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。     

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.     

基于数据挖掘技术的保险客户细分管理

本文通过将数据挖掘中的聚类分类技术应用于保险客户风险贡献矩阵的客户细分中，提出了基于Clementlne数据挖掘平台的客户细分管理解决方案，建立一种保险客户细分方法，为保险公司制定费率、控制理赔风险提供决策依据，以提高保险业客户细分管理的科学性，增强保险企业市场竞争力。     

关于构建我国跨境电子商务及支付外汇业务管理体系的研究

近年来,基于因特网,以交易双方为主体,客户数据为依托,电子支付和结算为手段的全新商务模式——电子商务及支付产业快速增长,且呈现出参与主体纷繁复杂、应用领域不断扩展,电子支付工具层出不穷、支付领域日益细分的态势。本文通过对跨境电子商务涉外经济主体管理方式,及电子支付所引发的外汇资金流动问题与管理措施进行研究,为在国际贸易信息电子化环境中把握贸易真实性提出建议,并探索构建跨境电子商务及支付业务外汇管理体系。     

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.     

关于商业银行发展集团客户业务的思考

集团客户业务是指商业银行从细分客户市场、进行差异化营销的角度出发,根据客户存款、贷款规模、客户对银行利润贡献度、客户资金潜在规模等因素综合考虑后,设定一种标准,充分发挥商业银行分支机构遍布世界各地的优势,以集团客户经理团组制、综合额度授信制等方式对在这一标准以上的公司类客户提供不同于小规模零散客户的特     

聚类分析在外汇管理中的研究与应用

随着外汇业务信息系统与数据采集的全面覆盖,调研、分析、核查与检查等工作基本依赖于系统数据。而面向日趋庞大且结构更为复杂的外汇业务数据,如何使用数据挖掘技术从中高效获取潜在规律的方法研究势在必行。本文使用数据挖掘中的聚类分析技术,按安徽省辖内银行与地区交易额汇总数据进行聚类实验,并对聚类结果进行分析,认为将数据挖掘技术应用在外汇业务数据是值得进一步研究与探索的。     

加强客户信息的管理和利用

首先，要广泛收集客户信息。基层农行的营销人员和柜面服务人员，在每次与客户接触、交流时，都要做有心人，注意收集信息。其次，要定期对客户信息进行分析研究。具体要做好三项工作：一要细分客户，使市场营销的目标客户更加精准；二要定期对市场营销效果进行总结和分析，提供修正营销计划的依据．以便营销部门及时调整营销方案，使其更具有针对性;     

聚类分析在外汇管理中的研究与应用

随着外汇业务信息系统与数据采集的全面覆盖,调研、分析、核查与检查等工作基本依赖于系统数据。而面向日趋庞大且结构更为复杂的外汇业务数据,如何使用数据挖掘技术从中高效获取潜在规律的方法研究势在必行。本文使用数据挖掘中的聚类分析技术,按安徽省辖内银行与地区交易额汇总数据进行聚类实验,并对聚类结果进行分析,认为将数据挖掘技术应用在外汇业务数据是值得进一步研究与探索的。     

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。     

基于聚类分析的商业银行个人理财产品市场细分——以陕西省杨陵区为例

随着个人理财业务竞争的日趋加剧,我国商业银行利用合理有效的市场营销策略发展个人理财业务显得尤为重要。市场分析和细分是商业银行开展有效市场营销的基础和前提,只有准确有效的市场细分和目标市场的选择,商业银行才能增强市场营销能力、强化市场优势地位、提升品牌形象,继而适应社会和市场的发展需要。基于此,本文利用了聚类分析对陕西省杨陵区190名有个人理财需求的受测者进行分析,根据结果分为4类客户,本文对这4类客户进行理财特征描述,给商业银行设计个性化理财产品和发展个人理财业务提供了参考。     

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.     

