本文選題：CRM　切入點：數(shù)據(jù)挖掘　出處：《上海師范大學》2013年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨著經(jīng)濟的發(fā)展，銀行間的競爭日益激烈，商業(yè)銀行以產(chǎn)品為戰(zhàn)略的傳統(tǒng)模式逐漸被以客戶為中心、以服務為目標的戰(zhàn)略所取代。目前銀行業(yè)主要運用客戶關系管理（CRM）來管理客戶、服務客戶。信息時代數(shù)據(jù)以幾何級規(guī)模迅速擴大，考慮到商業(yè)銀行有著海量的客戶數(shù)據(jù)，而客戶間又有差別，有必要對客戶進行分類研究，對產(chǎn)品進行關聯(lián)，使得銀行能夠準確把握現(xiàn)有客戶的狀況，同時對不同類別的客戶推薦不同種類的產(chǎn)品，采取不同的營銷政策。 鑒于客戶分類和營銷在銀行CRM中的重要作用，本文采用了理論和應用相結(jié)合的研究方法，對A銀行的CRM系統(tǒng)——PCRM中的數(shù)據(jù)進行預處理操作，針對具體的商業(yè)問題，展開數(shù)據(jù)挖掘模型的建立與測算，以及最后結(jié)果的前端展示與測評。 首先對現(xiàn)有的理論做了回顧。結(jié)合商業(yè)銀行的現(xiàn)狀，闡述了國內(nèi)外商業(yè)銀行和CRM系統(tǒng)的使用情況；總結(jié)了CRM理論和數(shù)據(jù)挖掘理論；介紹了數(shù)據(jù)挖掘在銀行CRM中的應用。 其次確立了商業(yè)主題，并對這些主題建立了決策樹模型和關聯(lián)規(guī)則模型。確立了面向PCRM挖掘系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘過程模型。通過針對PCRM的數(shù)據(jù)挖掘解決A銀行PCRM系統(tǒng)的不足并提高客戶滿意度。確定了客戶分類和產(chǎn)品關聯(lián)度的商業(yè)主題，對A銀行PCRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行預處理，，使用C5.0、CRT和Apriori算法在Clementine平臺上來構(gòu)建客戶分類模型和關聯(lián)模型。 然后使用Cognos將測算結(jié)果進行前端展示。 最后對經(jīng)典決策樹C5.0和CRT算法從熵和基尼的角度驗證了這兩種經(jīng)典的決策樹算法。結(jié)合市場營銷理論，從產(chǎn)品關聯(lián)營銷角度給出了針對不同類型客戶的一些銷售建議和活動方案。從客戶流失的角度，給出了有價值客戶的營銷工作流程。
[Abstract]:With the development of economy, the competition among banks is becoming more and more fierce. The traditional model of commercial banks taking product as the strategy is gradually taking the customer as the center. At present, the banking industry mainly uses CRM (customer relationship Management) to manage customers and serve customers. The data of the information age expands rapidly with the scale of geometry, considering that commercial banks have a huge amount of customer data. But there are differences between customers, it is necessary to classify the customers, to link the products, so that banks can accurately grasp the status of existing customers, and at the same time recommend different types of products to different types of customers. Adopt different marketing policies. In view of the important role of customer classification and marketing in the bank CRM, this paper adopts the research method of combining theory and application to preprocess the data in the CRM system of Bank A, aiming at the specific commercial problems. The establishment and measurement of data mining model and the front end display and evaluation of the final results are carried out. First of all, it reviews the existing theories. Combined with the current situation of commercial banks, this paper expounds the use of domestic and foreign commercial banks and CRM system, summarizes the CRM theory and data mining theory, and introduces the application of data mining in bank CRM. Secondly, the business theme was established. The decision tree model and association rule model are established for these topics, and the data mining process model for PCRM mining system is established. Through data mining for PCRM, the deficiency of PCRM system in Bank A is solved and customer satisfaction is improved. Business themes that define customer classification and product relevance, This paper preprocesses the data of PCRM system of Bank A, and constructs the customer classification model and association model on Clementine platform by using C5.0 CRT and Apriori algorithm. Then use Cognos to measure the results for the front-end display. Finally, the classical decision tree algorithms C5.0 and CRT are verified from the point of view of entropy and Gini. From the point of view of product association marketing, some sales suggestions and activity schemes for different types of customers are given, and the marketing workflow of valuable customers is given from the point of view of customer churn.
【學位授予單位】：上海師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP311.13;F830.3

【參考文獻】

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本文編號：1640962