数据挖掘技术在客户关系管理中的应用分析.pdf

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数据挖掘技术在客户关系管理中的应用分析——以银行业为例囫至QQ皇釜第5期哪鲳ement引言cust哪errelationship眦nagement皿d2数据挖掘在银行业客户关系管理中的地位3数据挖掘在银行客户关系管理系统中的应用AnalysisoftheApplicationDataMiningTechnolog)rinCustomerRelationshipManagement常雪琦‘刘伟“lhe“e柚d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∞tomerM蚰agement，简称cRM)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能力的数据挖掘技术，将是使cRM系统发挥有效功能的必不可少的工具之一。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。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116025··东北财经大学信息工程学院116025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。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1doi：lO．3969／i．issn．1672—9528．2009．05．025÷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，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Anerbrienyba】止’sd8tamining，t}Ii8elaboraI髑印plicationtIIe嘴诅blishmentm卸agementm粕agementCHANGXuo—qiUUWetAbstractintmducingapplicationdalaminingrelationshipandpapermodel0fdatamini“gtechnologybankingcu8tomertllehank’srelalionship8ystem．量“ywOrdsBankingDaIaCu9IomerRelation8hip2．1customer
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