基于交易行为的个人客户忠诚度评价模型.pdf

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20、{㈣引㈣㈣㈣㈣⋯猁㈣嘲fDOI：10．3969／j．issn．1003-1154．2015．06．024基亏交易行为的个人客户忠诚度评价模型口闫会娟1，2张醒洲1刘子瑞3于琦3(1．大连理工大学管理与经济学部，辽宁大连116024；2．大连理工大学城市学院，辽宁大连116600；3．大连银行，辽宁大连116001)[摘要]针对银行业务特点，从单业务重复购买和多业务交叉购买角度，构建个人客户忠诚度评价指标体系。针对

21、交易数据分布不对称、厚长尾的特征，通过分析频率直方图的间断点和分位点，构建了银行客户忠诚度评价模型。在某银行数据库的验证结果表明，模型能够对客户忠诚度给出客观评价。[关键词]忠诚度评价；交易行为；多业务[中图分类号】F"／13．5[文献标识码]A[文章编号】1003--1154{2015}06-0070-03评价银行个人客户忠诚度是对银行个人业务客户忠诚程度进行定量描述，有助于银行进行个性化营销，解决个人客户忠诚度低的问题。银行数据库客户交易数据是客户特征和实际交易的客观记录，为评价客户忠诚度提供数据支持，评价指标和评分分界点的选取是关

22、键问题。基于客户客观数据的现有研究较少，多从客户行为表现方面选取评价指标，如交易近度、交易频率、交易金额[“]、消费积分b]、银行总资产巧]、产品种类[2J、是否继续留在银行[6J。筛选指标时缺乏银行业务特征和指标相关性分析，仅王文贤等⋯构建了银行多业务的评价指标。确定评分分界点时没有考虑指标的特殊分布特征，针对极差极大、严重非对称、厚长尾的连续数据，等分方法不能合理有效划分客户，聚类方法对初始中心点非常敏感，划分不稳定。银行个人业务交易频繁，不同业务程度不同，不能直接比较。本文以银行数据库数据为研究背景，针x,-J银行业务特征，采用相

23、关性检验的方法筛选部分指标，基于指标自然间断点和分位数X,-J-银行现有客户进行忠诚度评级。一、指标体系的忠诚客户。构建了基于活期、定期、贷款、信用卡的单产品重复购买和交叉购买两维度的商业银行个人客户忠诚度评价指标体系，重复购买用交易频率和交易金额构建，交叉购买用业务种类代表(表1)，作用方向均为正向。所有交易为客户主动发起的，不含计息、结转、信用卡还款等。定期开户、续存均为重复购买。客户的一笔贷款可视为一次购买。表1评价指标体系一级指标二级指标计算公式月交易藏宰总交易次I妙月鼓月均存人存款月敦在8个,q3及以上的赡户．存款总金llrt

24、／,q活期关键账户1金麓数月收人2月均张户存款月敷在8个月以下的张户．计算每个月余额／月余额敷张户效量账户个数定期续存次敷量户续存总次数鬃户存期定期的存期(月)，多笔时取最大值贷款贷款笔敦持有贷款的敷目月尉卡囊率嗣卡次羲／月数信用卡月尉卡金额尉卡总金概／月数业务种类客户持有的银行业务数日注：1．一个客户有多个活期账户。交易曩活跃的或代表客户典型交易特征的账户为关链账户。2．账户交易方向有存取，月月有存款交易的账户，如工资账户、个人商业交易账户对银行依赖程度较强，不会轻易离开，但其月均交易频率不一定最高，这类账户称为收入型账户。与非收入型

25、账户分别处理。Statal2的Spearman相关性检验表明。月均存入金颠和月均账户余额的相关系数为0．86，有强相关性，可以相互替代。3．存款月数频率直方图显示，在8次处由递减变为递增趋势。客户持有业务数目表示交叉购买，业务种类越对单业务重复购买和多业务交叉购买都是银行多，表明客户交叉购买能力越强，对银行的偏好程度[基金项目]国家自然科学基金项目(71372083；61300087)；国家科技支撑计划课(2013BAH01803)■管理现代化_l■亟圃引㈣嘲菇铡獭㈣糊嘲鳓崩矧㈣㈣雕嘲攫雕㈣弱j{；{{雕㈦

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34、；；{㈦引矩糍露瓢㈦憾崩孵雏㈦㈣㈣》越高，依赖性也越强。T—test检验发现，银行现有客户业务种类和已流失客户曾经的业务种类有显著差异。如果用银行已流失客户持有业务种类的比例估计客户的流失可能性，则通过对某银行353，487个已流失客户的分析结果显示，如果一个客户有4种业务，其流失可能性为0．007％；有任意3种业务，流失可能性为0．64％；仅有任意1种业务，流失可能性提高为88．71％。二、模型构建(一)指标分界点及评分指标频率直方图如果有自然间断点，认为指标在该点前后有明显变化，可作为评分分界点。如果没有，则结合数据选

35、取四分位点作为分界点。然后进行五级评分(1-5)，指标数值越大，评分越高。(二)产品忠诚度业务的产品忠诚度P；由公式1计算，客户所有业务的最高评分作为产品忠诚度P(式2)。只=∑‘(扛J⋯2⋯n)(1)J2