数据挖掘在银行数据库营销中的应用

数据挖掘等新兴技术的出现，为银行的营销活动提供了良好的技术支持。发达国家的银行都把数据挖掘技术作为一个重要的战略决策手段。例如，汇丰银行用数据挖掘工具KXEN来挖掘不断增长的客户数据，用来发现交叉销售和“翻滚”销售。     

挖掘数据背后的财富——浅析数据库营销在国内的发展

数据库的真正价值不在于数据本身，而在于对数据的分析挖掘以后的客户消费习惯、消费心理、消费需求等方面的判断。只有利用数据挖掘技术和智能分析系统，在数据中将客户真实需求挖掘出来，才能发挥数据库营销的真正价值。     

商业银行个人客户消费行为与营销策略

文章从四个方面探讨影响银行客户消费行为的因素及银行客户消费决策的过程，进而提出商业银行的营销策略。     

拿银行牌照做互联网公司——专访微众银行董事长顾敏

微众银行已经形成消费金融、财富管理、平台金融三足鼎立的业务格局，定位为大众客户、小微客户与金融机构的“连接者”。     

中奖恐惧症

我在一家银行的客户服务部工作。最近我们银行举办了一个刷卡有奖活动，凡在我行办理了银行卡的客户，在规定的期限内，刷卡消费累计达到一定金额就有机会中奖。     

重视客户心理契约提高客户服务水平

心理契约是客户在金融产品与服务消费过程中最直接、最敏感、最集中的心理活动,重视客户心理契约有助于银行员工认识客户消费心理,增强与客户沟通的能力,提高客户服务水平.     

银行信贷客户的聚类

本文着重研究了对传统的K-means算法它在银行客户分类方向的应用与实现.首先介绍了数据挖掘的基础理论,然后介绍了聚类分析算法的基础理论,详细介绍了K-means聚类算法,分析了该算法的优缺点,之后定义了银行客户进行聚类.最后,本文按照已经建立的银行客户分类模型,对来自东北某家银行财务部的详细交易数据,进行实际的银行客户聚类实验.最后对聚类结果进行了详细的分析和总结.     

数据挖掘技术在银行客户细分中的应用

面对银行业中愈演愈烈的竞争,发展潜在客户以及保持现有客户显得至关重要。本文阐述了数据挖掘技术在银行客户细分中的具体应用,并对其有效性进行了探讨。     

挖掘数据背后的财富——浅析数据库营销在国内的发展

数据库的真正价值不在于数据本身,而在于对数据的分析挖掘以后的客户消费习惯、消费心理、消费需求等方面的判断。只有利用数据挖掘技术和智能分析系统,在数据中将客户真实需求挖掘出来,才能发挥数据库营销的真正价值。     

挖掘数据背后的财富——浅析数据库营销在国内的发展

数据库的真正价值不在于数据本身,而在于对数据的分析挖掘以后的客户消费习惯、消费心理、消费需求等方面的判断.只有利用数据挖掘技术和智能分析系统,在数据中将客户真实需求挖掘出来,才能发挥数据库营销的真正价值.     

客户关系管理中的数据挖掘技术的应用探讨

伴随着企业日常运作和客户交流,企业逐渐积累了大量的、复杂的销售数据和客户数据。如何够有效利用这些数据,是当前许多企业所最为关注的焦点。我们将数据挖掘技术引入到客户关系管理中,利用数据挖掘技术对企业销售数据和客户数据进行深入挖掘,找出客户的潜在需求模式和消费模式,并以此指导企业生产运作,提高企业的市场竞争力和客户满意度。     

应用服务利润链管理提升商业银行绩效

商业银行作为一个服务性组织,它与一般企业有很大区别:一般企业注重产出技术质量,企业员工与消费者联系不大,由于服务的不可分离性,服务的生产与消费过程往往是紧密交织在一起的,员工与客户相互作用、联系紧密.员工与客户间在服务生产和递送过程中的互在动关系,直接影响着客户对服务过程质量的感知,因而商业银行非常重视过程职能质量.客户是银行的利润来源,失去了客户,银行经营就失去了生存和发展的根本.     

