【摘要】：2014年宏觀經(jīng)濟(jì)增速放緩，服務(wù)主導(dǎo)型經(jīng)濟(jì)正在逐漸取代工業(yè)主導(dǎo)型經(jīng)濟(jì)。2014年我國貨幣乘數(shù)居高位，意味著各家商業(yè)銀行依然需要面臨較高水平的法定存款準(zhǔn)備金率，銀行面臨較大的資金壓力�！吨袊嗣胥y行關(guān)于進(jìn)一步推進(jìn)利率市場化改革的通知》一文下發(fā)，中國人民銀行全面放開了金融機(jī)構(gòu)貸款利率水平，商業(yè)銀行的存款和貸款競爭將達(dá)到一個新的白熱化階段，銀行的利潤水平將會大幅下降，在資金和技術(shù)方面處于弱勢的城市商業(yè)銀行將面臨巨大挑戰(zhàn)。哈爾濱銀行是東北地區(qū)最大的上市城市商業(yè)銀行，采用事件式精準(zhǔn)營銷將對哈爾濱銀行提高營銷效率獲得長遠(yuǎn)發(fā)展具有重要意義。 事件式精準(zhǔn)營銷在哈爾濱銀行小企業(yè)信貸業(yè)務(wù)的應(yīng)用是一個交叉學(xué)科的研究，涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、營銷管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)多個學(xué)科，使用了訪談、問卷、專家打分、歷史文獻(xiàn)分析等方法進(jìn)行定性研究，也使用了C5.0決策樹算法模型和boostings數(shù)據(jù)推進(jìn)等實(shí)證方法進(jìn)行定量研究。對哈爾濱銀行事件式精準(zhǔn)營銷的實(shí)施背景的分析發(fā)現(xiàn)，，哈爾濱銀行在發(fā)展過程中具有很好的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和數(shù)據(jù)質(zhì)量，小企業(yè)信貸經(jīng)驗(yàn)豐富、產(chǎn)品多樣、營銷渠道成熟，具備進(jìn)行事件式精準(zhǔn)營銷的條件。經(jīng)過訪談?wù){(diào)研設(shè)計(jì)了精準(zhǔn)營銷事件庫，通過專家打分和數(shù)據(jù)庫支持檢測發(fā)現(xiàn)，貸款到期是事件庫中最具有試點(diǎn)價值的事件。針對貸款到期事件設(shè)計(jì)的被解釋變量為續(xù)貸行為是否發(fā)生，解釋變量包括客戶基本信息變量、客戶存款變量、客戶貸款變量，因?yàn)檠芯康膶?shí)際意義在于根據(jù)模型產(chǎn)生的續(xù)貸名單進(jìn)行精準(zhǔn)營銷，所以更加傾向于續(xù)貸的建模和預(yù)測。對貸款到期客戶解釋變量和被解釋變量進(jìn)行數(shù)據(jù)探查發(fā)現(xiàn)，只有部分?jǐn)?shù)據(jù)能夠從數(shù)據(jù)庫中取到數(shù)據(jù)，而且具有離群值和缺失值的問題數(shù)據(jù)存在。拋棄和均值替換之后的樣本數(shù)據(jù)可以進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，建模過程中出現(xiàn)使用boostings數(shù)據(jù)推進(jìn)和樣本集分割等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行模型優(yōu)化，訓(xùn)練樣本集和測試樣本集的預(yù)測精度接近95%，將模型應(yīng)用于預(yù)測全新的數(shù)據(jù)，預(yù)測精度接近了90%，這說明模型可以用于預(yù)測貸款到期客戶有續(xù)貸可能性的名單，極大縮小了營銷范圍，降低了營銷成本，提高了營銷效率。
[Abstract]:The macro-economic growth rate slowed in 2014, and the service-led economy is gradually replacing the industrial-led economy. In 2014, China's currency multiplier is at a high level, which means that commercial banks still need to face a higher level of Statutory deposit reserve ratio. The Bank of China is facing considerable capital pressure. The people's Bank of China issued the Circular on further promoting the Reform of interest rate marketization. The people's Bank of China has fully liberalized the interest rate level of financial institutions. The deposit and loan competition of commercial banks will reach a new hot stage, the profit level of banks will decrease greatly, and the city commercial banks which are weak in capital and technology will face great challenges. Harbin Bank is the largest listed city commercial bank in Northeast China. It is of great significance for Harbin Bank to improve marketing efficiency and obtain long-term development by adopting event-based accurate marketing. The application of event-based accurate marketing in the credit business of small enterprises of Harbin Bank is a cross-disciplinary study involving computer science, marketing management and economics. It uses interviews, questionnaires, and expert scores. Qualitative research is carried out by historical literature analysis and quantitative research is carried out by using C5.0 decision tree algorithm model and boostings data advancement method. Based on the analysis of the implementation background of the event-based accurate marketing of Harbin Bank, it is found that Harbin Bank has a good database structure and data quality in the process of development, the credit experience of small enterprises is rich, the products are diverse, and the marketing channels are mature. Has the condition to carry on the event type accurate marketing condition. A precise marketing event database is designed through interview and investigation. It is found that loan maturity is the most valuable event in the event bank through expert scoring and database support testing. The interpreted variables designed for loan maturity events are whether the renewal behavior occurs or not. The explanatory variables include customer basic information variable, customer deposit variable, customer loan variable, and so on. Because the practical significance of the research lies in the precise marketing according to the renewal list generated by the model, it is more inclined to model and forecast the renewal. It is found that only part of the data can be retrieved from the database and the problem data with outliers and missing values exists through the data exploration of the interpreted variables and interpreted variables of the loan maturity customers. The sample data after abandonment and mean replacement can be used for data modeling. In the modeling process, statistical methods such as boostings data advancement and sample set segmentation are used to optimize the model, and the prediction accuracy of training sample set and test sample set is close to 95%. Applying the model to the new forecast data, the prediction precision is close to 90%. This shows that the model can be used to predict the list of loan renewal possibility of customers due to loan, which greatly reduces the marketing scope, reduces the marketing cost, and improves the marketing efficiency.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F832.4

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本文編號：2445061