商业银行个人高端潜力客户群多维市场细分方法探究

本文突破国内商业银行细分目标市场惯用的客户基本财务变量,借鉴客户生命周期理论,按照客户年龄和行为特征进行多维度市场细分,将国内某商业银行的高端潜力客户先划分为三个年龄组,再根据客户三类交易行为数据:消费交易金额占比、存取款交易金额占比和投资交易金额占比,在各年龄组内再细分为三个异质群体.本文使用ANOVA方法对客户细分变量的特性进行了统计检验,应用描述性统计方法对这些子市场客户群体进行特征描述.本研究提出的多维度市场细分方法,能提升银行精确识别个人高端潜力客户的能力,有助于商业银行提出针对性的营销策略和做好营销资源配置,进一步降低银行营销服务成本,达到银行提升金融服务效率和增加经营利润的商业目标.     

VIP客户服务营销管理系统与VIP卡业务管理

在VIP客户服务营销管理过程中,如何细分VIP客户群体,为不同的VIP客户提供量身定做的产品及个性化的优先、优惠、优质服务是关键。为此,银行必须构建一套完整的VIP客户服务体系。VIP客户服务体系的实现必须靠特色鲜明、规范统一的VIP卡业务及与服务营销策略配套的VIP客户服务营销管理系统支撑。本文根据深圳市商业银行的应用实例,对VIP客户服务营销管理系统与VIP卡业务管理做简要阐述。一、VIP客户服务营销管理系统的设计1.系统开发目标系统开发目标包括:①收集、整理、完善、分析客户信息;②建立全行统一规范的VIP客户服务与…     

如何加快个人理财业务发展

一是加快理财产品研发。要运用产品扩张策略和产品差异策略,加快个人理财产品的开发和创新,并优化产品结构。二是实施客户细分,提供差异化服务。要遵循以客户为中心的理念,通过客户细分,为客户提供量体裁衣式的个性化理财服务,通过财务咨询、规划,引导客户的理财行为,满足其潜在的理财需求,不断挖掘客户价值,与客户建立稳定、持续的合作伙伴关系。三是优化理财服务渠道。     

面向电子商务的网络信息挖掘技术研究

利用网络信息挖掘技术,可以有效挖掘客户个性特征,从而指导电子商务网站资源的组织和分配.本文介绍了电子商务中网络信息挖掘技术及其挖掘过程,最后概括了网络挖掘技术在电子商务中的主要应用方法.     

农业银行应强化个性化服务

在金融市场上,不同的个人客户在年龄、性别、职业、收入和文化以及公司客户在企业规模、产品特性、业务流程、经营状况和风险大小等方面存在差异,因而他们对于金融服务有着自己特有的需求,对客户和市场进行细分,每个层次的客户都可以成为一个潜在的独立市场。事实上没有一家银行能够为所有的客户服务,也没有一家银行能够提供客户所需的所有金融产品．准确适当的定位将是银行发展的起点,所以农行有必要在把握市场需求及其发展趋势的基础上,结合自身的特点,选择具有相对优势的细分市场,在面对有限的客户群时,充分发挥自己的创新能力,为客户提供综合化、个性化的金融服务,使自己成为在该客户群或业务领域中高质量服务的代表。     

基于数据挖掘的保险客户风险—贡献评级管理

保险公司的经营特性决定其成本与收益主要源于理赔支出与保费收入,也从而决定了保户风险、贡献分析是保险公司成本-收益管理的重要部分。数据挖掘方法从投保人意愿透露的特征信息入手,从风险与贡献的双重角度提取客户特征,实现客户细分,使企业得以通过评级管理等手段实现其风险控制及利润最大化要求。本文采用罗吉斯回归、CHAID模型、CART模型以及Aprior算法等方法对台湾某知名保险公司21年间客户特征、客户保单、理赔信息等资料进行综合挖掘,以获得具备风险及贡献指向性的客户特征变量,基于精确性与增益度进行模型比较,获取挖掘结果,构建客户风险-贡献特征矩阵,进而提出相应的保险公司管理策略。     

证券客户关系管理研究

证券公司客户关系管理是以客户为中心的一种管理方式,对于形成自身核心竞争力具有非常重要的意义.我国证券公司客户关系管理处于前期阶段,还存在许多缺陷.当前,证券公司客户关系管理的重点应放在有效客户细分、开展客户培训、培养潜在客户上.在实施方式上,应将现代信息技术与传统手段有效结合.     

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。