金融行业成功案例.pdf

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1、金融行业金融行业-成功案例成功案例 1客户流失客户流失 Banco Espirito Santo(BES)BES 每天都致力于同那些可能流失的银行客户奋勇战斗。通过利用 SPSS 的数据挖掘分析技术，BES 识别出了哪些可能离开银行服务的客户的关键行为特征。Jorge Portugal 和他的战略营销队伍一起分析这些动态的关系，并分别建立起模型来验证相应的调整策略是否可以使得客户保持满意而不流失。应用 SPSS 结果:利用从未使用过的客户行为数据资源并从中获益 降低了 15-20%的客户流失率 增长 10-20%的底线利润 美国汇丰银行美国汇丰银行 客户背景客户背景 美国汇丰银行是 HSBC

2、集团成员之一，通过位于纽约的 380 个分支机构为 140 多万银行客户提供核算、投资、借贷和其它金融服务。美国汇丰银行资产为 350 亿美元。面临问题面临问题 同一地区可能有多家银行设有分支机构，从而引起持续的竞争来吸引和保持附近的潜在客户。为保持高水平的客户获取和保持率，并维持可赢利性，银行经常要实现以下目标：扩展和现有客户的关系 控制营销费用以维持利润 用新的智能快速转移市场 解决方案解决方案 美国汇丰银行用 SPSS 对不断增长的客户数据进行挖掘，建立预测模型来发现交叉销售和翻滚 销售机会。定位于每一产品最有价值的客户可以使销售最大化、营销费用最小化。而且，SPSS 的易用性使研究人员

3、可以快速地把研究结果提交给决策者。应用结果应用结果 小额银行是一个高竞争性的业务。除了周边其他银行在核算、投资和借贷方面持续不断的竞争，近期一些反常情况显示各种金融服务公司、股票经纪人和抵押公司也加入了这一激烈竞争之中。由于有这么多的机构盯着同一个用户群体，客户保持力的价值大大超过以前。现在许多银行的销售策略都集中在吸引现有客户，来翻滚成熟的产品，或交叉销售新的产品。过去，美国汇丰银行经常使用从市场研究公司购买的生命周期细分信息，如根据临域或细分的收入和购买行为预测研究，来向新旧客户推广产品。那种外部的细分方案有它自己的市场，在发展新客户时可能是有价值的。但是，我们认为已经拥有相当多的关于我们

4、现有 140 万用户的购买习惯和需求的详细和有潜在价值的信息。美国汇丰银行客户获取和研究部经理 Joe Somma 说。我们只需对这些模式进行挖掘和分析，来了解什么人在什么时候需要什么。这种预测分析帮助我们在合适时间、用合适的产品和服务接触合适的人。而 SPSS 为我们提供了进行这些分析的有力武器。揭示特定客户的需求，销售增加 50%根据 Somma 的说法，关键在于利用 SPSS 来发现和过去表现出特定购买习惯的客户类似的人，如购买投资类产品。经常账户的存款中哪种个性特征和模型预示着客户可能会对高获利的投资感兴趣呢？这种购买行为过去曾发生过很多次，可以帮助我们预测未来的购买行为，如果知道从哪

5、里去找的话。Somma 说，“用 SPSS对销售数据进行挖掘帮助我们揭开了统计关系，更重要的是，为我们说明了这些关系的力度，这样我们马上就能看到哪些是有意义的。这帮助我们在建立有效的营销策略时对我们的资源进行优化。”事实是，传统的 OLAP 工具在解开最后至关重要的谜团方面不能很好地满足 Somma 的要求。OLAP 对了解数据特征来说是一个不错的工具，但我无法从中发现联系的力度，也不能做出预测模型，而那正是我最需要的。Somma 说，OLAP 是好的报告工具，但没有统计引擎，它只能告诉过去我在哪里，而不能说出我需要去哪里。SPSS 帮助 Somma 指明了道路，Somma 和银行各个产品部门

