数据挖掘技术在客户关系管理中的应用分析.pdf

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1、1引言数据挖掘技术在客户关系管理中的应用分析以银行业为例A n a l y s i so ft h eA p p l i c a t i o no fD a t aM i n i n gT e c h n o l o g)ri nC u s t o m e rR e l a t i o n s h i pM a n a g e m e n t常雪琦刘伟“C H A N GX u o q iU UW e td o i：l O 3 9 6 9 i i s s n 1 6 7 2 9 5 2 8 2 0 0 9 0 5 0 2 5搏+赛j 在简要介绍敷据挖掘在银行客户关东管理中的地位和应用的基础上，

2、重点论述7 数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用模型和银行客户关系管理系统的构建。：关键词银行业数据挖掘客户关系管理A b s t r a c tA n e r b r i e n yi n t m d u c i n gl h e“e 柚da p p l i c a t i o no fd a l am i n i n gi nb a】止sc u s t 哪e rr e l a t i o n s h i p哪鲳e m e n ta n dd 8 t am i n i n g，t I i 8p a p e re l a b o r a I 髑印p l i c a t i o nm o d

3、e l0 fd a t am i n i“gt e c h n o l o g yi nt h eb a n k i n gc u 8 t o m e rr e l a t i o n s h i p 眦n a g e m e n t 皿dt I I e 嘴诅b l i s h m e n to ft l l eh a n k sc u s t o m e rr e l a l i o n s h i pm 卸a g e m e n t8 y s t e m 量“y w O r d sB a n k i n gD a I am i n i n gC u 9 I o m e rr e l a t

4、 i o n s h i pm 粕a g e m e n t在银行业务日趋国际化的今天银行业的竞争日趋激烈，而竞争的焦点就是客户的争夺，谁拥有的客户资源强大，谁就可能在竞争中处于有利地位。客户关系管理(c t o m e rR e l a t i o n 8 h i pM 蚰a g e m e n t，简称c R M)作为现代企业管理的思想和方法，是随着当今世界经济和企业发展趋势及管理技术和信息技术的不断发展而发展的。近年来这些管理思想和方法在国内外得到广泛的应用，并迅速转化为现实生产力，成为推动企业发展的巨大动力。在这种背景下，客户关系管理系统无疑是银行最好的选择，而具有高效率的数据分析处理

5、能力的数据挖掘技术，将是使c R M 系统发挥有效功能的必不可少的工具之一。2 数据挖掘在银行业客户关系管理中的地位对于银行来说，客户就是生存、发展的基础，客户关系管理就是银行保留客户、发展客户的利器。相应地，数据挖掘技术就是客户关系管理的坚实技术后盾，将数据挖掘技术运用于客户关系管理中将为之提供科学的决策依据和技术支持，提供有效的管理信息，甚至是潜在的商业信息，使得决策者能够做出正确的决定。2 1数据挖掘是实施客户关系管理的前提必须和客户建立密切关系是实施客户关系管理的前提。真正给银行带来效益的是优质客户，包括现实的优质客户和潜在的优质客户。现实的优质客户是各银行争夺的重点对象，例如储蓄大户

6、和效益良好的贷款客户，这些优质客户也是各商业银行的重点服务对象，要想从别的商业银行把他们吸引过来，并非易事。因此，各商业银行争夺的重点应该是潜在的优质客户；通过数据东北财经大学研究生院1 1 6 0 2 5东北财经大学信息工程学院1 1 6 0 2 5囫至Q Q 皇釜第5 期挖掘技术发现潜在的优质客户，是吸引他们并维系和他们关系的前提，也就是实施客户关系管理的前提。2 2 数据挖掘是实施客户关系管理的关键在确定和哪些客户保持密切的关系之后，客户关系管理还必须了解决定客户关系的关键因素，以便制定有效的客户关系管理战略。客户关系管理的核心就是维系与优质客户的关系，保持客户的“忠诚度”。在银行发现真

