我國居民可支配收入不斷提高和互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)產(chǎn)品不斷推陳創(chuàng)新,促進(jìn)金融行業(yè)理財(cái)業(yè)務(wù)迅猛發(fā)展,成為銀行業(yè)務(wù)重要組成部分,對銀行利潤貢獻(xiàn)逐漸增強(qiáng)。城商行與國有五大行、股份制銀行相比,總體發(fā)展起步比較晚,資產(chǎn)規(guī)模偏小,網(wǎng)點(diǎn)覆蓋區(qū)域非常有限。近幾年理財(cái)業(yè)務(wù)迅速崛起,城商行在經(jīng)營區(qū)域客戶資源有限的前提下,不僅要跟國有五大行、股份制銀行爭奪市場,還要跟其他城商行、農(nóng)商行火拼理財(cái)收益率,凸顯出理財(cái)市場競爭激烈、手段單一,未形成有效的競爭優(yōu)勢。本文旨在探討運(yùn)用數(shù)據(jù)分析工具對理財(cái)客戶的購買行為進(jìn)行科學(xué)研究和深入挖掘,尋找操作性強(qiáng)的理財(cái)客戶分類方法,用于解決W銀行理財(cái)業(yè)務(wù)營銷所面臨的實(shí)際問題,更好地加強(qiáng)客戶細(xì)分管理,更好地進(jìn)行理財(cái)產(chǎn)品及渠道應(yīng)用開發(fā),在激烈的理財(cái)市場競爭中獲取更大的優(yōu)勢。本文運(yùn)用文獻(xiàn)研究法、案例研究法、定量分析法等研究方法,首先從銀行實(shí)際情況出發(fā),分析總結(jié)銀行理財(cái)業(yè)務(wù)存在渠道開發(fā)未進(jìn)行客戶引流、客戶未進(jìn)行精準(zhǔn)細(xì)分、廣告方式成本較高等問題;其次通過對客戶細(xì)分理論、消費(fèi)行為細(xì)分的RFM模型理論、4P營銷理論進(jìn)行研究,并在現(xiàn)有文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上,提出運(yùn)用RFM模型分析客戶交易數(shù)據(jù),從客戶最近一次購買... 

【文章來源】：浙江理工大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．２基本框架圖??

?浙江理工大學(xué)碩士專業(yè)學(xué)位論文???差０．１％左右，一個募集期發(fā)行一個合格投資者產(chǎn)品。??５．１４?５，２０?Ｄ＇２０?５．１６??Ｗ?４．９４?！??Ｕ．６０??｜?４．４０?４．３／??ｊ?４．４０??Ｉ?４．２０??ｊ?４．００??！?３．８０??１２３４５６７８９?１０?１１?１２?ｆ?均??－？■■■?ｊ?？?：?“：．�。海�，彳??圖３．１利率趨勢圖??３．２．２理財(cái)期限??２０１８年Ｗ銀行理財(cái)產(chǎn)品期限以３個月、６個月、２個月為主，分別發(fā)行２０５個、??１１７個、１丨０個，總體上理財(cái)產(chǎn)品集中在２個月至７個月、１２個月；未發(fā)行的期限包括??８個月、１０個月、１１個月；發(fā)行較少的期限包括９個月僅１個，１個月的僅４個，如??圖３．２所示。理財(cái)產(chǎn)品總體設(shè)計(jì)上以中短期為主，期限長的以一年期為主，小半部分期??限產(chǎn)品出現(xiàn)斷代情況，其中一個月的理財(cái)產(chǎn)品同樂天＊非封閉型產(chǎn)品重疊，發(fā)行量較少。??２００?＆?ｔ?２０５?ｊ??１５０?／＼??＼?Ｊ?ｖＸｖ?ｎ??１?〇?？?４?專〇??１?２?３?４?５?６?７?Ｓ?９?１０?１２?１２?Ｉ??Ｉ?奶？?Ｉ??晶數(shù)?＿礙??圖３．２理財(cái)期限圖??１５??

圖３．２理財(cái)期限圖??１５??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]大數(shù)據(jù)營銷的研究熱點(diǎn)及趨勢——基于知識圖譜的量化研究[J]. 楊宇萍,陳章旺.  商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究. 2020(03)
[2]大數(shù)據(jù)營銷與參考價格效應(yīng)下的閉環(huán)供應(yīng)鏈協(xié)同經(jīng)營策略研究[J]. 馬德青,胡勁松.  軟科學(xué). 2019(11)
[3]基于RFM模型視角的服務(wù)成本與顧客價值關(guān)系研究[J]. 宗毅,邢浩.  價值工程. 2019(30)
[4]一種基于改進(jìn)RFM模型的數(shù)字集群用戶分類方法[J]. 卓靈,孫昕.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2020(09)
[5]大數(shù)據(jù)背景下傳統(tǒng)零售企業(yè)精準(zhǔn)營銷探析[J]. 李衛(wèi)華.  商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究. 2019(15)
[6]大數(shù)據(jù)背景下的網(wǎng)絡(luò)營銷對策探討——評《基于大數(shù)據(jù)的內(nèi)容營銷策略》[J]. 許燕.  新聞愛好者. 2019(07)
[7]基于RFM模型的物流客戶價值研究[J]. 陳倩舒,方曉平.  物流科技. 2019(07)
[8]大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺用戶價值識別與細(xì)分研究——基于RFM修正模型[J]. 邢海龍,翟麗麗,張樹臣.  情報(bào)理論與實(shí)踐. 2019(10)
[9]大數(shù)據(jù)與保險(xiǎn)業(yè)精準(zhǔn)營銷[J]. 唐國艷.  市場研究. 2019(05)
[10]電信運(yùn)營商基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷[J]. 鄧海華.  智富時代. 2019(03)

碩士論文
[1]基于RFM模型X公司客戶關(guān)系管理研究[D]. 趙偉.北京化工大學(xué) 2018
[2]基于客戶價值與風(fēng)險(xiǎn)的商業(yè)銀行個人客戶細(xì)分研究[D]. 牟煉.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2011



本文編號：3469786