6、的同事在用 SPSS 建立的预测模型的基础上建立了成功的营销策略。根据报告，短短三年时间，银行的数个产品线销售提高了 50%。营销费用减少 30%通过更精确地定位于目标客户，美国汇丰银行不仅发现了对特定产品最有前景的客户，同时也节约了费用，因为免去了对不符合预测模型特征的客户的联系。“比如，如果要进行一次直接邮递推广活动，我们可以更加有针对性，只寄出少量的信件，而得到更高的回应率。由于避免了传统的鸟枪式促销，在最近一次活动中，直接邮递的数量减少了三分之一，但销售收入仍相当于前次的 95%。这样就极大地增加了投资回收率。”“没人希望淹没在不想要的产品信息中。通过用 SPSS 进行数据挖掘，我们减

7、少了对那些不符合特征的客户的打扰。”提高了建立和开展适时营销战略的能力 根据 Somma 的讲述，SPSS 不仅帮助他们发现新的商业机会，而且比许多竞争者做得更快。准备买 CD(Certificate of Deposit 存款证)的客户可以买我们的，也可以买附近另一家银行的。所以在这些情况下速度绝对是非常重要的。越快进行新的营销活动，效果就越好。SPSS 可以使效果和速度同时得到提高。SPSS 同时提供了易用性和强大和统计分析功能，使我们可以快速地建立模型。SPSS 具备我们所需的分析深度和广度，而且，一旦模型建立好了，向产品线决策者发布也非常容易。你可以把逻辑展示给他们，而他们无需了解任何

8、关于统计分析的知识就可以快速看到过去购买某一产品的客户和与他们类似的客户之间的关系。SPSS 模型帮助决策者清楚地看到机会，使他们可以快速、自信、果断地采取行动。SPSS 是一个战略伙伴，它给了我们竞争优势，所以我们要和它一起工作。Bank Financial Bank Financial 主要服务于芝加哥的大都市区域，在其八个支部机构中提供完整的金融服务，包括贷款、储蓄、保险以及投资。其资产超过了 10 亿美元，其给零售客户以及商业客户同时提供服务。自从 1962 年开始进入到芝加哥郊区开展服务，Bank Financial 就开始不断的成长，增加新的分支机构以及服务产品。为了满足那些快速增

9、长的客户基础相应的不断变化的需求，Bank Financial 的目标包括：增加市场营销努力的有效性 增强针对现有客户的定位 提升客户的赢得以及保持 最优化产品打包策略 使用 SPSS 公司的数据挖掘分析工具 Clementine，Bank Financial 能够在很短的时间里得到更为准确的结果，进而提升了市场营销努力的有效性，同时还降低了营销的成本。通过使用预测性的以及前摄的方法来进行市场营销研究，Bank Financial 提升了其调整与打包产品来满足客户需求的能力，并且增加了客户赢得、保持以及客户满意度。2客户细分客户细分 美国美国 First Union 公司公司 作为这项研究的成

10、果，现在我们确切明白了需要做些什么来 满足客户的需求和期望.-First Union 的市场研究主管 Jim Robertson 面临问题面临问题 First Union 公司，美国第六大银行企业，需要检查其产品交付系统的性能需求和费用。它希望把客户转移到低成本的渠道-但只是在发现这些新的渠道是可接受的以后。Market Advantage 公司的咨询顾问们致力于发现能更好地满足客户需求的产品和交付渠道变革，把客户转移到低成本渠道，并保护 First Union 在竞争激烈的金融服务市场中处于领先地位。解决方案解决方案 Market Advantage 采用自己的决策支持软件和 SPSS，对

11、First Union 的九条商业线进行市场研究。输入仿真模型的研究结果使 First Unioin 明确了调整服务交付系统的所需，同时增加了客户价值，减少了交付系统费用。SPSS 从 1968 年开始就致力于帮助各种机构更好地了解他们的客户，而 Market Advantage 优秀的数据咨询顾问从 1992 年开始使用 SPSS。至今 Market Advantage 已为财富500 强中 40 多个国家的 30 多个企业进行了 60 多项市场研究服务，而 SPSS 扮演了分析策略的关键角色。我们偏爱 SPSS 是因为它是我们战略服务中理想的分析工具，Market Advantage 的总

