數(shù)據(jù)挖掘-業(yè)務營銷分析管理系統(tǒng)介紹(編輯修改稿)
2025-03-27 04:32 本頁面
【文章內容簡介】 營銷系統(tǒng)始終與每個數(shù)據(jù)挖掘與分析模塊保持緊密的互動聯(lián)系，營銷模塊隨時可調用各種數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的營銷資源，同樣，通過數(shù)據(jù)挖掘結果獲得的知識和目標客戶可以隨時的轉入營銷活動的實踐。 ? 系統(tǒng)提供嚴格而靈活的客戶資源授權機制，保證客戶資源的使用能在嚴格監(jiān)控之下，并且使部門之間在資源分配上沒有矛盾沖突，同時也能防止客戶資源的過度開發(fā)。 ? 提供了針對新加入客戶的解決方案，使任何營銷活動都不局限于銀行的存量客戶；支持銀行與其它機構合作性質的市場活動。 ? 提供及時的業(yè)績管理和監(jiān)控機制和一線資源的再分配流程。 ? 提供針對客戶營銷活動反饋的再次發(fā)掘和分析功能。 目錄 系統(tǒng)設計理念介紹 系統(tǒng)功能介紹 內嵌模型介紹 （一）客戶行為細分模型 用戶行為細分模型 模型介紹 ? 基于客戶消費行為， 客觀、自動 的將用戶分為組內客戶消費行為特點相似、組間差異性較大的不同細分群體 ? 動態(tài) 跟蹤不同的用戶行為細分群體的變化（如交易量、余額、信用等）； 動態(tài) 跟蹤每一個客戶在各細分群體間的變遷 ? 可獲得每個客戶細分市場的具體用戶名單 ? 指導差異化營銷、差異化服務設計、新業(yè)務推廣、產品設計、信用管理等 為什么要建立客戶行為細分模型 0 200 500 低 端 中 端 高 端 代繳公用事業(yè)費值相似的客戶需求特點卻差別很大 客戶細 分之謎 根據(jù)單維度進行客戶細分的方法 基于數(shù)據(jù)挖掘技術的以需求為基準的細分 客戶行為－ 價值細分模型 海量客戶 行為數(shù)據(jù) / 特征數(shù)據(jù) 組內行為特點相似組間行為差異較大的客戶分組 銀行客戶行為 價值的模型分析 機具 電話銀行 網上銀行 理財中心 網點柜臺 其它 … 卡消費 基金 外匯寶 貸款 …… 卡儲蓄 保險 …… 其它 …… 客戶 客戶 客戶 客戶 客戶 性別 年齡 月均貢獻 證件號碼 活躍地區(qū) 推薦產品 活躍時間 建檔月數(shù) 產品范圍 日均余額 卡內余額 月均 ATM次數(shù) 是否已使用外匯寶 是否已購買基金 是否使用電話銀行 是否通過網上交易 是否是大客戶 是否是黃金客戶 …… 月均柜面次數(shù) 多媒體次數(shù) 存取現(xiàn)月均次數(shù) 存取現(xiàn)月均金額 卡月借平均金額 ATM等級 是否簽約客戶 CDM次數(shù) 轉賬次數(shù) 代繳費月均 代繳費月均金額 異地 ATM次數(shù) 月均交易金額 異地轉賬次數(shù) 柜面等級 銀行客戶、產品、渠道緊密相連，存在大量數(shù)據(jù) 自動生成影響客戶分組的主要因子 因子分析 性別 年齡 繳款方式 簽約客戶 電話銀行 其它 … 透支次數(shù) 月均 ATM次數(shù) 贈送費用 外匯寶 CDM次數(shù) 應收金額 網上銀行 日均余額 卡內余額 代繳費月均金額 透支金額 消費金額 異地轉賬次數(shù) 月均柜面次數(shù) 費用類型 客戶根據(jù)自身所具有的特征自動聚為一些行為特點相似的群體 低 高 高 高 1 2 8 4 5 3 7 6 因素二（透支情況） 因素三（信用情況）
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