大数据背景下商业银行精准营销的设计与应用
发布时间：2023-03-05 21:26
“互联网+”的快速发展与应用为商业银行带来了全新的营商环境。银行在为客户提供更加丰富产品的同时沉淀了海量数据。此种背景下,传统的营销策略因单向性、大众化,缺乏快速且有针对性的应变能力,难以达成理想效果,面临着日趋严峻的挑战。但挑战与机遇并存,大数据背景下,银行可利用各种收集数据的手段建立客户资料库,通过机器学习技术构建客户画像模型,并借此应用个性化推荐系统实现与客户双向交互的精准营销。换言之,商业银行在挖掘客户需求的同时提升客户的忠诚度,培育新的业务和利润增长点。从技术层面上,大数据应用为商业银行营销提出新的研究问题。事实上,精准营销作为一种新的营销范式,其内涵、架构、工具等远未成熟,虽然银行可从外部获取大量的非结构化数据,但将这些数据转换成文本数据应用于客户画像并非易事。目前该领域研究现状:一是用于银行的个性化推荐算法研究与相关案例的研究并不多见;二是基于客户购买行为来评价精准营销效果的定量研究不多;三是提升客户价值的营销设计不多;四是缺失基于客户画像的成功案例;五是电商、医院、保险、会展、零售等领域已有基于客户画像研究的成功案例。这种状况,为本文研究提供了机遇...
【文章页数】：139 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 宏观、中观及微观背景
1.1.2 问题的提出
1.1.3 发展的趋势
1.2 研究目的与意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意义
1.3 研究框架
1.4 研究方法
1.5 论文可行性
1.6 技术路线
1.7 论文创新性
第二章 相关概念与文献综述
2.1 精准营销的国内外文献综述与评析
2.1.1 精准营销的国外文献综述
2.1.2 精准营销的国内文献综述
2.1.3 国内外学术研究的不足
2.2 大数据背景下的精准营销
2.2.1 大数据与精准营销的相关概念
2.2.2 传统营销与精准营销的比较
2.2.3 大数据驱动的精准营销
2.3 客户画像
2.3.1 客户画像与其构建思路
2.3.2 客户画像驱动的精准营销
2.4 个性化推荐
2.4.1 个性化推荐与其算法
2.4.2 个性化推荐驱动的精准营销
2.5 客户价值
2.5.1 客户价值分类
2.5.2 精准营销与客户价值提升
2.6 本章小结
第三章 商业银行精准营销总体架构
3.1 银行营销决策支持系统
3.2 数据采集系统架构
3.2.1 网点数据采集流程
3.2.2 个人渠道数据采集流程
3.2.3 数据构建
3.2.4 数据的逻辑模型与维表分析
3.3 客户画像的架构
3.3.1 基于需求的客户画像架构
3.3.2 基于客群的客户画像架构
3.4 推荐系统架构
3.4.1 基于显性的推荐系统
3.4.2 基于隐性的推荐系统
3.5 精准营销逻辑架构
3.6 本章小结
第四章 商业银行客户画像的精准构建与生成
4.1 客户画像及其构建方法
4.1.1 客户画像构建原则
4.1.2 客户画像的数据来源
4.1.3 客户画像构建的基础分类
4.1.4 客户画像标识及标签层级设计
4.1.5 客户画像的计算引擎
4.2 商业银行客户画像的全景图构建
4.3 基于神经网络的客户画像生成实验案例
4.3.1 G银行的目标
4.3.2 基于神经网络的算法
4.3.3 训练样本数据
4.3.4 训练样本数据预处理
4.3.5 模型构建
4.3.6 模型评价
4.4 本章小结
第五章 商业银行的产品个性化推荐
5.1 协同过滤推荐面临的挑战及对策
5.1.1 数据稀疏
5.1.2 冷启动
5.1.3 实时性与多样性
5.2 基于客户聚类的协同过滤推荐
5.2.1 基于客户聚类的协同过滤推荐计算
5.2.2 混合推荐方法及流程
5.3 基于客户基础特征与历史购买数据的精准推荐
5.3.1 数据准备
5.3.2 数据预处理
5.3.3 算法流程
5.3.4 算法流程改进
5.4 算法对比实验及评价标准
5.4.1 算法对比实验
5.4.2 算法评价标准
5.5 本章小结
第六章 精准营销效果评估指标与客户价值
6.1 精准营销的效果评价指标体系构建的原则
6.1.1 普遍性
6.1.2 科学性
6.1.3 逻辑性
6.1.4 可量性
6.2 精准营销效果评价指标体系的构建
6.2.1 个性化推荐引起注意阶段
6.2.2 内容推荐激发兴趣阶段
6.2.3 产品搜索阶段
6.2.4 购买行动阶段
6.2.5 信息分享阶段
6.2.6 熵值法的指标权重
6.3 精准营销提升五大客户价值效果图