12、裁和常务董事 Jim Libby 这样说，而且，它的使用方便性和深度分析功能都是一流的。作为金融服务业最大、最高级的数据分析研究项目之一，Market Advantage 使用 SPSS 和另一家领先的咨询顾问公司合作，来为 First Union 发现和实施关键的交付渠道战略。根据 First Union 的市场研究主管 Jim Robertson 的说法，其目标是改革九条商业线的交付方法。在 1994 年项目开始的时候，我们在寻找能使我们处于市场首选地位的合适的产品、服务和交付渠道组合。作为这项研究的成果，现在我们确切明白了需要做些什么来满足客户的需求和期望，我们的交付系统也发生了重大变化

13、。Robertson 说。First Union 认识到竞争的增加需要服务的增强。它需要满足 1600 多万客户的需求，他们也知道银行未来的成功和经济的交付服务体系紧密地联系在一起。作为这一项目的第一步，Market Advantate 进行了计算机辅助调查，以评价每一条产品线的产品特性和定价、交付及服务。他们在 80 个不同的访问站从 3600 多个金融服务客户中收集数据。这些客户明确地回答了有关经常账户、储蓄账户、抵押、信用卡、贷款和信托、以及产品交付等方面的问题。由于 First Union 主要通过其费用昂贵的交付渠道-金融中心来分发这些产品，它同时希望了解一下其他可选的交付方式，如电

14、话银行和不断增加的 ATM（柜员机）的情况。应用结果应用结果 确定了新的细分客户 在以后的几个月中，Market Advantage 和 First Union 的 30 多个分析师一起，采用 SPSS 和 Market Advantage 自己的仿真模型和市场细分工具进行分析。通过多种方式的聚类分析，Market Advantage 用不同的价值命题（结合定价、服务、交付和特性）确定了回答者的分类。之后采用 SPSS 对这些结果用子段做进一步的分类和描述。使更经济的交付渠道和客户需求相适应 下一步，Market Advantage 建立了联合仿真模型来确定那些客户更愿意采用其他可选的交付方式

15、，如电话银行。咨询顾问们把这些模型和 SPSS 融入同一界面来分出在不同的方案下谁希望、谁不希望购买、转换或移植。这些模型有助于预示客户行为，并确定了那些客户愿意移植到新的交付渠道。重新设计产品和服务交付渠道 这项研究产生了最深入的、业界从未见到的的对零售金融产品和其他可选分发渠道的同步认识。Libby 说。作为结果，First Union 金融中心的主要目标发生了重大变化，把大量的销售和服务转移到低成本的渠道，并显著地为主要职责为了解客户金融服务需求的职员减少了管理工作量。自从那一里程碑性质的项目以后，我们继续为 First Union 提供研究服务，包括客户满意度研究。Libby补充说。它

16、刚好说明了数据分析是如何改变业务的，为买卖双方提供了一个双赢的结果。卖方如 First Union 可以增加利润，而客户得到了针对他们的需求而设计的更好、更个性化的服务。3风险管理风险管理 中国建设银行风险预警管理项目 针对经营管理中的风险加剧，建立风险预警机制势在必行。为此，建设银行建立了基于 SPSS 统计分析产品的风险预警管理系统，建立了风险处理和监测系统，进一步完善了建设银行的风险数据存取和管理机制，保障了银行收益。目前，建设银行已经基本完成了中国银行业的内部评级分析体系架构。光大银行信贷风险管理项目 光大银行采用 SPSS 的 Clementine 产品，进行企业信贷风险数据数据分析，成功实现了对银行客户的信贷风险管理。光大银行对易用开放的 Clementine 产品、数据挖掘技术与信贷风险评估的完美融合极为认可，并预期在应用产品时用于客户关系管理项目。中国银行信用风险评级管理项目 面对日趋激烈的竞争，高效、系统的信用风险管理成为金融机构保持竞争优势的关键。中国银行采用 SPSS的统计分析产品 SPSS 软件，建立信用风险评级管理系统，有效组建内部评级分析体系。