、业务需求、功能需求和操作需求等方面深入分析了W银行零售业务需求,列示了零售业务精准营销平台的构建目标和方法,详细阐述了实现客户管理、营销管理、管理决策、各岗位使用以及系统操作的相关具体要求。同时完成了精准营销平台的实施细则和人员组织结构分析,并且进行了实际案例的测试。测试结果显示使用并认真执行了营销任务的网点在营销效果上大大提升。相信当W银行零售业务精准营销平台全面投入使用后,新增客户数量和客户资产将不断提高,在同业竞争中取得先机,实现现代零售业务的华丽转型。处理大量历史数据并接收快速增长的新数据是商业银行正面临的巨大挑战。进一步提高数据质量、做好数据分析成本与收益的平衡是未来仍需要重点关注的问题。随着现行社会信用体系的建设,相信未来对信用数据的监督、收集和使用将会进一步规范化。当它达到使用条件时,适时将客户信用分析纳入零售业务精准营销系统。
【图文】:

分析图,分析图,精准营销,吴子


SWOT分析图

银行业务,信用卡业务,电子银行,营业网点


图 3.2 W 银行零售业务相关部门设置零售银行业务部负责统筹大部分的零售产品营销和个人客个营业网点的基础管理工作。信用卡中心主要负责信用卡业务。电子银行部负责电子渠道的相关产品及服务。房金
【学位授予单位】:江西财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:F832.2;F274

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 朱文生;;大数据时代商业银行面临的挑战及对策[J];中国金融电脑;2015年12期

2 刘冬;;大数据时代企业管理的创新[J];中国商贸;2014年32期

3 周南;;我国商业银行发展环境PEST分析[J];经济与社会发展研究;2014年12期

4 谢清河;;大数据时代我国商业银行发展问题研究[J];南方金融;2014年11期

5 苑鑫斌;;大数据时代商业银行的营销创新[J];黑龙江金融;2014年06期

6 曹洪;;纵论我国传统企业电子商务发展战略的若干问题[J];互联网周刊;2014年11期

7 耿直;;大数据时代统计学面临的机遇与挑战[J];统计研究;2014年01期

8 蔚赵春;凌鸿;;商业银行大数据应用的理论、实践与影响[J];上海金融;2013年09期

9 李宏博;;商业银行大数据时代的SWOT分析及战略探讨[J];时代金融;2013年18期

10 王波;吴子玉;;大数据时代精准营销模式研究[J];经济师;2013年05期

相关硕士学位论文 前7条

1 周峰;基于数据挖掘技术的商业银行服务渠道优化策略研究[D];南京大学;2013年

2 王强;我国手机银行基于数据库的精准营销战略研究[D];哈尔滨工程大学;2011年

3 傅庆辉;功能性饮料市场新进入者的市场营销策略[D];华东理工大学;2011年

4 胡远洋;营口银行沈阳分行营销策略研究[D];大连理工大学;2009年

5 吴亮;基于数据挖掘技术的客户价值管理[D];贵州大学;2006年

6 郭兵;网络游戏消费者行为分析[D];浙江大学;2006年

7 陈远高;基于数据挖掘的客户价值管理研究[D];浙江大学;2002年



本文编号:2620269

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/guanlilunwen/kehuguanxiguanli/2620269.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户9a186***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com