銀行管理論文-數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行ＣＲＭ中的應(yīng)用.doc

銀行管理論文-數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行中的應(yīng)用摘要:隨著金融市場競爭的加劇和消費(fèi)者的需求日趨個(gè)性化,如何在快速多變的市場中保持老客戶與爭取新客戶成為關(guān)乎各類銀行成長和發(fā)展的關(guān)鍵,以客戶為中心的客戶關(guān)系管理(CRM)思想就是在這樣的環(huán)境和變化中逐漸為銀行重視與推崇。然而,如何成功地實(shí)施一個(gè)CRM項(xiàng)目,關(guān)鍵在于如何對客戶與銀行交互過程中的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析,挖掘出隱含在數(shù)據(jù)中的有用信息,然后用分析所得的知識做出決策。這就需要先進(jìn)的技術(shù)和工具的支持,數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)為銀行CRM的實(shí)施提供了良好的技術(shù)支持,著眼于對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行CRM客戶生命周期的四個(gè)階段中的具體應(yīng)用。關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘；客戶關(guān)系管理；銀行CRM；客戶生命周期一、引言在當(dāng)前市場環(huán)境中,作為提供金融服務(wù)產(chǎn)品的銀行業(yè),面臨著多方面的壓力和挑戰(zhàn)。銀行服務(wù)的客戶數(shù)量是衡量銀行業(yè)務(wù)開展的重要指標(biāo),當(dāng)前的客戶已不再是被動的身份,面對諸多的選擇,服務(wù)不好就會導(dǎo)致客戶的流失。從國內(nèi)銀行的競爭上看,在現(xiàn)行的市場游戲規(guī)則下,各家銀行都提供相似的服務(wù),在人員、資金和技術(shù)上已不是決定競爭實(shí)力的關(guān)鍵,重點(diǎn)在于管理,特別是基于對客戶了解和分析的客戶關(guān)系管理。二、CRM與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡介客戶關(guān)系管理(CRM)不僅是一種通過完善的客戶服務(wù)和深入的客戶分析來滿足客戶的需求,保證實(shí)現(xiàn)客戶終身價(jià)值的管理理念,而且是一種旨在改善企業(yè)與客戶之間關(guān)系的新型管理機(jī)制,使企業(yè)從“以產(chǎn)品為中心”向“以客戶為中心”的模式轉(zhuǎn)移,即企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)是從內(nèi)部運(yùn)作轉(zhuǎn)移到客戶關(guān)系上來。很多銀行花大力氣去積累有關(guān)客戶的信息,但并不能有效地進(jìn)行客戶關(guān)系管理。因?yàn)樾畔⒅皇且恍┰牧?需經(jīng)過組織、分析并理解后,才可以用來構(gòu)建有關(guān)客戶的知識,進(jìn)而指導(dǎo)銀行的市場、銷售、客戶服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié),提高銀行的效率和效益。但銀行如何管理和分析大量、復(fù)雜的客戶信息,從中找出對自身管理決策有價(jià)值的信息和知識,則需要有先進(jìn)的技術(shù)和工具的支持,數(shù)據(jù)挖掘等新興技術(shù)的出現(xiàn),則為銀行CRM的實(shí)現(xiàn)提供了良好的支持。數(shù)據(jù)挖掘(DM)是個(gè)比較廣泛的概念。廣義的數(shù)據(jù)挖掘指的是一般性數(shù)據(jù)分析,它既包括統(tǒng)計(jì)分析方法,也包括挖掘方法。狹義的數(shù)據(jù)挖掘則是指基于非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)分析方法。數(shù)據(jù)挖掘是信息技術(shù)發(fā)展到一定階段的必然產(chǎn)物,是從數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫的大量數(shù)據(jù)中,挖掘出有用的知識的一個(gè)過程。如果從銀行角度說,數(shù)據(jù)挖掘則是一種新的客戶信息處理技術(shù),其主要特點(diǎn)是對銀行數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模式處理,從中提取出能輔助銀行決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。