银行客户关系管理中的数据挖掘探究论文(优选3篇)

银行客户关系管理中的数据挖掘探究论文 篇一：数据挖掘在银行客户关系管理中的应用

随着信息技术的不断发展，银行业务已经逐渐从传统的柜面服务转向线上服务。在这个数字化时代，银行面临着大量客户数据的积累和管理。如何利用这些数据为银行客户关系管理带来更大的效益成为了银行业务运营中的重要问题。数据挖掘作为一种利用计算机技术分析和挖掘大量数据的方法，可以为银行客户关系管理提供有力的支持。

首先，数据挖掘可以帮助银行发现客户的消费偏好和需求。在银行的业务中，客户的消费行为和需求是非常重要的信息。通过对客户的历史交易数据进行挖掘，银行可以了解客户的消费偏好，从而提供个性化的产品和服务。例如，银行可以根据客户的消费习惯，为客户推荐适合的理财产品，提高客户的满意度和忠诚度。

其次，数据挖掘还可以帮助银行发现潜在的高价值客户。在大量客户中，有些客户对银行业务的需求更为迫切，有更高的潜在价值。通过对客户的历史数据进行挖掘，银行可以识别出潜在的高价值客户，并采取相应的营销策略进行维护和发展。例如，银行可以通过对客户的财务状况和消费习惯进行分析，找出有购房需求的客户，并向其推荐相关的房贷产品。

此外，数据挖掘还可以帮助银行发现潜在的风险客户。在银行业务中，有些客户存在潜在的风险，可能会给银行带来一定的损失。通过对客户的历史数据进行挖掘，银行可以发现这些潜在的风险客户，并采取相应的风控措施。例如，银行可以通过对客户的信用评级和还款记录进行分析，找出存在逾期风险的客户，并及时采取催收措施，降低银行的风险损失。

综上所述，数据挖掘在银行客户关系管理中具有重要的应用价值。通过对客户的历史数据进行挖掘和分析，银行可以更好地了解客户的需求和消费行为，找出潜在的高价值客户，并及时发现和应对潜在的风险。因此，银行应该积极应用数据挖掘技术，提升客户关系管理水平，为客户提供更好的服务体验。

银行客户关系管理中的数据挖掘探究论文 篇二：数据挖掘在银行客户关系管理中的案例研究

随着互联网和移动互联网的快速发展，银行业务已经发生了巨大的变化。传统的柜面服务已经不再满足客户的需求，银行需要通过数据挖掘技术来进行客户关系管理。本文通过对某银行的案例研究，探究了数据挖掘在银行客户关系管理中的应用。

首先，我们对某银行的客户数据进行了清洗和预处理。通过清洗和预处理，我们剔除了缺失值和异常值，并对数据进行了归一化处理，以确保后续的数据挖掘分析的准确性和可靠性。

接着，我们通过数据挖掘技术对客户数据进行了聚类分析。通过聚类分析，我们将客户分为不同的群组，每个群组具有相似的特征。通过对每个群组的特征进行分析，我们可以了解每个群组的消费偏好和需求，并针对不同群组的客户提供个性化的产品和服务。

然后，我们通过数据挖掘技术对客户的信用评级进行了预测。通过对客户的历史信用评级和相关的指标进行分析，我们可以建立信用评级的预测模型，并对新客户的信用评级进行预测。这样，银行可以根据客户的信用评级来决定是否提供贷款和信用卡等金融产品。

最后，我们通过数据挖掘技术对客户的流失情况进行了分析。通过对客户的历史数据进行挖掘，我们可以发现存在流失风险的客户，并采取相应的措施进行挽留。例如，我们可以通过对客户的交易记录和投诉记录进行分析，找出存在流失风险的客户，并及时采取措施提高客户的满意度和忠诚度。

通过对某银行的案例研究，我们发现数据挖掘在银行客户关系管理中具有重要的应用价值。通过对客户数据的挖掘和分析，银行可以更好地了解客户的需求和消费行为，提供个性化的产品和服务，并及时发现和应对潜在的风险。因此，银行应该积极应用数据挖掘技术，提升客户关系管理水平，为客户提供更好的服务体验。

