本文關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行個(gè)人客戶(hù)交易行為研究

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【摘要】：信息技術(shù)的高速發(fā)展,使得金融市場(chǎng)對(duì)于客戶(hù)越來(lái)越透明,銀行也由傳統(tǒng)的產(chǎn)品導(dǎo)向型逐漸變?yōu)榭蛻?hù)導(dǎo)向型,銀行客戶(hù)關(guān)系的管理越來(lái)越受到的重視。有研究表明,獲得一名新客戶(hù)所花費(fèi)的成本是保留一個(gè)老客戶(hù)所花費(fèi)成本的5-6倍。如何挽留銀行現(xiàn)有的客戶(hù)便成了商業(yè)銀行客戶(hù)關(guān)系管理方面的重中之重。因此需要對(duì)銀行現(xiàn)有客戶(hù)進(jìn)行深入的了解,才能制定更全面更有針對(duì)性的客戶(hù)關(guān)系管理策略。本文在對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理、客戶(hù)行為及其忠誠(chéng)度研究綜述的基礎(chǔ)上,以國(guó)內(nèi)某商業(yè)銀行個(gè)人客戶(hù)為研究對(duì)象,建立了該銀行客戶(hù)交易行為研究的數(shù)據(jù)庫(kù)。在此基礎(chǔ)上對(duì)該銀行個(gè)人客戶(hù)(除去還款賬戶(hù))的行為忠誠(chéng)進(jìn)行了評(píng)價(jià),對(duì)比分析了幾種不同客戶(hù)群體的行為忠誠(chéng)的差異性,并進(jìn)一步研究了貸款還款賬戶(hù)的非還款行為。最終為銀行客戶(hù)管理者針對(duì)部不同種類(lèi)客戶(hù)交易行為提出相應(yīng)的管理策略提供了參考。本文的研究工作如下：第一,選定國(guó)內(nèi)某商業(yè)銀行的個(gè)人客戶(hù)為研究對(duì)象,通過(guò)對(duì)現(xiàn)有信息管理系統(tǒng)存在問(wèn)題的分析,對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗,并對(duì)部一致客戶(hù)數(shù)據(jù)用輔助字段法判別了其相似度后對(duì)高度相似的客戶(hù)進(jìn)行了整合,最終形成了個(gè)人客戶(hù)交易行為研究的專(zhuān)屬數(shù)據(jù)庫(kù)。第二,選定了個(gè)人客戶(hù)(除去還款賬戶(hù))行為忠誠(chéng)的考察指標(biāo),在對(duì)各分業(yè)務(wù)忠誠(chéng)度評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上,用浮動(dòng)賦權(quán)法建立了個(gè)人客戶(hù)行為忠誠(chéng)度的綜合評(píng)價(jià)模型,最終評(píng)價(jià)了該銀行個(gè)人客戶(hù)總體的行為忠誠(chéng),發(fā)現(xiàn)了該銀行個(gè)人客戶(hù)行為忠誠(chéng)的統(tǒng)計(jì)分布。第三,將該銀行的個(gè)人客戶(hù)劃分為職工型和非職工型,并深入考察了職工型客戶(hù)的交易行為,發(fā)現(xiàn)了該類(lèi)客戶(hù)交易行為的分布特征。并通過(guò)對(duì)職工與非職工類(lèi)客戶(hù)的行為忠誠(chéng)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),職工型客戶(hù)的單個(gè)行為指標(biāo)和行為忠誠(chéng)度都有別于非職工型客戶(hù)。同時(shí)用收入和行為忠誠(chéng)指標(biāo)細(xì)分了客戶(hù),在此基礎(chǔ)上針對(duì)部同客戶(hù)群體的特征,給予了差異化的管理建議。第四,將貸款的還款賬戶(hù)單獨(dú)提出,分析了其在各個(gè)行為指標(biāo)上的分布,和其行為指標(biāo)間的相互關(guān)系。發(fā)現(xiàn)了該類(lèi)賬戶(hù)交易行為的特點(diǎn),以及與正�；钇谫~戶(hù)間的差異。通過(guò)真實(shí)數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)了部同的客戶(hù)群體在交易行為的特診和行為忠誠(chéng)之間具體的差異性,為銀行管理者針對(duì)不同客戶(hù)群體的不同表現(xiàn)制定差異化的管理策略提供了依據(jù)。本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于：一是對(duì)數(shù)據(jù)的不一致問(wèn)題提出了增加輔助字段,通過(guò)估計(jì)輔助字段相關(guān)性的方法處理了部一致性數(shù)據(jù)；二是提出了浮動(dòng)賦權(quán)法,對(duì)擁有部同種類(lèi)業(yè)務(wù)的銀行個(gè)人客戶(hù)行為忠誠(chéng)進(jìn)行評(píng)價(jià)；三是用銀行客戶(hù)真實(shí)的交易行為數(shù)據(jù)研究客戶(hù)的行為和忠誠(chéng)度。
