数据仓库在银行网格化CRM系统中的应用研究

发布时间：2020-10-22 14:29

　　 “客户”是银行系统进行经营的最核心竞争要素。过去的CRM系统存在着客户数据获取难、质量差、客户特征描述不丰富的缺陷。管理上采用粗放型、非网格化、客户细分及精细化管理能力不足。营销方面大多采用主观营销、非结合大数据分析支持、产品非智能匹配及推送、精准营销能力不足。这几方面综合导致银行利润创造能力不足。后来发展到引入数据仓库进行客户数据深加工及其他方面进行应用,如何有效结合数据仓库为银行CRM弥补短板、发挥更大作用,对提升银行利润意义巨大。针对这些问题,本文更加针对性的就:引入数据仓库来如何提升更丰富的客户特征提炼能力、客户细分及目标客户群锁定能力、精细化管理能力、精准营销能力、工作效率等,最终如何提升银行利润创造能力为目的,进行了更深入研究和探讨。首先,结合获客成本经济学理论为理论依据,提出并设计在数据仓库里建立客户专题的数据主题,更加深入的研究了基于星型模型、维度事实设计的数据建模方式,从而为后续的客户特征提炼、客户星级评分和综合排名的研究与设计提供更丰富的数据基础。然后,结合客户价值及成本转换与锁定等经济学理论为依据与指导,研究和设计运用数据仓库优势来提炼更深层客户特征、扩充测算因子库与优化客户星级评分和综合排名模型方法,提升测算结果精准度。接着,通过实例分析数据仓库的这些成果在CRM中关于客户细分、客户精细化管理、精准营销方面的具体应用。最后,通过定性和定量对比数据仓库引入前后CRM的差异和提升效果来证实研究表明本文所采用的研究方法是合理有效的。本文通篇采用某农商银行数据进行实证分析,结果表明数据仓库的引入,能够提升银行CRM的综合管理能力、提升业务人员的客户精细化管理、精准营销能力及工作效率,提升银行利润创造能力,在我国银行具备实践价值。
【学位单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F832.2;TP311.13
【部分图文】：

星型模型示意图

存款字实度量模型

资金业务事实度量模型
【参考文献】

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本文编号：2851714