7、正驱动客户“忠诚”行为的客户关系之前，是无法有效管理其客户关系的。因此，通过数据挖掘技术发现客户需求，并据此改进客户关系，增加客户的满意度，是实施客户关系管理的关键。2 3 银行大量的客户数据为数据挖掘提供了可能我国银行业是采用现代信息技术比较早的行业之一，也是信息化程度最高的行业之一，多年来保存了大量了业务数据，但是，大多数银行的历史业务数据只是作为一种电子业务记录，并没有开发利用，有的已经变成了数据垃圾，数据的价值没有得到充分体现。但是，这些业务数据为银行建立数据仓库并进行数据挖掘提供了可能。3 数据挖掘在银行客户关系管理系统中的应用数据挖掘技术可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的

8、各个不同领域和阶段，在银行客户关系管理中。它可以应用到以下几个方面：3 1 客户群体分类分析目前，在市场细分环境下一对一个性化服务正在受到银行业的青睐，这意味着银行要了解每一个客户。并同其建立起持久的关系。利用数据挖掘技术可以对大量的客户分类，提供有针对性的产品和服务。3 2 交叉销售银行和客户之间的关系是经常变动的，一旦拥有了新的客 万方数据户，就要竭力完善这种关系。需要对其进行交叉销售，为原有客户提供新的产品或服务。数据挖掘技术可以帮助银行分析出最优的合理的服务匹配。3 3 客户的获得、流失和保持分析银行的业务拓展和发展壮大需要不断维持老客户和获得新客户，数据挖掘可以帮助银行识别出潜在的客

9、户群，提高市场活动的响应率。3 4 客户盈利能力分析和预测不同客户对于银行来说，其价值是不同的。数据挖掘技术可以用来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化，帮助银行制定合适的市场策略。3 5 客户背景分析了解客户背景资料，有助于银行对客户的分析，从而更好的制定客户策略。数据挖掘可以从大量表面无关的客户信息中发现许多对银行有用的资料。3 6 客户满意度分析分析客户对银行产品和服务的满意度，可以帮助企业改进客户信贷策略，从而增加客户的忠诚度。数据挖掘技术可以从零散的客户反馈信息中，分析出客户的满意度。3 7 客户信用分析分析客户信用对银行很有意义，对不同信用级别的客户，采取不同的信贷方案等

10、。数据挖掘可从大量历史数据中分析出具体客户的信用等级。4 数据挖掘在银行客户关系管理中的应用模型数据挖掘技术的应用是从拥有大量客户数据的银行业和电信行业开始的，而银行的数据比电信行业的数据保存得更为完善。在商业银行中有两个可以利用的巨大资源：客户的存款和客户的数据。相应的，银行的管理产生两大任务，即客户资金管理和数据挖掘。数据挖掘在银行客户关系管理中是如何实现的?从数据挖掘的定义可知数据挖掘技术主要为两项工作：自动趋势预测和探测以前未发现的模式。而这两项工作又是通过建模来实现的，在已知的情况下建立起一种模型，并且把这种模型运用到银行未知的环境中，可以发掘隐藏在数据库深处的重要信息，并且做出预测

11、。数据挖掘在银行c R M 中的应用模式如图1：图l数据挖掘在银行C R M 中的应用模型5以数据挖掘技术为核心的银行客户关系管理系统的构建5 1基于数据挖掘的银行c R M 系统结构原理我国银行在各地建有大量的分支机构，银行c R M 系统可以采用分布式数据库环境，即所有分行都拥有自己的c R M 系统，并与本地综合业务系统及呼叫中心连接。同时在总行建有c R M 数据库，提供面向全行的分析决策功能，并为网上银行业务提供数据查询支持。因此，银行总部应该统一建立起一级网上银行，所有网上银行的客户均在同一个数据库中注册。这样，网上银行的客户信息直接在总行的c R M 数据库中集成，各分支机构可以

