本文關(guān)鍵詞： 信用卡 市場細(xì)分 持卡人 特約商戶 社會網(wǎng)絡(luò)分析 數(shù)據(jù)挖掘 客戶價(jià)值評價(jià) 信用風(fēng)險(xiǎn)　出處：《北京理工大學(xué)》2014年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：信用卡市場細(xì)分可以提高商業(yè)銀行信用卡業(yè)務(wù)的管理水平和經(jīng)營能力,然而現(xiàn)有的市場細(xì)分研究和實(shí)踐存在一些問題，難以滿足信用卡業(yè)務(wù)快速發(fā)展的需要。從研究的數(shù)量上看，現(xiàn)有的研究針對持卡人進(jìn)行市場細(xì)分研究的較多，而針對特約商戶進(jìn)行研究的較少。從研究的視角看，信用卡持卡人的細(xì)分多以信用卡客戶的價(jià)值評價(jià)為基礎(chǔ)，關(guān)注持卡用戶的商業(yè)價(jià)值，很少同時(shí)考慮持卡用戶的信用風(fēng)險(xiǎn)；特約商戶的細(xì)分則根據(jù)行業(yè)的不同設(shè)定不同的回傭費(fèi)率政策，很少考慮商業(yè)銀行的實(shí)際管理需求。從商業(yè)銀行的營銷管理上看，現(xiàn)有的細(xì)分沒有考慮到特約商戶和持卡用戶的關(guān)聯(lián)，現(xiàn)實(shí)采用的營銷策略沒有針對性，常常成了擺設(shè)，達(dá)不到促銷的目的。針對以上問題，本研究從信用卡的交易數(shù)據(jù)出發(fā)，以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為支撐，提出了持卡人和特約商戶的市場細(xì)分模型，希望為商業(yè)銀行的信用卡市場細(xì)分管理提供有效的方法。 針對現(xiàn)有的持卡人市場細(xì)分較少同時(shí)考慮信用風(fēng)險(xiǎn)的問題，提出了基于RFM客戶價(jià)值評價(jià)的信用卡持卡人的市場細(xì)分模型RFMDA。提出的模型基于信用卡持卡人消費(fèi)交易數(shù)據(jù)，在最近購買時(shí)間(Recency)、購買頻率(Frequency)和總購買金額M(Monetary Value)三個(gè)變量的基礎(chǔ)上，將信用卡持卡人的風(fēng)險(xiǎn)因素引入價(jià)值評價(jià)中，增加逾期拖欠風(fēng)險(xiǎn)(Default)和疑似套現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)(Arbitrage)兩個(gè)變量，通過K-means++聚類算法將信用卡持卡人劃分為9個(gè)簇，按照聚類中心的特征將持卡人分為9類，分別對應(yīng)高中低價(jià)值和高中低風(fēng)險(xiǎn)的持卡人，為信用卡持卡人的營銷管理決策提供了更實(shí)用和有效的細(xì)分決策。實(shí)驗(yàn)對比研究證實(shí)了RFMDA模型比RFM模型能更好地對持卡人分類，更有實(shí)用價(jià)值和有效。 針對目前特約商戶數(shù)量急劇增加與商業(yè)銀行人手不足、監(jiān)管不力的矛盾，提出了基于隨機(jī)森林算法的特約商戶細(xì)分決策模型MSBRF。該模型基于信用卡消費(fèi)交易數(shù)據(jù)中的特約商戶交易數(shù)據(jù)，，從特約商戶的消費(fèi)交易數(shù)據(jù)出發(fā)，提出了識別特約商戶風(fēng)險(xiǎn)特征和細(xì)分商戶的10個(gè)決策變量，采用隨機(jī)森林算法通過對部分樣本的學(xué)習(xí)構(gòu)建分類器，并采用該分類器實(shí)現(xiàn)對其它特約商戶的分類，發(fā)現(xiàn)可能存在風(fēng)險(xiǎn)的特約商戶，滿足商業(yè)銀行對特約商戶監(jiān)管的實(shí)際需要。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了模型可以有效性地對特約商戶分類，與決策樹算法相比，隨機(jī)森林算法具有更好的性能，和其它分類算法相比，隨機(jī)森林算法可以評價(jià)10個(gè)決策變量在細(xì)分決策中的重要性，這為特約商戶的實(shí)際管理提供了重要參考。 針對實(shí)際管理中較少考慮信用卡持卡人與特約商戶的關(guān)聯(lián)，營銷政策缺少針對性的問題，提出了持卡人和特約商戶的社會網(wǎng)絡(luò)分析細(xì)分模型。該模型融合了持卡人和特約商戶兩類消費(fèi)交易數(shù)據(jù)，根據(jù)信用卡的消費(fèi)交易記錄，建立信用卡持卡人和特約商戶的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并以此為基礎(chǔ)建立信用卡持卡人和特約商戶的消費(fèi)交易關(guān)聯(lián)社會網(wǎng)絡(luò)，采用社會網(wǎng)絡(luò)分析中的島嶼分析方法發(fā)現(xiàn)交易密切的持卡人和商戶群體，為信用卡監(jiān)管提供參考�；谛庞每ǔ挚ㄈ撕吞丶s商戶的交易關(guān)系，利用不同信用卡持卡人與同一特約商戶的交易關(guān)系，建立信用卡持卡人之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)，同理，利用不同特約商戶與同一信用卡持卡人的交易關(guān)系，建立特約商戶之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系及網(wǎng)絡(luò)。利用社會網(wǎng)絡(luò)分析中的Clique(派系)發(fā)現(xiàn)和Community(社區(qū))發(fā)現(xiàn)算法，在持卡人網(wǎng)絡(luò)和特約商戶網(wǎng)絡(luò)中發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)緊密的持卡人群體和特約商戶群體，為精細(xì)化的市場營銷細(xì)分策略提供重要依據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了提出的方法能發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)緊密的群體。
[Abstract]:The credit card market segmentation can improve the commercial bank credit card business management level and operation ability, but the research and practice of market segmentation existing problems, difficult to meet the needs of the rapid development of credit card business. From the research of quantity, the existing research on market segmentation for the cardholder more, and to study the merchants less. From the research perspective, the Credit Card Cardholder's credit card to subdivide customer value assessment based on the commercial value of the card user, while rarely consider the user's credit card risk; merchants subdivision according to different industry set different rebate rate policy, rarely consider the business bank the actual management needs from the marketing management of commercial bank's point of view, the existing segmentation does not take into account the associated merchants and cardholders, reality mining 鐢ㄧ殑钀ラ攢絳栫暐娌℃湁閽堝鎬

本文編號：1473799