商业银行建立客户流失预测模型的方法研究

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1、商业银行建立客户流失预测模型的方法研究[摘要]客户流失是竞争日益激烈的市场中银行面临的一大难题。通过分析银行客户流失的原因,提出了建立客户流失预测模邃型的方法。利用模型,发现预测流失群体叁,预测流失趋势,进而制定有效的控制策燎略,最大限度地降低客户流失率。为客户流失预测提供了一种新的研究思路和分析脾方法。[关键词]客户流失流失预测模艽型数据挖掘随着我国加入WTO,国内盒银行正酝酿着有史以来最为深刻的变革,樟不仅面临着同业之间的激烈竞争,还有来褚自非同业与国外银行的激烈竞争。随着竞蟾争的日趋激烈,在行业中获得一个新客户

2、丽的开支越来越大,因而保持原有客户、防∫止客户流失的工作也越来越有价值。客户埔已成为银行至关重要的商业资源。目前国锪内对客户流失的研究主要集中在提供个性霞化服务、实行“一对一”营销,以吸引客裉户,提高客户忠诚度上,但这不能从根本桐上解决问题。本文探讨的是直接对客户流羧失数据进行建模,通过对当前客户数据库中的客户基本信息及客户的行为数据进行2分析,建立客户流失预测模型。利用该模X型,发现预测流失群体,预测流失趋势,宄进而制定有效的控制策略,最大限度地降┯低客户流失率。一、客户流失原因分析揎9/91.客户流失的类型。所谓客

3、户流失是嗤指客户不再重复购买,或终止原先使用的歉服务。导致银行客户流失的具体原因有很瑭多,通常根据客户流失原因可将流失客户钔分成以下几种类型:(1)自然流失。滗这种类型的客户流失不是人为因素造成的Е,比如客户的搬迁和死亡等。这样的客户击流失是不可避免的,应该在弹性流失范围槠之内。自然流失所占的比例很小,银行可捍以通过提供网上服务等方式,让客户在任┙何地方、任何时候都能方便快捷地使用银缲行的产品和服务,减少自然流失的发生。埏(2)竞争流失。由于竞争对手的影响而造成的流失称为竞争流失。竞争突出表现在价格战和服务战上。如:

4、客户找到了收益更高的产品而转移购买;竞争对手服弼务质量的提高;竞争对手产品技术手段的更新而使客户转向购买技术更先进的替代又产品,等等,这些都可导致客户的流失。(3)过失流失。过失流失是由于银行自身工作中的过失引起客户的不满意而造成垮的。比如,企业形象不佳、服务态度恶劣伥,客户对银行的产品和服务质量感到不满厶,并通过直接或间接的渠道投诉却得不到解决,这些都会使客户转而投向竞争对手烬。过失流失在客户流失总量中所占的比例窒较高,但同时也是企业可以通过采取一些躏有效手段来防止的。9/92.客户流失原因鹱分析。有市场竞争就

5、有市场退出,在银行淇之间的竞争过程中,原有客户的流失相当溴正常,关键在于必须找到客户流失的原因,进而制定有效的控制策略。导致客户流铲失的因素主要有以下几种:(1)金融邮服务品种单一。在同等的外部条件下,银行的竞争力取决于每一家银行所能提供的茉业务品种和服务手段。金融服务产品的相耆对单一,不能随时根据市场变化和用户需ラ求,推出新的金融服务品种和调整金融发袋展战略,必然导致客户的流失。因此完善蕃金融服务品种和手段、提供实时创新的金笸融产品和增加个性化服务品种有利于银行锬固定一批优质客户,降低银行的客户流失率。(2)服务

6、与客户关怀不够。客户的流失或保留取决于对产品或服务的评价受,客户的抱怨和询问如果不能得到妥善的杲处理会造成他们的离去。要建立多种渠道反馈客户对产品和服务的意见,让他们感窀觉到自己受到了尊重。这样做不仅可以提幄高客户的满意度和忠诚度,而且还能从客龃户那里收集到免费的建议,以便不断改善鼬银行的产品和服务。银行应将投诉看作是【完善企业服务的捷径。(3)银行内部员工的流失。银行内部员工的流失,可能虫导致和它长期保持联系的重要客户的流失跹。频繁的员工流动不仅增加了银行员工培旃9/9训的成本,还会使客户不得不重新认识和镛熟悉新

7、的接触对象,这可能增加了他们的塌不适而导致流失的发生。(4)不注重杓企业形象。良好的企业形象会增加客户的桉信赖感。银行应该在各方面尽量避免产生峁负面的社会影响,以优质的产品和多元化厌的服务、良好的企业文化、完善的售后服砰务机制和积极进取的企业目标来赢得客户廑的信赖,从而减少流失的发生。二、客沭户流失预测模型的建立客户流失是一种α理性消费的选择,它的发生具有非常明显档的因果关系,这种因果关系往往体现在过﹄去的消费记录中。建立客户流失预测模型嶝就是通过对流失客户的数据进行分析后得出的,包括基本模型和行为模型。建立客趿户流失

8、基本模型的目的是找出描述客户的貉基本数据与客户流失之间的关联,发现描向述流失客户基本特征的关键属性集合。市芊场营销部门可以根据流失基本模型随时监洽控客户流失的可能性,如果客户流失的可儆能性高于事先划定的一个限度,就可以通娓过多种促销手段提高客户的忠诚度,防止禧客户流失的发生,从而可以大大降低客户膘的流失率;建立客户流

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