因此,數(shù)據(jù)挖掘可被定義為:是提取有用信息和知識的數(shù)據(jù)產(chǎn)生過程,是從大量數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價(jià)值的知識和規(guī)則,并能夠根據(jù)已有的信息對未來所發(fā)生行為做出預(yù)測,為銀行經(jīng)營決策提供依據(jù)的過程。三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行CRM中的應(yīng)用在銀行CRM中,數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用廣泛。如金融市場分析和預(yù)測、賬戶分類、信用評估等。這些金融業(yè)務(wù)都需要收集和處理大量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)挖掘可通過對這些已有數(shù)據(jù)的分析和處理,找到數(shù)據(jù)對象的特征和對象之間的關(guān)系,并可觀察到金融市場的變化趨勢,然后利用挖掘出的知識進(jìn)行合理地分析預(yù)測,進(jìn)而發(fā)現(xiàn)潛在客戶及現(xiàn)有客戶的金融和商業(yè)興趣等。數(shù)據(jù)挖掘在銀行CRM中的應(yīng)用模型如下圖所示:CRM最簡單的含義可理解為:管理所有與客戶的相互作用。在實(shí)踐中,需要在客戶關(guān)系的各個(gè)階段使用與客戶相關(guān)的信息來預(yù)測客戶的行為。我們將客戶關(guān)系的各個(gè)階段定義為客戶生命周期?？蛻羯芷诎ㄋ膫€(gè)階段:一是獲取客戶,二是提高客戶價(jià)值,三是保持高效益客戶,四是防止客戶流失。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM的不同生命周期具有不同的作用:(一)利用聚類分析方法進(jìn)行客戶分類,獲取客戶發(fā)現(xiàn)和開拓新客戶對于任何一家銀行來說至關(guān)重要?？蛻舴诸愑址Q為客戶細(xì)分,是將大量的客戶分成不同的類型,同一類型的客戶擁有某些相似的屬性,如背景資料、盈利能力、消費(fèi)偏好等。通過客戶細(xì)分,可使銀行準(zhǔn)確把握現(xiàn)有客戶的狀況,針對每類客戶使用不同的營銷方式或提供不同的服務(wù),使銀行以最小的投入獲得最大的回報(bào)。聚類分析方法是通過無指導(dǎo)學(xué)習(xí),按最大化類內(nèi)部的相似性、最小化類之間的相似性的原則,自動對數(shù)據(jù)分類。對于客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的大量數(shù)據(jù),管理人員常常希望能得到有意義的提示,以做出正確的客戶分類判斷。此時(shí),使用聚類分析結(jié)果,先給出多個(gè)不同的相對較大的類劃分,然后再進(jìn)行精確劃分。通過聚類分析,銀行往往可以發(fā)現(xiàn)客戶的群體行為,發(fā)現(xiàn)客戶的共性,掌握他們的投資理念,從而提供針對性的服務(wù),提高銀行服務(wù)的成功率。還可以通過分類或聚類分析對客戶進(jìn)行群分后,再由模式分析預(yù)測哪些人可能成為其客戶,以幫助管理人員找到潛在客戶。例如,銀行如果要進(jìn)行一次直接郵遞推廣活動,我們可以根據(jù)對目標(biāo)市場客戶群體的識別更加具有針對性,只寄出少量的信件,就可得到很高的回應(yīng)率。由于避免了傳統(tǒng)的撒網(wǎng)式促銷,雖然減少了直接郵遞的數(shù)量,卻能增加盈利。這樣,我們不僅減少了對那些不符合特征客戶的打擾,而且還能夠極大地增加投資的回報(bào)率。(二)利用關(guān)聯(lián)分析方法進(jìn)行交叉銷售,提高客戶價(jià)值交叉銷售就是指銀行通過和客戶交流,向現(xiàn)有客戶提供新產(chǎn)品和新服務(wù),從而保持現(xiàn)有客戶資源、提升現(xiàn)有客戶價(jià)值的銷售方式,它建立在銀行和客戶雙贏的基礎(chǔ)之上。關(guān)聯(lián)分析則是給定一組或一個(gè)記錄集合,通過分析記錄集合,推導(dǎo)出其相關(guān)性,目的是為了挖掘出隱含在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系。銀行利用關(guān)聯(lián)分析方法分析客戶的交易行為與其他屬性(如客戶的年齡、性別、教育程度、職業(yè)等)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,即尋找影響客戶交易行為的因素,并建立預(yù)測模型對客戶將來可能發(fā)生的交易行為進(jìn)行預(yù)測,分析哪些客戶最有可能對銀行的服務(wù)感興趣,會對哪些金融產(chǎn)品感興趣,哪些理財(cái)產(chǎn)品或服務(wù)通常會一起發(fā)生在同一次交易里,從而實(shí)施有效的交叉銷售,提高銀行的客戶價(jià)值。