【關(guān)鍵詞】：客戶(hù)行為 銀行個(gè)人客戶(hù) 行為忠誠(chéng) 交易數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)預(yù)處理
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：F832.33
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-17
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.1.1 研究背景9
• 1.1.2 研究意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理研究綜述10-11
• 1.2.2 客戶(hù)忠誠(chéng)度研究綜述11-12
• 1.2.3 客戶(hù)行為研究綜述12-14
• 1.2.4 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀述評(píng)14-15
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與論文結(jié)構(gòu)15-17
• 2 銀行個(gè)人客戶(hù)交易行為研究數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建17-31
• 2.1 銀行信息管理系統(tǒng)現(xiàn)狀及問(wèn)題17-18
• 2.2 數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)18-23
• 2.2.1 客戶(hù)主題數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)18-20
• 2.2.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)表及相關(guān)字段選取20-22
• 2.2.3 不一致數(shù)據(jù)處理模型22-23
• 2.3 一致性處理實(shí)證研究23-29
• 2.3.1 數(shù)據(jù)的清洗23-24
• 2.3.2 各系統(tǒng)內(nèi)客戶(hù)相似度估計(jì)24-26
• 2.3.3 跨系統(tǒng)客戶(hù)相似度估計(jì)26-29
• 2.4 本章小結(jié)29-31
• 3 商業(yè)銀行個(gè)人客戶(hù)行為忠誠(chéng)評(píng)價(jià)31-52
• 3.1 數(shù)據(jù)選取與指標(biāo)構(gòu)建31-33
• 3.1.1 樣本選取和數(shù)據(jù)來(lái)源31
• 3.1.2 指標(biāo)體系的構(gòu)建31-33
• 3.2 研究設(shè)計(jì)33-38
• 3.2.1 客戶(hù)忠誠(chéng)度評(píng)價(jià)方法選擇33-34
• 3.2.2 分業(yè)務(wù)等級(jí)劃分方法34-35
• 3.2.3 浮動(dòng)AHP賦權(quán)模型構(gòu)建35-38
• 3.3 實(shí)證研究38-46
• 3.3.1 分業(yè)務(wù)得分38-45
• 3.3.2 個(gè)人客戶(hù)忠誠(chéng)度得分45-46
• 3.4 不同類(lèi)型客戶(hù)行為忠誠(chéng)評(píng)價(jià)及管理建議46-51
• 3.4.1 不同年齡階層客戶(hù)行為忠誠(chéng)分布及管理建議46-48
• 3.4.2 不同業(yè)務(wù)種類(lèi)客戶(hù)行為忠誠(chéng)分布及管理建議48-50
• 3.4.3 不同收入客戶(hù)細(xì)分及管理建議50-51
• 3.5 本章小結(jié)51-52
• 4 特殊類(lèi)別客戶(hù)交易行為分析52-62
• 4.1 職工與非職工客戶(hù)行為忠誠(chéng)度分布52-56
• 4.1.1 職工與非職工客戶(hù)定義52-53
• 4.1.2 職工型客戶(hù)賬戶(hù)行為分析53-54
• 4.1.3 職工與非職工客戶(hù)忠誠(chéng)行為差異分析54-56
• 4.2 還款賬戶(hù)非還款交易行為分析56-61
• 4.2.1 數(shù)據(jù)選取與指標(biāo)選擇56-57
• 4.2.2 單指標(biāo)的分布57-58
• 4.2.3 多維指標(biāo)分布及指標(biāo)間相關(guān)性分析58-61
• 4.3 本章小結(jié)61-62
• 結(jié)論62-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 附錄A 相關(guān)圖表68-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況70-71
• 致謝71-72

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 辛一;;目標(biāo)客戶(hù)群體特征銀行卡數(shù)據(jù)挖掘[J];金融電子化;2008年09期

，

本文編號(hào)：1129018