基于K-means算法的电子商务客户细分研究

本文首先对客户细分理论、聚类分析与K-means算法进行了阐述与分析,然后运用实例分析完成了对K-Means聚类算法在电子商务客户细分中应用的研究。通过本文的研究来识别、分析电子商务的客户信息,从客户信息中挖掘出潜在知识,对客户进行分类管理,为电子商务企业了解客户、挖掘潜在客户、实现差异化营销提供有力的帮助,同时为聚类技术在电子商务客户细分中的应用研究提供一些新思路。     

基于信息熵和改进的K-means算法的客户细分

针对K-means在对客户细分时只能针对数值型数据,而不适用于其他类型的数据的缺点和K-means算法在效率上的不足,本文引进信息熵的理论,并将其与改进的K-means混合迭代得到一个新的算法,其时间复杂度小于原有算法,从而能够准确高效地对客户进行细分。     

基于持卡消费行为的客户细分模型研究

客户细分模型是指选择一定的细分变量,按照一定的划分标准对客户进行分类的方法.客户细分的目的是为了更好地了解客户并提供个性化服务.本文使用的样本数据为银行卡消费数据,选择消费金额和消费金额差异率为细分维度,建立了银行卡持卡消费客户细分模型.     

基于客户消费数据的信用卡持卡人细分研究

将逾期拖欠风险和疑似套现风险融入以RFM价值评估模型为基础的信用卡持卡人细分模型中,构建融合客户价值和风险因素的RFMDA细分模型,并利用RFMDA模型,通过实证分析某工商银行客户消费数据,将信用卡持卡人按照价值和风险分为9类,为商业银行对不同类别的信用卡持卡人开展市场营销策略提供方法和决策依据。     

商业银行高端潜力客户的市场细分研究

本文采用调查问卷方法收集目标市场客户对国内某商业银行的忠诚度数据,以客户年龄为维度对银行高端潜力客户进行细分研究。研究发现:金融总资产和金融总负债并不能帮助银行识别各年龄段的高端潜力客户群的差异性;年龄组0(≤35岁)与组1(36~45岁)的客户在总账户数和总产品种类上均没有显著差别,年龄组0和年龄组1的总账户数和总产品种类数均显著少于年龄组2(≥46岁);年龄组0交易次数适中,与年龄组1、年龄组2的客户差别不大;年龄组0的贡献度和忠诚度均显著低于组1和组2,而年龄组1的贡献度和忠诚度与年龄组2没有显著差别。     

基于终生价值分析的银行卡客户细分与产品开发

随着人们收入水平的提高,在生活中越来越多地使用银行卡进行支付,银行卡附加值的高低和功能的多寡,直接影响到客户的财富以及客户对银行的满意度和忠诚度,最终影响到客户终生价值实现的程度,开发出满足客户需求的银行卡产品是商业银行赢得客户的关键环节.本文从客户终生价值的角度对银行卡客户进行价值细分,并阐述了对处于不同阶段和具有不同价值的客户应该如何进行产品开发.     

商业银行客户价值综合评价及分类研究

本文从我国商业银行的实际出发,构建了一个兼顾实用和适用的商业银行客户价值综合评价模型,提出基于客户当前价值和潜在价值的两维聚类细分方法,为银行客观评价客户价值、科学细分客户、更有效地实现分层营销与差别服务提供支持.     

基于网络时代下的银行客户细分策略探析

随着计算机及网络信息技术的发展,规模效益导致关注成本大大降低。在＂长尾理论＂越来越适用的网络时代,银行业应当重新审视过去的管理原则和方法,重新构建客户层次并采取针对性的营销措施。     

基于K-means聚类算法的银行贷款风险管理分析

本文构建基于K-means聚类算法的贷款风险管理框架。将银行贷款风险测算模型指标体系化,对我国银行中贷款风险的情况进行实地分析和总结,提出了基于K-means聚类算法的贷款风险预测方法。这种方法是将K-means聚类算法与银行贷款风险测算管理结合起来,通过建立六个量化指标,在实践中建立银行贷款风险测算管理实用体系,解决了经济快速发展中的银行贷款量大规模增加带来的风险测算与管理工作繁杂问题,能有效期确保银行贷款的安全。     

基于K-means聚类算法的银行贷款风险管理分析

本文构建基于K-means聚类算法的贷款风险管理框架.将银行贷款风险测算模型指标体系化,对我国银行中贷款风险的情况进行实地分析和总结,提出了基于K-means聚类算法的贷款风险预测方法.这种方法是将K-means聚类算法与银行贷款风险测算管理结合起来,通过建立六个量化指标,在实践中建立银行贷款风险测算管理实用体系,解决了经济快速发展中的银行贷款量大规模增加带来的风险测算与管理工作繁杂问题,能有效期确保银行贷款的安全.     