银行客户关系管理中的数据挖掘探究论文 篇三

银行客户关系管理中的数据挖掘探究论文

　　0 引言

　　随着我国利率市场的推进和改革的不断深入，我国银行业面临的竞争压力也越来越大，若想在竞争中处于不败之地，中国金融业必须改变经营观念，以客户需要为中心，以客户满意为宗旨，改善企业与客户关系，不断地提高自身的服务水平和决策能力。 由于在银行日常的业务处理过程中，收集并积累了大量和客户有关的业务数据，银行希望能够对数据库中存储的这些大量数据信息进行分析和处理，提取潜在的、有应用价值的信息，从而提高银行的服务和决策水平。 对企业或银行而言，能否对客户相关数据加以进一步利用，已成为在竞争中取得优势的关键和基础。 数据挖掘就是对大量的数据信息进行提取、发现和获得有用的知识和规则的技术，为制定经营策略提供有利的参考依据，进而提高客户服务水平，加强客户关系管理[1].

　　1 客户关系管理的涵义

　　客户关系管理是指企业为了获取最大限度的经济效益，制定以客户服务为中心的发展策略，引导客户的投资行为，最大限度地满足客户的需求，建立与客户持久的关系，企业也从营销中获得利润，实现双赢。 客户是企业重要的资源，客户关系也越来越受到关注和重视，应该加强客户关系的建立和维护，改善企业和客户的关系，进而形成长期稳定的客户群体，实现企业盈利的目的。

　　2 数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用

　　数据挖掘是一种信息处理方法和技术，主要是对大量实际应用的数据进行提取，并进行深入地分析和处理，从而获得有用的信息和规则，为企业的管理和制定经营策略提供参考依据。 数据挖掘作为一种新兴的技术被广泛应用到银行客户关系管理中，对数据库中存储的大量客户相关数据进行深层次的挖掘，提取出来的有用的知识或信息可为管理人员提供参考依据，进而制定出合理的、有利于企业发展的决策，提高企业的竞争能力。 常用的数据挖掘方法有决策树、遗传算法、神经网络及聚类分析等[2].

　　2. 1 数据挖掘技术在银行客户关系管理中的重要性

　　数据挖掘技术在银行客户关系管理中的作用主要体现在以下几个方面：

　　（ 1） 客户盈利能力分析。 不同客户的价值是不同的，数据挖掘可以对不同市场活动情况下客户盈利能力的变化进行分析和预测，进而制定合适的市场策略；（ 2） 客户获得、流失和保持分析。 银行为客户提供的产品基本都相同，由于企业间竞争的不断加剧，发展新客户的同时也应重视原有客户，可以通过不断地改善现有客户的服务来避免客户流失。 利用数据挖掘技术建立客户流失的预测模型，可以采取预防措施防止客户流失；（ 3） 交叉营销。 银行为客户提供新的产品或服务，即进行交叉销售。 数据挖掘技术可以提供帮助信息，为不同客户分析并制定出合理的服务匹配；（ 4） 客户群体分类分析。 优质客户能够为银行带来客观利润，因而为高价值客户提供优质服务很重要。 多数的中间客户则处于高价值与低价值中间，也是银行重要的客户群体。 通过数据挖掘技术对大量的客户进行分类，针对不同的客户提供不同的产品和服务。

　　2. 2 数据挖掘技术方法

　　数据挖掘技术主要有聚类、分类和关联分析等分析方法，广泛应用于客户关系管理。 聚类分析实现对客户进行分类，利用分类法能够识别优质客户，通过关联分析进行交叉销售[3].

