N银行客户细分与营销数据分析研究

发布时间：2023-06-15 20:02

　　随着时代的发展,数据处理技术也飞速发展,数据网络对人们生活有着十分巨大的影响。涌现出了各式金融科技产品,其多样化、个性化、便捷性、高收益的特点不断吸引客户,越来越多客户将资金的投入其中,影响银行的存款业务和资金收入,冲击着银行的传统业务。所以研究客户需求,区分客户类型,采用针对性的营销策略显得十分重要。银行的客户管理系统中记录有大量的客户数据信息,这些数据的使用成为新时代背景下银行面临的难题。本文首先基于相关数据挖掘理论以及客户关系管理理论,提出解决这个难题的解决建议。其次,通过大数据技术对银行客户的信息进行分析,首先将客户信息进行分类,随后在上述的分组的基础上构建模型,主要运用K-means聚类分析处理银行客户信息,减少变量的冗杂性,对变量数据进行优化选择,筛选出其中相关性更高的变量进行评估,避免建模分析中因变量过多带来的评估模型复杂度高等问题。再次,利用Logistic回归模型建立起判断客户产品购买意愿的预测回归方程,以提高对已有数据的利用率。随后,对模型进行检验,得出模型的检验结果,可用于实践的应用。在检验结果基础上,提出基于数据分析的客户管理建议和针对性的营销建议,实现对客户的...

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究意义
        1.2.1 实践意义
        1.2.2 理论意义
    1.3 研究目标
    1.4 研究方法
    1.5 研究现状
    1.6 研究结构
第二章 文献综述与相关研究
    2.1 客户细分理论
    2.2 客户关系管理
    2.3 数据挖掘
        2.3.1 数据挖掘常用方法
        2.3.2 数据挖掘处理过程
        2.3.3 数据挖掘在金融行业中的应用
        2.3.4 聚类与 K-means 算法
    2.4 客户关系管理与数据挖掘
    2.5 本章小结
第三章 N银行客户关系管理现状
    3.1 N 银行概况
    3.2 N 银行客户关系管理现状
        3.2.1 组织结构改革
        3.2.2 各个领域线上线下服务体系逐渐完善
    3.3 银行客户关系管理存在的问题
        3.3.1 缺乏专业管理团队
        3.3.2 缺乏统一的量化指标
        3.3.3 客户服务制度不完善
        3.3.4 业务管理较为分散
    3.4 本章小结
第四章 基于聚类分析的客户特征描述
    4.1 数据准备
        4.1.1 细分指标选取
        4.1.2 数据与处理
    4.2 认购模型的建立与分析
        4.2.1 回归分析
        4.2.2 K-means-Logistic模型
        4.2.3 Logistic回归模型的检验
    4.3 本章小结
第五章 N银行客户管理优化建议
    5.1 建立客户数据分析管理机制
        5.1.1 建立客户数据分析支持团队
        5.1.2 加强职能部门与数据分析支持团队间协作
        5.1.3 数据中心后台支持。
    5.2 开展针对性的营销服务
        5.2.1 利用互联网开展个性化营销
        5.2.2 构建双向互动的网络营销平台
        5.2.3 加强网络营销效果的评估和管理
    5.3 改进网点与产品业务模式
    5.4 本章小结
第六章 保障措施
    6.1 组织保障
    6.2 人才保障
    6.3 激励机制保障
    6.4 本章小结
结论
参考文献
致谢



本文编号：3833575