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大数据下A银行客户价值管理研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着大数据技术在各行各业中的应用不断深入，越来越多的企业开始重视大数据在客户管理中的应用。作为国内重要的大型银行之一，A银行积累了大量的客户数据，为实现客户群体的精细化管理提供了重要的数据基础。然而，在客户管理方面，A银行现有的手段和模型已经不能适应当前的市场需求，需要通过结合大数据和数据挖掘技术，制定更为科学的客户价值管理策略，提升企业客户管理水平，增加客户价值，保持市场竞争优势。
二、研究目的
本次研究旨在基于大数据和数据挖掘技术，探讨客户价值管理在A银行中的应用方式以及可行性，并结合A银行的实际情况，制定有针对性的客户价值管理策略，以提升A银行的客户管理水平和市场竞争力。
三、研究内容
1.分析A银行现有的客户价值管理模式，提出不足之处以及改进措施。
2.调研大数据和数据挖掘技术在客户价值管理中的应用现状，归纳总结其优点和缺陷。
3.结合A银行的客户数据信息，利用数据挖掘技术对客户价值进行分析和挖掘，识别出具有高价值的客户。
4.制订针对性的客户价值管理策略，明确提高客户价值的具体措施和流程。
5.通过对A银行客户价值管理策略的落地实施和效果监测，提出后续的优化和完善方案。
四、研究方法
1.文献资料法：通过查阅国内外文献，了解目前大数据和数据挖掘技术在客户价值管理中的应用现状和趋势。
2.调查问卷法：通过对A银行的客户和员工进行问卷调查，了解他们对现有客户价值管理模式的评价和建议。
3.统计分析法：通过对A银行的客户数据进行统计分析，识别出高价值客户，预测客户购买意愿和生命周期价值等。
4.案例分析法：通过对其他企业客户管理成功案例的研究，从中借鉴经验和教训，为A银行的客户价值管理制定具体措施和难点解决方案。
五、调研时间安排
本次研究计划在6个月内完成，具体时间安排如下：
第1个月：收集文献，撰写研究倡议书和详细研究计划；
第2-3个月：进行调查问卷，总结分析现有客户价值管理模式中的不足，归纳总结大数据和数据挖掘技术在客户价值管理中的应用现状；
第4-5个月：对A银行的客户数据进行统计分析，利用数据挖掘技术对客户价值进行分析和挖掘；制订针对性的客户价值管理策略，明确提高客户价值的具体措施和流程；
第6个月：对A银行客户价值管理策略的落地实施和效果监测，提出后续的优化和完善方案；编写研究报告。
六、研究成果
1.详细研究报告，包括A银行客户价值管理模式现状评价和大数据、数据挖掘技术在客户价值管理中的应用案例分析等内容；
2.制定A银行客户价值管理策略，包括提高客户价值的具体措施、流程和评估指标等；
3.交流会议，向A银行相关经理和员工介绍研究结果，并讨论后续完善的计划和措施。
七、参考文献
1.刘元锋，黄容容.大数据背景下银行客户价值管理的研究.中国工程科学，2016，18(9)：321-327.
2.张明，陈秋萍，谭丽等.基于数据挖掘技术的银行客户价值分析.中南大学学报(社会科学版)，2017，23(3)：18-24.
3.黄武，胡岳，袁伟等.大数据时代银行客户价值管理的省思与创新.西南民族大学学报(哲学社会科学版)，2017，18(6)：117-123.
4.ChristopherR.Usingdataminingtoimprovecustomerretentioninthebankingindustry.InternationalJournalofBankMarketing，2017，26(6)：416-428.