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数据挖掘商业案例分析及实现.doc

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数据挖掘商业案例分析及实现.doc

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文档介绍

文档介绍:数据挖掘商业案例分析及实现
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目录
第一部分 金融行业应用 6
1. 前言 6
客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 7
客户流失―挽留有价值的客户 8
交叉销售 8
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。
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研究表明,银行客户关系的年限与其使用的服务数目、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行交叉销售,客户使用企业的服务数目就会增多,客户使用银行服务的年限就会增大,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服务,发现有价值的产品和服务组合,从而有效地向客户提供额外的服务,提高活期收入并提升客户的收益率。
欺诈监测
通过侦测欺诈、减少欺诈来降低成本。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,从而避免发生更多的欺诈行为。有了这些信息,他们可以更快地冻结帐户或采取其它必要的手段。
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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。银行部门对给出反馈的活动对象进行分析,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馈率。
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。
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范,降低信用风险尤为重要。客户科学评估造成风
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险的因素,有效规避风险,建立完善的风险防范机制。
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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激烈。《2006年金融服务指数研究报告》显示,在我国金融业逐步对外资行业开放的今天,中国金融业的服务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。除了提高服务质量,银行要加强营销活动,保留优质客户,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行客户保留活动?针对所有的客户开展保留活动,成本太大。合理的做法是应用数据挖掘技术,研究流失客户的特征,从而对流失进行预测、并对流失的后果进行评估,采取客户保留措施,防止因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服务合同或转向其它公司提供的服务。客户流失分析是以客户的历史通话行为数据、客户的基础信息、客户拥有的产品信息为基础,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,在此基础上建立可以在一定时间范围内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名单和这
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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。
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行预测。
2) 现有客户可能在何时流失?
如果某一客户可能流失,他会在多长时间内流失。
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行预测和分析。
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?
对可能流失客户进行价值评估,该客户的价值影响了运营商将要付出多大的成本去保留该客户。
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5) 客户保留措施?
针对公司需要保留的客户,制定客户和执行保留措施。
客户流失的类型
为了避免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,并开展客户保留活动。客户流失现象可以分为以下三种情况:
1)公司内客户转移: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,虽然就某个业