12、随时调用总行数据库中的客户信息，进行具有分行特色的c R M，总行C R M 系统结构如图2 所示：剥斛桓瞳l分行c 蹦系统数据阼及数捌挖掘模型)副经理信息系统分行c 脚系统囵圄咽I 錾H 递H!划分行客户信息服务l1 分 j 客，1 信息服务呼叫中心呼叫中心图2 银行C R M 系统结构从数据的流向看，业务处理部分的数据由客户数据挖掘中心的客户数据集成系统抽取到c R M 数据库中，客户联系渠道与客户关系分析中心的数据流向是双向的，呼叫中心在为客户服务时将充分利用C R M 数据库的信息，同时，呼叫中心在为客户的服务过程又被C R M 数据库所记录。客户联系渠道与业务处理系统的数据流向也是双

13、向的，客户呼叫中心需要实时查询业务系统的当前数据，呼叫中心也可能需要为客户实施业务流程，C R M 的决策分析环境将结果反馈到客户联系部门。银行C R M 系统的数据流向如图3 所示：综合业务系统锻行柜面P 0 6A 疆银行管业务器p 刊焉丽升集成I、7 下。丝叫业，l 教据挖掘l=正I 基本信息服务接u呼叫中心网上银行C I 酗决黹分析环境图3 银行C R M 系统的数据流向在C R M 数据挖掘中，实际分为操作数据和分析模型。操作数据包括客户基本信息、客户财务信息和操作控制；分析模型包括客户关系管理的所有模型。C R M 的主体部分将通过数据集成系统与业务处理系统(综合柜面系统等)和客户联

14、系渠道(呼叫中心等)连接起来。因此，银行C R M 系统的实施主要体现在c R M数据集成系统、c R M 数据库、c R M 决策分析环境和基本信息服务接口四大部分。5 2以数据挖掘为核心的银行C R M 系统实施步骤银行C R M 系统一般由业务处理，客户联系和客户数据挖掘中心三部分组成。客户数据挖掘中心则以c R M 中心数据库为核心，数据集成系统与业务处理部分连接，同时为银行的管理层和业务分析人员提供业务分析系统。一般而言，以数据挖掘为核心的银行客户关系管理的应用实施有如下几个步骤：(1)从业务流程人手，完成客户联系渠道的集成，将来自不同企业的业务系统以及外部的客户资料集成到客户处理中

15、心。(2)对搜集到客户处理中心的客户资料按照识别客户的要求进行集成处理。(3)创建分析数据模型库。(下转第7 8 页)至Q Q 皇生复曼塑团 万方数据 2 陈伯时，陈敏逊交流调速系统 M 北京：机械工业出版社1 9 9 8 B w i d m w，E w a l a c h A d a p t i v ei n v e 惜ec o n t m l M N J：P r e n t i c eH i l u 1 9 9 6 3 s h e ns h u g u a n g，w a n gG u a n g j u n“A d a p t i v ei n v e r s ec o n t r o

16、la p p l i c a t i o no nt h e m a ls y 8 t e mb a s e do nl e a s ts q u a r e ss u p p o r tV e c-t o rm a c h i n e”A s i aS i m u l a t i o nC o n f e r e n c e一7 t hI n t e m a t i o n a lC o n f e r e n c e，p p 1 0 2 6 一1 0 3 0，O c I 2 0 0 8 4 c h o uT 一Y，L i uT 一H，c h e n gT 一T“D e s i g na n

17、 di m p l e m e n t a t i o no fa I la d a p t i v ei n v e r s ec o n t m l l e rf o ram i c r o p e 丌n a n e n tm a g n e ts y n c h m n o u sm o t o rc o n t r o ls y 8 t e m，”E l e c t r i cP o w e rA p p l i c a t i o n s V 0 1 3，n o 5，p p 4 7 14 8 1，S e p-t e m I)e r2 0 0 1 9 5 G u a n gz e n

18、g，P e n gL u，Y a n m i ns u，J i“g g a n gz h a n g“R e-s e a r c ho na d a p t i v ei n v e r s ec o n f r o ls t r a t e g yf o rS t a t i cV a rC o m p e n s a t o r，”I E E ET r a n so nP o w e rE l e c t r o n i c sa n dM o t i o nC o n t r o lC o n f e r e n c e，p p 2 3 9 4 2 3 9 7，M a y2 0 0 9