如果銀行通過交叉銷售方式來實(shí)現(xiàn)銷售量的增加,以下兩個(gè)步驟通常是必須要遵循的。一是通過聚類分析實(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分,鎖定交叉銷售所要面對的目標(biāo)客戶；二是通過關(guān)聯(lián)分析確定最優(yōu)的銷售組合,并向相應(yīng)的客戶展開交叉銷售。(三)利用分類法保留客戶,提高客戶忠誠度數(shù)據(jù)分類是通過在訓(xùn)練集上針對某一屬性進(jìn)行類劃分,建立描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類或概念的模型,再使用該模型對數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分。隨著各個(gè)行業(yè)競爭的加劇,銀行獲得新客戶的成本正在不斷地上升,因此,保持原有客戶對所有企業(yè)來說,顯得至關(guān)重要。而且企業(yè)爭取一個(gè)新客戶的成本是保留一個(gè)老客戶的710倍,因此,企業(yè)最關(guān)心的話題是如何才能留住客戶,尤其是那些“優(yōu)質(zhì)客戶”(在廣義上,優(yōu)質(zhì)客戶就是那些雖然僅僅占全部人數(shù)的20%,但為銀行創(chuàng)造80%效益的客戶),增加客戶對企業(yè)的忠誠度。銀行為留住老客戶,就必須了解客戶的需求?？梢约僭O(shè)類標(biāo)號屬性是“顧客是否流失”,再利用數(shù)據(jù)挖掘工具對大量的客戶資料進(jìn)行分析,建立數(shù)據(jù)模型,確定客戶的交易習(xí)慣、交易額度和交易頻率,分析客戶對某個(gè)產(chǎn)品的忠誠程度、持久性等,即確定每類客戶的特征,對客戶群進(jìn)行分類,從而為他們提供個(gè)性化定制服務(wù),以提高客戶忠誠度,最大程度地保持住老客戶。(四)利用孤立點(diǎn)分析法發(fā)現(xiàn)客戶異常行為,防止客戶流失孤立點(diǎn)是數(shù)據(jù)集中與一般數(shù)據(jù)模型不相符合的那些數(shù)據(jù)。一般情況下,在數(shù)據(jù)被導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫前,應(yīng)該經(jīng)過數(shù)據(jù)清理,以消除不一致的情況。但是,在實(shí)際應(yīng)用中,往往會發(fā)現(xiàn)一些客觀存在的、非操作人員的人為因素而導(dǎo)致的異常數(shù)據(jù)。對于這些異常數(shù)據(jù),我們無法按一般可行的分類規(guī)則對其進(jìn)行劃分,也無法通過聚類的方法將其與其他數(shù)據(jù)建立有效的聯(lián)系,但這些數(shù)據(jù)往往包含著實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值?？蛻袅魇倾y行難以控制的常見問題,流失現(xiàn)象會給銀行帶來很多不利影響。在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中,利用孤立點(diǎn)分析法,除了可用于欺詐發(fā)現(xiàn)外,還可發(fā)現(xiàn)客戶的異常行為,從而使銀行減少和避免不必要的客戶流失。比如,我們?yōu)榭蛻糍~戶的日常行為(如發(fā)生額、業(yè)務(wù)筆數(shù))設(shè)立一個(gè)閥值,客戶賬戶的日常行為都應(yīng)該在此閥值之中,如果某賬戶的日交易金額或日交易筆數(shù)超過了該閥值,表明該賬戶出現(xiàn)了異常行為,有可能成為流失客戶。工作人員應(yīng)及時(shí)分析原因,采取一定的措施挽留住該客戶。在客戶生命周期的整個(gè)過程中,各個(gè)不同階段都包含許多重要的事件,數(shù)據(jù)挖掘還可以用于判斷客戶所處的生命周期狀態(tài),并可預(yù)測客戶進(jìn)入客戶生命周期下一階段的時(shí)間以及客戶的行為。銀行對客戶生命周期各個(gè)階段的準(zhǔn)確把握與管理,有利于根據(jù)客戶的狀態(tài)采取相應(yīng)的交叉銷售或增值銷售等市場活動,從而實(shí)現(xiàn)銀行的最高利潤。四、結(jié)論“誰擁有客戶信息,誰就擁有未來”。中國銀行行長經(jīng)濟(jì)顧問、中國銀行國際金融研究所所長朱民博士說:“國內(nèi)銀行業(yè)的經(jīng)營體制20年前以產(chǎn)品為中心,10年前以市場為中心,現(xiàn)在以客戶為中心,未來將會以客戶信息為中心”。在銀行CRM中有效利用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘等現(xiàn)代信息技術(shù),可以為銀行高層決策者提供準(zhǔn)確的客戶分類、忠誠度、盈利能力以及潛在用戶等有用信息,指導(dǎo)他們制定最優(yōu)的銀行營銷策略,降低銀行運(yùn)營成本,增加利潤以及加速銀行的發(fā)展。參考文獻(xiàn):1JiaweiHan,Michel