6.3.1 新客户导入价值
6.3.2 潜在客户挖掘价值
6.3.3 竞争对手客户转移价值
6.3.4 老客户保留价值
6.3.5 流失客户挽留价值
6.3.6 可行性与可靠性
6.4 应用场景的设计
6.4.1 产品投放与产品推荐问答自动化
6.4.2 个性化需求推荐自动化
6.4.3 产品销售管理的规划应用
6.4.4 五种客户价值的应用模块
6.5 本章小结
总结与展望
研究总结
研究展望
参考文献
附录
攻读博士学位期间取得的研究成果
致谢
附件
本文编号：3756948
【文章页数】：139 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 宏观、中观及微观背景
1.1.2 问题的提出
1.1.3 发展的趋势
1.2 研究目的与意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意义
1.3 研究框架
1.4 研究方法
1.5 论文可行性
1.6 技术路线
1.7 论文创新性
第二章 相关概念与文献综述
2.1 精准营销的国内外文献综述与评析
2.1.1 精准营销的国外文献综述
2.1.2 精准营销的国内文献综述
2.1.3 国内外学术研究的不足
2.2 大数据背景下的精准营销
2.2.1 大数据与精准营销的相关概念
2.2.2 传统营销与精准营销的比较
2.2.3 大数据驱动的精准营销
2.3 客户画像
2.3.1 客户画像与其构建思路
2.3.2 客户画像驱动的精准营销
2.4 个性化推荐
2.4.1 个性化推荐与其算法
2.4.2 个性化推荐驱动的精准营销
2.5 客户价值
2.5.1 客户价值分类
2.5.2 精准营销与客户价值提升
2.6 本章小结
第三章 商业银行精准营销总体架构
3.1 银行营销决策支持系统
3.2 数据采集系统架构
3.2.1 网点数据采集流程
3.2.2 个人渠道数据采集流程
3.2.3 数据构建
3.2.4 数据的逻辑模型与维表分析
3.3 客户画像的架构
3.3.1 基于需求的客户画像架构
3.3.2 基于客群的客户画像架构
3.4 推荐系统架构
3.4.1 基于显性的推荐系统
3.4.2 基于隐性的推荐系统
3.5 精准营销逻辑架构
3.6 本章小结
第四章 商业银行客户画像的精准构建与生成
4.1 客户画像及其构建方法
4.1.1 客户画像构建原则
4.1.2 客户画像的数据来源
4.1.3 客户画像构建的基础分类
4.1.4 客户画像标识及标签层级设计
4.1.5 客户画像的计算引擎
4.2 商业银行客户画像的全景图构建
4.3 基于神经网络的客户画像生成实验案例
4.3.1 G银行的目标
4.3.2 基于神经网络的算法
4.3.3 训练样本数据
4.3.4 训练样本数据预处理
4.3.5 模型构建
4.3.6 模型评价
4.4 本章小结
第五章 商业银行的产品个性化推荐
5.1 协同过滤推荐面临的挑战及对策
5.1.1 数据稀疏
5.1.2 冷启动
5.1.3 实时性与多样性
5.2 基于客户聚类的协同过滤推荐
5.2.1 基于客户聚类的协同过滤推荐计算
5.2.2 混合推荐方法及流程
5.3 基于客户基础特征与历史购买数据的精准推荐
5.3.1 数据准备
5.3.2 数据预处理
5.3.3 算法流程
5.3.4 算法流程改进
5.4 算法对比实验及评价标准
5.4.1 算法对比实验
5.4.2 算法评价标准
5.5 本章小结
第六章 精准营销效果评估指标与客户价值
6.1 精准营销的效果评价指标体系构建的原则
6.1.1 普遍性
6.1.2 科学性
6.1.3 逻辑性
6.1.4 可量性
6.2 精准营销效果评价指标体系的构建
6.2.1 个性化推荐引起注意阶段
6.2.2 内容推荐激发兴趣阶段
6.2.3 产品搜索阶段
6.2.4 购买行动阶段
6.2.5 信息分享阶段
6.2.6 熵值法的指标权重
6.3 精准营销提升五大客户价值效果图
6.3.1 新客户导入价值
6.3.2 潜在客户挖掘价值
6.3.3 竞争对手客户转移价值
6.3.4 老客户保留价值
6.3.5 流失客户挽留价值
6.3.6 可行性与可靠性
6.4 应用场景的设计
6.4.1 产品投放与产品推荐问答自动化
6.4.2 个性化需求推荐自动化
6.4.3 产品销售管理的规划应用
6.4.4 五种客户价值的应用模块
6.5 本章小结
总结与展望
研究总结
研究展望
参考文献
附录
攻读博士学位期间取得的研究成果
致谢
附件
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