信用卡客户分类与营销策略研究——以M银行为例

发布时间：2021-04-07 09:36

　　大数据时代的到来给我们的生活带来了巨大的变化,随着信用卡业务需求和支付场景的增多,银行投入越来越多的资源进行信用卡支付建设,但由于需求的逐渐饱和,各银行之间的竞争也越来越激烈。为了进一步获取更多的市场份额,吸引更多更忠诚的客户,银行业的精准营销理念被提出并实施发展起来。利用科技手段精准地发现客户、识别客户、维护良好的客户关系成为获胜的关键因素。研究了客户关系管理、客户细分及精准营销的相关理论,实现了数据的处理过程,基于RFM模型、k-means算法构建了符合业务需求的客户价值分类模型。将客户分为四个不同的群体,针对不同的群体采取不同的营销措施,进行差异化管理,最终达到精准营销的目的,节约营销资源和成本。 

【文章来源】：农村经济与科技. 2020,31(16)

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
1 引言
2 相关工作
3 理论研究
    3.1 客户关系管理
    3.2 客户细分
    3.3 精准营销
4 模型构建与应用
5 营销策略建议


【参考文献】：
期刊论文
[1]公务航空客户价值评价与客户细分方法[J]. 李静,朱金福.  中国民航飞行学院学报. 2015(03)
[2]基于购买行为RFM及评论行为RFMP模型的客户终身价值研究[J]. 赵萌,齐佳音.  统计与信息论坛. 2014(09)
[3]客户细分方法新视角[J]. 綦欣德.  商业时代. 2013(26)

硕士论文
[1]基于相关度关联分类算法的信用卡客户细分模型研究[D]. 王娜.浙江工商大学 2010
[2]数据挖掘技术在银行信用卡业务中的应用[D]. 蔡建森.厦门大学 2008



本文编号：3123256