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基于数据挖掘的银行客户关系管理的构建与实施

作者：谭康荣 Publish: 2007-10-25 Hits:-

【中文题名】

基于数据挖掘的银行客户关系管理的构建与实施

【英文题名】

Construction and Implement of Banking CRM Based on Data Mining

【学科专业】

计算机技术

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-10-25

【中关键词】

客户关系管理,数据挖掘,银行业,,,

【英关键词】

customer’s relationship management,data mining,banking,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>程序设计

【论文摘要】

客户关系管理(CRM)是90年代西方发展起来的管理策略,目的在于建立一个系统,使企业在客户服务、市场竞争、销售及支持方面形成一个彼此协调的全新的关系实体,为企业带来长久的竞争优势。CRM在国外的应用已经取得了极大的成功,作为企业把握客户的有效手段,在国内也受到越来越多企业的关注,特别是国内银行业的青睐。当前,银行业处在一个以客户为导向的金融时代,积极收集客户信息并进行充分的客户挖掘、调整和创新服务项目,设计出高附加值、个人特色的金融产品是银行经营的核心所在。另外,国内的商业银行面临着巨大的挑战,与外资银行争夺客户和市场的竞争日趋激烈。因此,国内的商业银行实施CRM势在必行。本文主要探讨国内的商业银行如何构建和实施基于数据挖掘的客户关系管理。文章开始为引言部分,简单阐述了选题背景、研究目的和意义,然后分六章: 第一章是客户关系管理概论。先从客户、客户关系和客户生命周期的描述与分析开始,然后探讨CRM的产生和发展,再深入剖析CRM的核心思想,解释清楚什么是真正的CRM,最后,简要论述CRM系统的结构与功能,为构建银行CRM系统提供理论依据。第二章是数据挖掘的原理和方法。具体介...

【论文题纲】

摘要	3-4
ABSTRACT	4-10
引言	10-11
1 客户关系管理（CRM）概论	11-26
1.1 客户关系分析	11-16
1.1.1 客户和客户关系概述	11-12
1.1.2 客户生命周期分析	12-16
1.2 CRM 的产生与发展	16-18
1.2.1 消费者行为的变迁	17
1.2.2 市场竞争不断加剧	17-18
1.2.3 企业内部管理的需求	18
1.2.4 信息技术的快速发展	18
1.3 CRM 的定义	18-21
1.3.1 学术观点	18-19
1.3.2 供应商的观点	19-20
1.3.3 使用者的观点	20-21
1.4 CRM 核心思想剖析	21-23
1.4.1 以价值客户为核心	21-22
1.4.2 以客户和企业的双赢为出发点	22
1.4.3 以获得长期收益为目标	22
1.4.4 以内部员工为重要“客户”	22-23
1.4.5 以信息共享和集成为基础	23
1.5 CRM 系统的基本架构	23-26
1.5.1 CRM 系统的组成	23-24
1.5.2 CRM 系统的两大类型	24-26
2 数据挖掘的原理和方法	26-36
2.1 数据挖掘的概念	26
2.2 数据挖掘的功能	26-30
2.2.1 概念描述	27
2.2.2 关联分析	27-28
2.2.3 序列模式分析	28
2.2.4 分类分析	28-29
2.2.5 聚类分析	29
2.2.6 演变分析	29-30
2.2.7 偏差检测	30
2.2.8 复杂类型的数据挖掘	30
2.3 数据挖掘的常用方法	30-34
2.3.1 决策树	31-32
2.3.2 神经网络	32-33
2.3.3 传统统计分析	33
2.3.4 粗集方法(Rough Set)	33
2.3.5 遗传算法(Genetic Algorithms)	33-34
2.3.6 模糊技术	34
2.3.7 可视化技术	34
2.4 数据挖掘的步骤	34-36
3 基于数据挖掘的银行CRM 系统的构建和实施	36-44
3.1 国内商业银行实施 CRM 的必要性	36-37
3.2 银行 CRM 的主要内容	37-38
3.2.1 客户信息管理	37-38
3.2.2 银行营销管理	38
3.2.3 销售管理	38
3.2.4 服务管理与客户关怀	38
3.3 银行 CRM 系统的总体架构	38-40
3.4 银行 CRM 系统的实施	40-44
3.4.1 从管理学的角度去分析银行如何实施 CRM	40-41
3.4.2 从数据挖掘的角度去分析银行如何实施 CRM	41-44
4 数据挖掘在银行CRM 中的应用	44-49
4.1 数据挖掘在银行经营管理中的作用	44-45
4.2 数据挖掘在银行 CRM 系统中应用的具体方法	45-49
4.2.1 采用概念描述的方法获得客户信息评价	45
4.2.2 使用关联规则发现客户信息数据之间的关系	45-47
4.2.3 使用分类方法对现有的客户归类	47
4.2.4 采用聚类分析将客户进行类型划分	47
4.2.5 使用孤立点分析找到客户中的特殊行为	47-49
5 建设银行OCRM 系统简介	49-56
5.1 建设银行的概况	49
5.2 建设银行 CRM 系统开发背景及简介	49-51
5.3 建设银行 OCRM 系统的基本功能	51-54
5.4 建设银行 OCRM 系统中数据挖掘的简单应用实例	54-56
6 结束语	56-57
致谢	57-58
参考文献	58-59

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.362288



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