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1、-目录第一局部金融行业应用51.前言51.1客户细分使客户收益最大化的同时最大程度降低风险51.2客户流失挽留有价值的客户61.3穿插销售61.4欺诈监测61.5开发新客户71.6降低索赔71.7信用风险分析72.客户流失82.1客户流失需要解决的问题82.2客户流失的类型92.3如何进展客户流失分析.92.4客户流失应用案例113.客户细分213.1信用风险分析213.2客户细分的概念213.3客户细分模型223.4客户细分模型的根本流程233.5细分方法介绍253.6客户细分实例254.营销响应304.1什么是营销响应.304.2如何提高营销响应率.304.3营销响应应用案例325.信用评
2、分385.1信用评分背景385.2信用评分的概念395.3信用评分的方法395.4信用评分应用案例426.客户满意度研究506.1为什么要进展客户满意度研究.506.2满意度研究的目标和容506.3满意度研究方法516.4构造方程模型在客户满意度测评中的应用546.5满意度研究在金融行业中的应用557.CRISP-DM简介577.1数据理解587.2数据准备587.3建立模型587.4模型评估597.5部署发布598.数据挖掘经历谈608.1采用CRISP-DM方法论608.2以终为始608.3设定期望值608.4限定最初的工程围608.5确保团队合作618.6防止陷入数据垃圾619.数据挖掘
3、部署策略629.1策略 1快速更新批处理方式629.2策略 2海量数据批处理方式639.3策略3实时封装方式649.4策略4实时定制方式6510.成功案例6710.1国外成功案例67Banco Espirito Santo (BES)6710.1.2Bank Financial67美国汇丰银行68美国First Union公司69公司70标准人寿保险公司7110.2国成功案例7110.2.1中国建立银行风险预警管理工程71光大银行信贷风险管理工程72中国银行信用风险评级管理工程72中国银行72局部金融业客户的排名不分先后73第二局部电信行业应用741.前言741.1数据挖掘的概念741.2数据
4、挖掘技术在电信行业客户关系管理的主要应用领域如下:751.3数据挖掘成功方法论751.4商业理解761.5数据理解与数据准备771.6建立模型771.7模型检验771.8模型发布与应用772.国数据挖掘应用中存在的问题782.1数据质量和完备性782.2相应的人员素质782.3应用周期782.4数据挖掘工程的建议：783.客户流失803.1客户流失需要解决的问题803.2电信客户流失的类型813.3如何进展客户流失分析.813.4案例分析833.5商业理解833.6数据理解834.营销响应894.1为什么要进展营销响应分析.894.2营销响应894.3什么是营销响应.904.4如何提高营销响应
5、率.904.5案例分析925.客户细分985.1客户细分的背景985.2客户细分的概念985.3客户细分模型995.4客户细分模型的根本流程1015.5细分方法介绍1025.6客户细分实例1026.客户满意度1066.1构造方程模型用于客户满意度测评中的应用1066.2满意度研究在金融行业中的应用1076.3研究目标1076.4研究过程1086.5满意度研究的结果分析1086.6结论1096.7客户总体满意度1096.8各品牌主要商业过程满意度及效劳改进策略1096.9各品牌主要商业过程的具体满意度及改进策略1107.忠诚度1127.1忠诚度水平与性质1127.2离网与蚕食风险1147.3提升
6、策略1158.CRISP-DM简介1168.1数据挖掘经历谈1188.2数据挖掘部署策略1199.成功案例1249.1国外成功案例1249.1.1Southwestern Bell西南贝尔1241249.1.3Rural Cellular Corporatio127英国电信公司1289.2国成功案例130*省级电信公司130局部国外电信客户的排名不分先后131第三局部制造行业应用1331.简介133第一局部 金融行业应用1. 前言随着中国参加WTO，国金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法
7、规的变化带来了空前的时机，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的效劳诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、剧烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢.数据挖掘Data Mining，DM是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念Concepts、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。 用统计分析和数据挖掘解决商务问题。金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进展穿插销售来增加销售收入、对客户进展细分和
8、细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广本钱、到达有效增加客户数量的目的等。 1.1 客户细分使客户收益最大化的同时最大程度降低风险市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋剧烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在剧烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融效劳机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融效劳，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源来自ATM、交易、呼叫中心以及相关分支机
