發(fā)布時間：2023-03-05 21:26

　　“互聯(lián)網(wǎng)⁺”的快速發(fā)展與應(yīng)用為商業(yè)銀行帶來了全新的營商環(huán)境。銀行在為客戶提供更加豐富產(chǎn)品的同時沉淀了海量數(shù)據(jù)。此種背景下,傳統(tǒng)的營銷策略因單向性、大眾化,缺乏快速且有針對性的應(yīng)變能力,難以達成理想效果,面臨著日趨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。但挑戰(zhàn)與機遇并存,大數(shù)據(jù)背景下,銀行可利用各種收集數(shù)據(jù)的手段建立客戶資料庫,通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建客戶畫像模型,并借此應(yīng)用個性化推薦系統(tǒng)實現(xiàn)與客戶雙向交互的精準(zhǔn)營銷。換言之,商業(yè)銀行在挖掘客戶需求的同時提升客戶的忠誠度,培育新的業(yè)務(wù)和利潤增長點。從技術(shù)層面上,大數(shù)據(jù)應(yīng)用為商業(yè)銀行營銷提出新的研究問題。事實上,精準(zhǔn)營銷作為一種新的營銷范式,其內(nèi)涵、架構(gòu)、工具等遠(yuǎn)未成熟,雖然銀行可從外部獲取大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),但將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成文本數(shù)據(jù)應(yīng)用于客戶畫像并非易事。目前該領(lǐng)域研究現(xiàn)狀:一是用于銀行的個性化推薦算法研究與相關(guān)案例的研究并不多見;二是基于客戶購買行為來評價精準(zhǔn)營銷效果的定量研究不多;三是提升客戶價值的營銷設(shè)計不多;四是缺失基于客戶畫像的成功案例;五是電商、醫(yī)院、保險、會展、零售等領(lǐng)域已有基于客戶畫像研究的成功案例。這種狀況,為本文研究提供了機遇...

【文章頁數(shù)】：139 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 宏觀、中觀及微觀背景
        1.1.2 問題的提出
        1.1.3 發(fā)展的趨勢
    1.2 研究目的與意義
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意義
    1.3 研究框架
    1.4 研究方法
    1.5 論文可行性
    1.6 技術(shù)路線
    1.7 論文創(chuàng)新性
第二章 相關(guān)概念與文獻綜述
    2.1 精準(zhǔn)營銷的國內(nèi)外文獻綜述與評析
        2.1.1 精準(zhǔn)營銷的國外文獻綜述
        2.1.2 精準(zhǔn)營銷的國內(nèi)文獻綜述
        2.1.3 國內(nèi)外學(xué)術(shù)研究的不足
    2.2 大數(shù)據(jù)背景下的精準(zhǔn)營銷
        2.2.1 大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)營銷的相關(guān)概念
        2.2.2 傳統(tǒng)營銷與精準(zhǔn)營銷的比較
        2.2.3 大數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)營銷
    2.3 客戶畫像
        2.3.1 客戶畫像與其構(gòu)建思路
        2.3.2 客戶畫像驅(qū)動的精準(zhǔn)營銷
    2.4 個性化推薦
        2.4.1 個性化推薦與其算法
        2.4.2 個性化推薦驅(qū)動的精準(zhǔn)營銷
    2.5 客戶價值
        2.5.1 客戶價值分類
        2.5.2 精準(zhǔn)營銷與客戶價值提升
    2.6 本章小結(jié)
第三章 商業(yè)銀行精準(zhǔn)營銷總體架構(gòu)
    3.1 銀行營銷決策支持系統(tǒng)
    3.2 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu)
        3.2.1 網(wǎng)點數(shù)據(jù)采集流程
        3.2.2 個人渠道數(shù)據(jù)采集流程
        3.2.3 數(shù)據(jù)構(gòu)建
        3.2.4 數(shù)據(jù)的邏輯模型與維表分析
    3.3 客戶畫像的架構(gòu)
        3.3.1 基于需求的客戶畫像架構(gòu)
        3.3.2 基于客群的客戶畫像架構(gòu)
    3.4 推薦系統(tǒng)架構(gòu)
        3.4.1 基于顯性的推薦系統(tǒng)
        3.4.2 基于隱性的推薦系統(tǒng)
    3.5 精準(zhǔn)營銷邏輯架構(gòu)
    3.6 本章小結(jié)
第四章 商業(yè)銀行客戶畫像的精準(zhǔn)構(gòu)建與生成
    4.1 客戶畫像及其構(gòu)建方法
        4.1.1 客戶畫像構(gòu)建原則
        4.1.2 客戶畫像的數(shù)據(jù)來源
        4.1.3 客戶畫像構(gòu)建的基礎(chǔ)分類
        4.1.4 客戶畫像標(biāo)識及標(biāo)簽層級設(shè)計
        4.1.5 客戶畫像的計算引擎
    4.2 商業(yè)銀行客戶畫像的全景圖構(gòu)建
    4.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客戶畫像生成實驗案例
        4.3.1 G銀行的目標(biāo)
        4.3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法
        4.3.3 訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)
        4.3.4 訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.3.5 模型構(gòu)建
        4.3.6 模型評價
    4.4 本章小結(jié)
第五章 商業(yè)銀行的產(chǎn)品個性化推薦
    5.1 協(xié)同過濾推薦面臨的挑戰(zhàn)及對策
        5.1.1 數(shù)據(jù)稀疏
        5.1.2 冷啟動
        5.1.3 實時性與多樣性
    5.2 基于客戶聚類的協(xié)同過濾推薦
        5.2.1 基于客戶聚類的協(xié)同過濾推薦計算
        5.2.2 混合推薦方法及流程
    5.3 基于客戶基礎(chǔ)特征與歷史購買數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)推薦
        5.3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
        5.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        5.3.3 算法流程
        5.3.4 算法流程改進
    5.4 算法對比實驗及評價標(biāo)準(zhǔn)
        5.4.1 算法對比實驗
        5.4.2 算法評價標(biāo)準(zhǔn)
    5.5 本章小結(jié)
第六章 精準(zhǔn)營銷效果評估指標(biāo)與客戶價值
    6.1 精準(zhǔn)營銷的效果評價指標(biāo)體系構(gòu)建的原則
        6.1.1 普遍性
        6.1.2 科學(xué)性
        6.1.3 邏輯性
        6.1.4 可量性
    6.2 精準(zhǔn)營銷效果評價指標(biāo)體系的構(gòu)建
        6.2.1 個性化推薦引起注意階段
        6.2.2 內(nèi)容推薦激發(fā)興趣階段
        6.2.3 產(chǎn)品搜索階段
        6.2.4 購買行動階段
        6.2.5 信息分享階段
        6.2.6 熵值法的指標(biāo)權(quán)重
    6.3 精準(zhǔn)營銷提升五大客戶價值效果圖
        6.3.1 新客戶導(dǎo)入價值
        6.3.2 潛在客戶挖掘價值
        6.3.3 競爭對手客戶轉(zhuǎn)移價值
        6.3.4 老客戶保留價值
        6.3.5 流失客戶挽留價值
        6.3.6 可行性與可靠性
    6.4 應(yīng)用場景的設(shè)計
        6.4.1 產(chǎn)品投放與產(chǎn)品推薦問答自動化
        6.4.2 個性化需求推薦自動化
        6.4.3 產(chǎn)品銷售管理的規(guī)劃應(yīng)用
        6.4.4 五種客戶價值的應(yīng)用模塊
    6.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    研究總結(jié)
    研究展望
參考文獻
附錄
攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件



本文編號：3756948