　　2. 2. 1 分类分析

　　假定数据库中每条记录都属于某一确定的类别，由一个称作类属性的值确定。 分类分析就是通过对训练数据集中的数据的分析，对不同类别进行描述并建立分析模型或获得分类规则，然后将这个分类规则应用于其它数据库中的记录。 分类分析有两步过程： 第一步是建立模型。 通过分析记录数据来构造模型； 第二步是使用模型进行分类。 如果模型的预测准确率可以接受，就可以用它对类别未知的数据对象进行分类。

　　分类法可将客户划分为不同的群体，各个群体有着明显的行为特征。 企业可以更好地理解客户和发现群体客户的特点，从而制定相应的市场策略。 同时，通过对不同客户群的交叉分析，还可以发现群间的特点和规律。 分类方法通常建立的模型以分类规则、判定树形式出现，主要包括决策树、贝叶斯分类、遗传算法分类等，最为典型的决策树方法是 ID3 算法和算法 C4. 5.

　　例如，针对某一产品的营销，银行如何在众多的客户中识别出相应的客户。 这里可首先假设类属性是“是否为优质客户”,然后采用分类法，最后确定出优质客户的评估标准。 分类法可以帮助企业快速确定相应客户，进而提供相应服务。 同样为了防止客户流失，首先要了解顾客的需求。 首先设类属性是“顾客是否流失”,再利用数据挖掘方法对大量的'客户信息进行分析，建立数据模型，以确定客户的特点和属性，为其提供个性化服务。

　　2. 2. 2 关联分析

　　关联分析就是在训练集的基础上，通过分析记录集合，推导出相关性的结果，目的是为了挖掘出隐含在数据间的相互关系，发现客户数据信息之间的相互依赖或某种规律性。 交叉销售是指银行向客户推销新的产品或服务，客户可以得到相应的服务而受益，银行也因营业额的增长而获得利润。 关联分析法可以在对客户过去的购买数据的分析找出影响客户购买产品的因素，即找出客户的投资行为与其他属性如性别、年龄、职位等的关联关系，并建立预测模型对客户以后的购买进行预测，分析哪些用户对金融产品感兴趣，哪些用户对理财产品感兴趣，从而实施有效的营销[4].

　　2. 2. 3 聚类分析

　　与分类分析不同，聚类分析的数据集合还没有进行任何分类。 聚类分析是对数据库中的记录数据进行分析，按照类内相似度最大，类间相似度最小的原则分类。 聚类即平常所说的“物以类聚”,是把一组个体按照相似性分成若干类别。 业务人员面对服务营销的特定需要和大量的客户信息，希望得到有效的帮助和提示，进而对特定的客户分类群体采取相应措施进行营销。 通过聚类分析方法，对大量的客户数据信息进行处理，对客户分类划分，可以发现每个类别客户的不同特点，从而提供针对性的服务，为其提供相应的服务和产品，快速准确地找到潜在客户，提高工作效率，降低营销成本。

　　聚类分析主要有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等，在实际应用中经常和分类分析方法结合起来使用。 例如，分析人员可先利用聚类分析对要分析的数据划分类别，然后用分类分析方法进一步分析不同类别的数据集合，挖掘出各类别的分类规则，最后使用分类规则对整个数据集合重新进行划分，通常能获得较好的分类结果。 通过两种方法的结合使用得到满意的划分结果。

　　3 结语

　　数据挖掘是客户关系管理中的关键技术，本文主要探讨数据挖掘在客户关系管理上的应用，对聚类、分类、关联分析等挖掘技术进行了详细的介绍。 数据挖掘通过对大量的客户信息进行分析和处理，为银行管理人员提供客户分类、盈利能力以及潜在的用户等有用信息，找出各种数据之间的关联性，从而能够为客户提供满意的服务，加强了客户关系管理的维护和建设，为决策人员提供准确的指导信息，辅助决策者制定最优的营销策略，降低了运营成本和决策风险。

　　参 考 文 献

　　[1]王小燕，周建民。 数据挖掘技术在商业银行中的应用研究[J]. 华南金融电脑，2005,13（ 5） : 94 -96.

　　[2]陈建成。 数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用[J]. 电脑与电信，2007（ 2） : 41 -43.

　　[3]左爱群，杜 波。 数据挖掘在银行客户关系管理系统中的应用[J]. 武汉工业学院学报，2006,25（ 3） : 52 -55.

　　[4]尹晓丽，方旭昇。 数据挖掘技术在银行 CRM 中的应用[J]. 经济研究导刊，2009（ 20） : 112 -113.