9、构的客户数据。采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。 1.2 客户流失挽留有价值的客户在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包本钱。为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保存活动。然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。可以在整个客户群的很小一局部中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进展有效的保存活动并降低本钱。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值
10、的客户。 1.3 穿插销售在客户关系管理中，穿插销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和效劳，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有时机更深入地了解客户的偏好和购置行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。研究说明，银行客户关系的年限与其使用的效劳数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。企业通过对现有客户进展穿插销售，客户使用企业的效劳数目就会增多，客户使用银行效劳的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。从客户的交易数据和客户的自然属性中寻找、选择最有可能捆绑在一起销售的产品和效
11、劳，发现有价值的产品和效劳组合，从而有效地向客户提供额外的效劳，提高活期收入并提升客户的收益率。 1.4 欺诈监测通过侦测欺诈、减少欺诈来降低本钱。为了与欺诈活动作斗争，首先您需要预测欺诈在何时、何地发生。数据挖掘技术侦测在欺诈中常见的模式，预测欺诈活动将在哪里发生。对于银行业的公司来说，欺诈活动频繁发生的一个领域是自动取款机ATM。数据挖掘帮助公司预测欺诈性的ATM交易。银行可以来预测欺诈最有可能在哪个地理位置上发生。接着该信息就被传送给ATM网络的成员机构，由这些机构通知客户，让客户确定交易是否正当，从而防止发生更多的欺诈行为。有了这些信息，他们可以更快地冻结或采取其它必要的手段。1.5
12、开发新客户金融机构可以使用数据挖掘技术提高市场活动的有效性。银行部门对给出反响的活动对象进展分析，使之变成新的客户。这些信息也可应用到其它客户，以提高新的市场活动的反响率。1.6 降低索赔保险公司都希望减少索赔的数量。可以使用聚类分析，根据现有客户的特征档案来找出哪些客户更有可能提出索赔请求。这些档案是通过对客户提取200至300个不同的变量而产生出来的。接着，您就可以针对那些可能提出较少索赔请求的客户开展获取活动。1.7 信用风险分析传统的风险管理已无法有效控制跨区域、跨部门、跨行业的多种风险，利用科学的数据分析系统提高欺诈的防，降低信用风险尤为重要。客户科学评估造成风险的因素，有效躲避风险
13、，建立完善的风险防机制。2. 客户流失随着金融体制改革的不断深化和金融领域的对外开放，我国金融行业的竞争日趋剧烈。?2006年金融效劳指数研究报告?显示，在我国金融业逐步对外资行业开放的今天，中国金融业的效劳质量虽然有稳步提升，但总体仍需提高，中资银行面临着极大的优质客户流失的危险。这将对银行经营和效益产生极大的影响。除了提高效劳质量，银行要加强营销活动，保存优质客户，首先面临的第一个问题就是，谁可能流失.应该针对哪些客户进展客户保存活动.针对所有的客户开展保存活动，本钱太大。合理的做法是应用数据挖掘技术，研究流失客户的特征，从而对流失进展预测、并对流失的后果进展评估，采取客户保存措施，防止因
14、客户流失而引发的经营危机，提升公司的竞争力。具体来说，客户流失是指客户终止与企业的效劳合同或转向其它公司提供的效劳。客户流失分析是以客户的历史通话行为数据、客户的根底信息、客户拥有的产品信息为根底，通过适当的数据挖掘手段，综合考虑流失的特点和与之相关的多种因素，从中发现与流失密切相关的特征，在此根底上建立可以在一定时间围预测用户流失倾向的预测模型，为相关业务部门提供有流失倾向的用户和这些用户的行为特征，以便相关部门制定恰当的营销策略，采取针对性措施，开展客户挽留工作。 2.1 客户流失需要解决的问题1哪些现有客户可能流失.客户流失的可能性预测。主要对每一个客户流失倾向性的大小进展预测。2 现有
15、客户可能在何时流失.如果*一客户可能流失，他会在多长时间流失。3 客户为什么流失.哪些因素造成了客户的流失，客户流失的重要原因是什么。主要对引起客户流失的诸因素进展预测和分析。4 客户流失的影响.客户流失对客户自身会造成什么影响.客户流失对公司的影响如何.对可能流失客户进展价值评估，该客户的价值影响了运营商将要付出多大的本钱去保存该客户。5 客户保存措施.针对公司需要保存的客户，制定客户和执行保存措施。2.2 客户流失的类型为了防止由客户流失造成的损失，必须找出那些有流失危险和最有价值的客户，并开展客户保存活动。客户流失现象可以分为以下三种情况：1公司客户转移：客户转移至本公司的不同业务。主要是增加新业务，或者费率调整引发的业务转移，例如从活期存款转移至零存整取，从外汇投资转移至沪深股市投资。这种情况下，虽然就*个业务单独统计来看存在客户流失，并且会影响到公司的收入，但对公司整体而言客户没有流失。2客户被动流失：表
