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时间:2018-01-26
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1、基于建行数据挖掘的中高端客户金融消费消费分析及营销策略我国是世界上富裕人群增长最快的国家之一。美林全球财富与凯捷顾问公司发布的2009年《亚太区财富报告》,声称中国的富裕人士(指净资产100万美元以上人士)为36.4万人,排名全球第四,整体财富达1.7万亿美元,预计未来十年富裕人士财富成长率增速每年会超过12%。也就是说,预计到2019年,中国富裕人士的财富将达到10.5万亿以上。由于2009年经济的快速回升以及充沛的流动性释放,通货膨胀迅速到来,2009年底CPI及PPI纷纷转正,2010年一季度
2、CPI、PPI仍逐渐上行,同时,PPI同比增速超过CPI同比增速。过多的流动性加上狂热的投资,在最终需求特别是消费需求增速不断加大的情况下,将进一步推高物价,增加通胀压力。由于对通货膨胀的预期,富裕人士对财富的保值增值有了很大的兴趣,他们中的许多人转而向金融业寻找解决的办法,希望通过理财投资、合理配置资源的方式对抗CPI上涨。这些人于是就成为银行的中高端客户,并给银行带来丰厚的利润。对于银行来说,抓住市场机会,营销基金、黄金、理财产品等银行厚利型产品,帮助客户稳健对抗CPI,是实施与客户共赢进而密切
3、与客户的关系的重要手段。为争夺这些中高端客户,各家银行的竞争手段各异,包括推行个人理财顾问业务、理财套餐服务、贷款创新产品、投资理财类产品以及银行理财类产品26,以及设立理财中心、财富中心营造舒适的环境,采用客户关系管理系统,配备一对一的个人客户经理等等。随着电子银行产品的普及,中高端客户到银行上门办理业务的次数越来越少,抓住这寥寥的面对面的机会销售合适的金融产品,是每家银行都想做好的功课。由于现在各家银行普遍存在过度营销,使客户感觉不胜其烦。同时,银行的员工在毫无购买意向的客户身上浪费了大量的时间
4、。在这里,利用现有的数据库,分析已购买金融产品的客户的消费行为,识别分析客户的金融消费行为,进而根据新来的中高端客户情况,实施金融产品的精准营销,挖掘客户的潜在需求,是提高银行工作效率和提升客户满意度的有效途径。识别分析客户的金融消费行为,是最具有技术难度的一环。以往,识别分析客户的金融消费行为,基本上都是采用问卷调查的形式,以银行客户的数据库为基础的数据挖掘较少。同样地,以电信、移动客户的数据库为基础的数据挖掘和分析文章时有见闻,而对银行客户的数据挖掘分析则几乎没有。本文则利用数据库的数据挖掘,对
5、中高端客户的金融消费行为作分析。一、本文数据来源和客户的基本情况在建设银行浙江富阳支行的2009年底的6913位中高端客户的数据库中,随机抽取出728位客户资料,主要包含客户的年龄、性别、学历、职业、资产(日均存款)、负债(贷款)、持有的基金、银行理财产品、国债、信用卡消费、网上银行交易额等信息。对728个观测数据的结构分析如下:26性别:728个客户中,女性客户为384人,占总人数的52.75%;男性客户为344,占47.25%,男女比例相对比较均匀。年龄:被访客户的平均年龄为42岁,最大的客户为
6、77岁,最小的客户为18岁。并且,年龄可以近似的服从一个正态分布,说明选取的样本比较合理。学历:728个客户中,总共有5类学历水平。其中,学历为研究生及以上的为2人,占0.28%;学历为大学本科的有151人,占总的比例为20.74%;学历为大学专科的有243人,占33.38%;学历为高中的有238人,占32.69%;学历为初中及以下的有94人,占12.91%。职业:728个客户中,总共有5类职业。其中,职业为高脑力劳动者(如企业主、负责人、专业技术人员)的有431人,占总人数的59.19%;职业为脑
7、力劳动者(如公务员、教师、IT职员、会计审计、企业中层管理者)的有51人,占总的比例为7.01%;职业为半脑力半体力者(如办事人员、商业工作人员、服务型工作人员)的有121人,占16.62%;职业为轻体力劳动者(如工业劳动者、军人、其他劳动者)的有123人,占16.90%;职业为重体力劳动者(如农林牧渔劳动者)的有2人,占0.28%。资产:728个客户中,日均存款的平均值为元,标准变差为,极差为。贷款:728个客户中,共有229个客户在银行有贷款。基金:728个客户中,共有241个客户购买了基金,2
8、6占总的购买客户的比例为33.1%。其中,在购买基金的客户中,购买基金的平均数为元,标准偏差为元,极差(购买基金最高额与购买基金最低额的差)为元。国债:728个客户中,共有22个客户购买了国债,占总的购买客户的比例为3.02%。其中,在购买国债的客户中,购买国债的平均数为元,标准偏差为元,极差为。理财产品:728个客户中,共有33个客户购买了理财产品,占总的购买客户的比例为4.53%。其中,在购买理财产品的客户中,购买理财产品的平均数为元,标准偏差为元,极差为。二、建
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