基于大数据的商业银行信用卡分期电话精准营销策略研究

发布时间：2023-02-12 13:41

　　近几年来,伴随着互联网信息技术的迅速发展,商业银行已经积累了海量的业务数据,商业银行迫切需要充分利用大数据的力量去取得竞争优势。本课题以银行信用卡分期付款电话营销这一案例入手,研究利用机器学习的方法预测目标客户的电话营销结果,建立客户分类模型,提出银行精准营销策略相关建议。本文介绍了研究问题的背景、此问题的研究现状以及研究方法与思路,阐述了精准营销理论、数据挖掘及其典型算法理论介绍,包括逻辑回归、支持向量机、神经网络、决策树算法等,并进一步引出了集成学习理论与典型算法XGboost和LightGBM。本文以ZJ分行为例展开实证研究,分析当前信用卡分期付款产品电话营销的现状以及存在的问题,以实现精准营销为目标,综合应用以决策树算法为基础的LightGBM、XGboost、随机森林等数据挖掘集成算法,建立分期付款电话营销客户数据模型。第一步是对目标客户数据集进行准备与特征选择,在此数据集基础上,分别应用LightGBM XGboost、随机森林算法以及组合算法进行建模,通过AUC值比较、ROC曲线、LIFT提升曲线、计算效率等多个维度综合比较,最终选择准确率最高、效率最优的LightGBM...

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 选题背景
    1.2 研究的意义
    1.3 研究内容及主要工作
第二章 理论基础及文献综述
    2.1 信用卡分期付款业务简介
    2.2 商业银行大数据精准营销研究综述
        2.2.1 市场营销理论研究
        2.2.2 基于大数据的精准营销研究
        2.2.3 大数据精准营销在商业银行中的应用
        2.2.4 文献评述
    2.3 大数据分类算法综述
        2.3.1 基础算法
        2.3.2 集成学习思想
        2.3.3 数据科学竞赛和工业界常用集成算法
第三章 ZJ分行信用卡分期电话营销现状分析
    3.1 ZJ分行信用卡分期付款业务概况
    3.2 营销现状以及问题分析
        3.2.1 营销渠道单一客户体验差
        3.2.2 营销资源不足流失业务机会
        3.2.3 目标客户定位不够精准营销成功率低
        3.2.4 产品定价不灵活缺乏差异化营销策略
    3.3 大数据精准营销思路
第四章 客户数据分析挖掘
    4.1 数据来源与问题分析
    4.2 特征数据采集和处理
        4.2.1 数据采集
        4.2.2 数据检查和特征选择
        4.2.3 特征数据处理
        4.2.4 数据统计分析
    4.3 数据挖掘模型评价指标
    4.4 数据模型建立与优化
        4.4.1 基础模型建立
        4.4.2 特征筛选
        4.4.3 多模型探索
        4.4.4 模型选择与业务解释
    4.5 模型应用
        4.5.1 基于模型的精准营销方案设计
        4.5.2 同期营销方式对比
        4.5.3 历史营销方式对比
        4.5.4 营销转化率对比
        4.5.5 业务效益分析
第五章 基于大数据的精准营销策略
    5.1 利用数据模型建立精准营销目标客户库
    5.2 基于大数据开展多渠道智能联动营销策略
    5.3 基于大数据开展差异化营销策略
    5.4 建设精准营销系统平台加强大数据技术保障
第六章 总结和展望
    6.1 全文总结
    6.2 不足与展望
参考文献
致谢
作者简介
    1 作者简历
学位论文数据集



本文编号：3741213