大数据背景下商业银行客户管理策略研究.doc

大数据背景下商业银行客户管理策略研究.doc大数据背景下商业银行客户管理策略研究
摘要:在当前激烈的市场竞争环境下,以客户为中心的差异化服务已经成为商业银行客户管理战略的发展趋势,差异化通过服务合理分配实现银行客户收益最大化。在大数据时代的背景下,根据大数据应用特点构建价值客户的评价指标体系,并使用模糊层次分析方法对客户进行分类,以此为基础提出商业银行客户管理策略,以期为商业银行客户管理提供参考。
中国 2/vie
关键词:大数据;客户管理;模糊层次;策略
中图分类号:F832 文献标志码:A :1673-291X(2017)04-0068-02
引言
当前,在计算机技术和信息技术的推动下,数据和信息已经占据了整个世界,并且还在以较高的速度不断增长,社交平台上每天新增上亿条共享内容,搜索引擎每天进行上亿次搜索服务。数据研究巨头IDC在研究报告中指出,当前包括各种信息在内的大数据总量增长率保持在60%左右,2015年全球范围内的数据总量达到2 500EB,预计到2020年,。
在当前大数据时代,如何利用丰富的信息构建完善的客户评价体系,并且在对客户评价和分类的基础上,构建合理有效的客户管理策略,已经成为商业银行当前扩展业务的范围,提高市场竞争力的核心技术。本文从商业银行客户业务特点出发,以大数据时代为背景,根据银行客户的特点构建出具有较强操作性的客户评价体系,并且使用综合评价结果分类客户类别,对不同类别的客户采用不同的管理策略和管理方法,从而为商业银行的客户识别、分类和管理提供支持。
一、大数据的影响
(一)大数据的特点
大数据概念初步形成于20世纪末,其概念最早出现在托夫勒的《第三次浪潮》中,该学者把大数据看成是第三次技�g浪潮的关键。舍恩伯格在其专著《大数据时代》中给出了大数据的定义,该学者把大数据定义为和某一事物相关的可以查询到的所有的数据。IBM把大数据特征归纳为4V,即量大(Volume),多变(Variety),价值(Value)和快速(Velocity)。其中,量大是数据规模大,发展快;多变指的是数据的多样性强;价值是指数据的价值大;快速是指的是数据传输速度快[1~3]。
(二)大数据对银行客户管理策略的影响
客户管理策略指的是企业根据客户信息提升其与客户之间在销售、服务上的沟通和交互,并且根据当前客户的变化对客户服务不断进行改进,从而不断提升客户管理水平,实现企业保留旧客户,吸引新客户,转化忠实客户的目标。银行客户管理体现了银行的经营管理模式从以“产品为中心”的模式转化为“以客户为中心”的管理模型,多家银行也开始构建客户管理系统,加强客户服务,提升自身竞争力。
传统的企业客户调查工作都是通过客户访谈,市场调查等手段完成客户需求,该方法虽然能够保证客户调查质量,但是由于受到时间和成本限制,调查样本有限,难以反映整个市场的特征,从而会导致客户需求分析的偏差。在大数据时代,银行可以从客户信用管理系统、客户业务办理系统、大众微博讨论等多个数据源中得到海量的客户信息,通过数据挖掘等相关技术可以得到较为准确的客户需求信息,从而有利于构建具有针对性的客户管理策略[4~5]。
二、客户管理评价
(一)评价指标体系构建
本文以公司客户为分析对象,在公司客户价值指标体系构建和评价的基础上,构建了基于公司价值的银行