19、6 K A w A B A T AY，K A w A K A M IT，s A s A K u R AY，e ta I“N e wd e s i g nm e t h o do fd e c o u p l i n gc o n t m l8 y 8 t e mf o rv e c t o rc o n t m】l e di n d u c t i o nm o t o r”I E E ET r a n so nP o w e rE l e c t r o n i c s，(4)利用数据挖掘工具对数据进行挖掘，为决策支持提供服务。6 结束语数据挖掘是信息化的最高层次，是信息化应用的价值所在，我

20、国银行业要在激烈的同业竞争中立于不败之地，必须坚定不移采用数据挖掘技术。通过建立基于数据挖掘技术的客户关系管理系统，使银行了解自身的经营情况，帮助银行准确地发现银行的赢利客户和具有赢利潜力的客户，分析客户的消费倾向，帮助银行开发适应消费者需求的新产品，为银行争取客户提供有利的保障。参考文献：2 0 0 4(4)：1 8 一1 9 2 张颖数据挖掘技术在银行c R M 中的应用 J 广西金融研究。2 0 0 4(2)：2 4 2 5 3 常真旺我国商业银行实施客户关系管理的政策措施 J 金融论坛，2 0 0 2(7)：1 8 2 3 4 翟鸿呜银行c R M 系统的分析与设计 J 微机发展，2

21、0 0 4(1)：1 2 6 一1 2 作者简介】常雪琦，女，1 9 8 1 年生，硕士研究生，东北财经大学研究生院，研究方向：信息经济。刘伟，男，1 9 7 9 年生，博士研究生，东北财经大学信息工程学院，研究方向：技术经济。(收稿日期：2 0 0 9 0 8 一1 9)万方数据数据挖掘技术在客户关系管理中的应用分析以银行业为数据挖掘技术在客户关系管理中的应用分析以银行业为例例作者：常雪琦，刘伟，CHANG Xuo-qi，LIU Wei作者单位：常雪琦,CHANG Xuo-qi(东北财经大学研究生院,116025)，刘伟,LIU Wei(东北财经大学信息工程学院,116025)刊名：信息技术

22、与信息化英文刊名：INFORMATION TECHNOLOGY&INFORMATIZATION年，卷(期)：2009(5)参考文献(4条)参考文献(4条)1.翟鸿鸣 银行CRM系统的分析与设计期刊论文-微机发展 2004(01)2.常真旺 我国商业银行实施客户关系管理的政策措施期刊论文-金融论坛 2002(07)3.张颖 数据挖掘技术在银行CRM中的应用期刊论文-广西金融研究 2004(02)4.韩冬 数据挖掘与银行客户关系管理期刊论文-计算机时代 2004(04)本文读者也读过(9条)本文读者也读过(9条)1.张颖.杜斌.钟永红 数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用分析期刊论文-经济师20

23、05(3)2.黄华卿.张维.熊熊.HUANG Hua-qing.ZHANG Wei.XIONG Xiong 数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中的应用分析期刊论文-哈尔滨商业大学学报（社会科学版）2006(3)3.张忠磊.孙玉娟 数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用研究期刊论文-华南金融电脑2006,14(5)4.郑英姿.于晓梅 数据挖掘技术在客户关系管理中的应用期刊论文-经济研究导刊2010(14)5.郑华 基于数据挖掘银行客户关系管理系统构建研究期刊论文-广西轻工业2008,24(10)6.郭佳.李潇潇.冯雪 数据挖掘在银行CRM中的应用研究期刊论文-商场现代化2008(14)7.吴昊 数据挖掘技术在信用卡客户关系管理中的应用分析期刊论文-中国金融电脑2009(9)8.左爱群.杜波.ZUO Ai-qun.DU Bo 数据挖掘在银行客户关系管理系统中的应用期刊论文-武汉工业学院学报2006,25(3)9.陈建成.Chen Jiancheng 数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用期刊论文-电脑与电信2007(2)本文链接：http:/