基于数据挖掘的商业银行客户关系管理研究

Abstract

随着大数据时代的洪流汹涌而来，以大数据技术为基础的各类应用在各行各业中迅速涌现，各个行业开始了与大数据的深入融合。对于商业银行来说，随着中国社会生活水平的不断提升，居民财富的不断积累，人民的金融服务需求日益多样化和专业化，商业银行传统的同质化和标准化粗放营销服务模式已经越来越难以满足人民不断增长的金融需求。商业银行面对海量的客户群体和丰富的金融产品，其营销效率和效果正处于不断下降的过程之中。如何快速有效的发现目标客户并向其提供精准金融产品和服务已经成为摆在商业银行面前共同的难题。本文以大数据思维为基础，主要研究如何通过 Python 对 A 商业银行存储的海量客户数据进行有效分析和挖掘，并根据分析结果开展精准营销实践，从而真正发挥数据资产的潜在巨大价值。本文主要以客户特征数据分析为切入点，提取客户的全方位信息进行数据建模及数据特征分析，通过定量分析方式对客户特征数据进行统计归纳、建模及关联分析等，得到分析客户群体的特征信息库，从而形成基于客户特征的大数据分析基础。然后再从客户中挖掘出具有相似特征的目标客户，建立起 A商业银行精准营销实践活动目标客户群。在得到精准营销目标客户群后，结合业务实现与用户特征的影响因素分析，为商业银行未来客户关系管理及业务服务提供有效建议，以实现客户价值和企业价值的共赢。