ATM作案手段分析及防范方法

银行卡的普及．给消费者带来了快捷、便利的消费方式，但各类银行卡案件也陆续发生。近日多家商业银行连续发生犯罪嫌疑人利用自助设备窃取客户资金的案件，给银行的资金安全带来极大的风险。也给存款客户带来极大的困扰，严重危害了银行的信誉。现将犯罪分子作案的手段和如何进行防范的方法进行分析．便于持卡人在用卡过程中加以注意，保护资金安全。     

新利率定价机制下直销银行模式发展实践与建议

正伴随着国内互联网金融的快速发展,客户消费习惯的转变以及银行利率市场化步伐的加快,作为一种互联网时代的新型银行运作模式,直销银行受到了越来越广泛的关注,以银行为代表的国内金融机构已经着手试水直销银行。直销银行经营模式下,业务和客户的拓展不以柜台为基础,不设立具体的营业网点,不发放实体银行卡。直销银行主要通过     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

目前各企业在市场营销中已达成一种共识,就是以"客户为中心",建立企业与客户之间的关系,对客户的信息进行分析总结,发现价值客户,实现客户带给企业的最大价值,以此提高企业的竞争力。数据挖掘技术作为一种先进的分析方法,是对客户数据进行分析的有效工具,本文阐述数据挖掘的含义,客户关系管理的概念,结合数据挖掘模型,论述了数据挖掘在CRM中的应用。     

商业银行客户关系管理优化策略研究——以B银行为例

随着经济全球化的持续推进，我国银行市场发生了重大变革。商业银行间对于客户的竞争日益激烈，使客户需求也逐渐增强，商业银行必须以客户为中心，提高银行内部经营能力。其中，维护好客户关系是其非常重要的竞争优势和发展重点，商业银行客户数量众多、资金储备量高、风险较低、商业规模已经稳定等优势在无形之中增加了客户需求和客户差异化，使银行与客户之间关系越发复杂。本文从商业银行客户关系管理理论角度出发，以B银行为例，分析了其客户关系的管理现状，提出了客户关系管理优化策略，以供参考与借鉴。     

中国银行社保金融IC卡

社保金融IC卡是中国银行汕头分行与汕头市人力资源和社会保障局联合发行的联名卡,既是社会保障卡,又是银行借记卡。作为银行借记卡,客户可持卡办理银行存取款、转账、代缴水电煤气费、投资理财产品、买卖外汇、黄金、基金、债券、第三方存管等各类银行业务。作为社会保障卡,客户可持卡办理医保个人账户消费、医疗费用实时结算、缴纳社保费、发放待遇、信息查询、公共保障等业务。     

物流企业CRM与数据挖掘技术

客户关系管理（CRM）不仅是一种管理理念，又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，也是一种管理软件和技术。推行客户关系管理是物流企业获得顾客，增强市场竞争力的重要途径。有效的客户关系管理离不开客户数据分析，而数据挖掘则是进行客户数据分析的基本技术和方法。数据挖掘技术为物流企业CRM的成功提供了有力的技术保障。     

基于使用意愿视角的个人手机银行的影响因素研究

电子商务时代的手机银行消费方兴未艾,手机银行营销如火如荼。个人手机银行营销需要研究精准问题,而精准营销的实质是要掌握和了解影响个人客户手机银行使用意愿的因素。本文就此问题进行探讨,期待对业界有所启发。     

数据挖掘--CRM中的动力

客户关系管理(CRM)在中国已经取得了长足的进步，越来越多的企业将客户作为一切工作的出发点，比以往更加重视客户忠诚度和客户利润贡献率的提升。但是，在CRM发展的过程中依然存在着很多问题需要解决，最为显著的莫过于面对庞大的客户和销售数据，我们该如何去利用?正是为了满足这种要求，从大量数据中提取出隐藏在其中有用信息的数据挖掘技术得到了长足的发展。数据挖掘的出现和应用必将使得CRM取得成功。文章从CRM和数据挖掘的涵义谈起，论证了数据挖掘技术在CRM中应用的可行性和必要性，着重阐述了如何在CRM中应用数据挖掘技术的问题。