计算机研究 -基于聚类技术的银行客户行为变化研究.pdf

【聚类技术在银行客户行为分析中的应用】 随着市场竞争加剧、科技发展以及客户行为的不断变化，客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）在学术界和业界的关注度日益提升。CRM是一种新的市场营销方法，它促使银行从以产品为中心转向以客户为中心。实现这一转变的关键在于客户细分策略，即根据客户的各种属性和特征将客户划分为不同的、有意义且同质化的子群体。客户细分是CRM的主要核心功能之一，常见的细分方法包括按价值、社会人口统计学、忠诚度、需求/态度以及行为等进行划分。 本研究特别关注行为细分，尽管已有大量研究为CRM战略提供了重要的见解，但对这一快速增长和重要性话题的理解仍然不足。因此，本研究的目标是提供一个全面的框架，旨在指导针对CRM的研究，并帮助实践者和营销人员利用数据挖掘方法进行客户细分，以实现CRM的成功。 这个框架建立在CRM文献基础之上，整合了数据挖掘的方法论，提供了一种系统的方法，指导如何将数据挖掘应用于客户细分，并将其融入公司的整体市场战略。为了评估该CRM框架在银行客户细分中的应用，本研究选取了一家银行的信用卡业务作为案例，进行了客户行为细分，通过对客户消费行为的数据分析，识别出不同客户群体的消费模式和偏好。 聚类技术是数据挖掘中的一个重要工具，用于发现数据集中的自然聚类或类别。在这个案例中，可能使用了诸如K-means、层次聚类或DBSCAN等聚类算法，通过分析客户的交易记录、消费频率、信用评分、还款习惯等多维度数据，将客户分成了具有相似行为特征的群体。这些群体可能包括高消费频次的客户、低风险信用客户、经常逾期还款的客户等。 进一步地，通过对这些细分群体的深入分析，银行可以制定针对性的市场策略。例如，对高消费频次的客户推出更多的优惠活动以增加其忠诚度；对低风险信用客户提供更高级别的信用卡服务，以吸引并保留他们；对经常逾期还款的客户，可能需要实施更严格的信用监控和风险管理措施。此外，聚类结果还可以帮助银行识别潜在的市场机会，如新兴的消费者需求或尚未充分开发的客户群。 聚类技术的应用有助于银行更好地理解客户行为，优化服务，提高客户满意度，最终实现CRM的效益最大化。同时，这也强调了数据驱动决策在现代金融服务业中的重要性，数据挖掘和分析已成为银行业务战略不可或缺的一部分。