细分客户是发展个人银行业务的基础

银行经营对象是客户。银行只有拥有广大的客户群才能成为一个实力雄厚的大银行，这是商业银行不容置疑的经营法则。细分客户就是为了从最基层的基本单位消除客户“贫困”，做大建设银行客户群体，开辟了个人银行零售业务的新境界，以求成为真正意义上的大商业银行。     

基于理财客户个性特征的市场细分与差异性分析

大多数银行还没有形成一个系统、科学的客户细分方法体系.本文从客户心理因素和个性特征的视角出发,对个人理财客户进行市场细分.首先对文中的最客观、最具体的理财客户个性特征变量进行因子分析,萃取出4个个性特征维度,然后选择四个公因子的因子得分作为聚类变量,参与聚类分析,将客户分为3个类别.最后比较三类客户的心理因素特征及个性特点差异、个人银行业务需求差异、客户满意度以及客户忠诚度的差异.在市场细分的基础上制定差异化、有针对性的营销策略.     

基于信用行为的信用卡客户细分策略

目前,以消费信贷功能为主的信用卡(贷记卡)逐渐成为我国银行卡业务发展的重心,这一发展趋势为银行带来了更大的盈利空间。不过,作为一项零售业务,信用卡客户流失的“漏斗”效应会大大降低客户的盈利水平,而一个新客户要在一年甚至几年之后才能真正带来利润。《哈佛商业评论》的     

客户价值、市场细分与客户关系管理的关系

管理大师Peter Deruk曾经说过,"获得并留住客户是企业经营的核心目标"。本文以关系营销理论为框架,在明确客户价值、市场细分和客户关系管理内涵的基础上,归纳和总结了三者之间的关系,同时对于客户关系管理与客户价值之间的逻辑流程进行了梳理总结。     

挖掘客户细分的价值

市场信息的日益丰富使得客户的选择愈来愈多样,银行间的竞争也愈来愈激烈。如何依据客户的特性和喜好为其提供所需的产品或服务,让客户感受到不同银行之间的区别,成为银行扩大客户基础、提高客户黏性的重要课题。有效的数据分析工具可以帮助银行针对不同客户的特点制定科学的客户关系维护和营销策略。     

大数据在改进央行风险评估中的应用研究——基于K-means聚类分析的实践

人民银行内部风险评估工作是防范金融风险的重要举措,是内部审计统筹组织发展和安全的有效手段。人民银行建立了一套较为全面的风险评估体系,但个别环节不够科学、作用发挥不够充分。文章利用K-means聚类分析模型对评估方式加以改进,以提高风险评估结果的准确度及内部审计价值,助力央行治理效能和发展水平的升级。     

客户细分与管理在我行的应用前瞻

进入二十一世纪，随着中国银行业改革的不断深入和市场化理念的日益成熟，国内各银行之间的竞争愈发激烈；与此同时，根据入世相关承诺，外资银行已纷纷获准在国内开设营业性机构，即将在业务和地域范围内跟中资银行展开全面竞争，因此我国商业银行面临前所未有的紧迫形势。在这种新趋势下，中资银行不仅要不断扩展业务范围，加快业务创新速度，同时更要进一步改善客户服务的质量与水平，满足不同客户的需求，提高客户忠诚度。而要做到这一点，必须强化客户管理。     

建立基于客户细分的信用卡产品生命周期管理

信用卡的产品生命周期可细分为研发、推广、成长、成熟和衰退五个时期,也可粗分为研发、维护（推广、成长、成熟）、退出三个时期。发卡银行在不同的市场阶段,需要采用不同的产品识别方法、产品定价和市场策略。     

商业银行客户细分探究

在博鳌亚洲论坛2007年年会的"银行业的创新和全球增长"专题讨论会上,中国银行行领导在回答解决百姓在银行办业务排长队问题时说,造成银行网点总是排长队的原因是银行未能及时解决客户细分问题。过去银行业务很简单,主要限于传统的存/取款和汇兑业务,而现在银行柜面业务发生了很大变化,老百姓缴纳水费、电费、煤气费、电话费、交通罚款以及购买基金、国债、保险等个人理财产品都要在银行柜面进行,效率很低,造成了排长队的现象。他表示,解决这一问题,需要对客户进行细分。