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基于数据挖掘的我国商业银行个人理财客户细分研究
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作者：
史永平
来源：
华南理工大学
年份：2009
所属分类： 统计年鉴（全国性） - 学位论文
关键词：
商业银行
客户细分
数据挖掘
个人理财
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描述：有重要的现实意义。对目标个人理财客户提供针对性的产品和服务，并建立客户忠诚度是目前我国商业银行面临的重要课题。<br> 本文从我国商业银行个人理财业务的现状出发，提出了基于数据挖掘的商业银行个人理财客户细分模型，用于银行建立理财业务决策支持系统，为银行理财业务实践提供营销支持。本文首先回顾了现阶段我国理财业务的发展情况，分析了进行理财客户细分的必要性，并对传统的客户细分理论、实现客户细分的信息技术工具进行了综述，提出了建立基于数据挖掘的客户细分的思想。同时，本文在分析银行理财客户细分目标和客户细分挖掘方法的基础上提出了基于K-meauls聚类算法的挖掘流程结构，并全面分析了我国商业银行理财客户细分维度，提出从客户行为的角度对其进行细分，构建了与整个客户购买过程相关的指标体系以及用于描述客户细分结果的客户价值体系。最后，本文以A银行广州市分行的个人理财业务为例，对研究模型进行了应用。<br> 本文所构建的挖掘方法在A银行广州市分行的应用研究表明，该银行的个人理财客户可分为五类，细分结果对该银行具有较强的实际意义。案例分析结果显示：其一，银行从客户行为的角度出发研究理财客户细分能合理地解释银行的客户特征，对于银行开展个人理财业务具有明确指导意义；其二，个人理财客户价值评估体系是对细分体系的重要补充，一定程度上弥补了客户行为细分解释性差的缺点；其三，基于聚类分析的数据挖掘方法在商业银行个人理财客户细分中有较强的实用性和良好的应用前景，能够指导商业银行开展个人理财业务的营销实践。
