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基于H银行的客户分层管理研究

2018-05-14伍月

今日财富 2018年3期
关键词:客户关系样本分层

伍月

一、引言

客户关系管理作为现代企业新型管理的重要理念,在当今企业发展中发挥着越来越重要的作用。其基本思想是通过对客户数据的收集与保存,对其信息进行专门的分析,以了解客户对企业产品和服务的基本喜好与需求,并对其进行基本的属性分类,以展开策略实施,为客户提供满足其需求的个性化产品和服务,维持良好的合作关系,促进客户价值最大化和企业利益最大化的双赢局面的最终形成。诚然,这种数据的存储与分析必须借助于一定的技术手段进行,本文主要引入客户分层的管理理论对其进行基本分析。

二、客户分层维护的聚类分析

客户分层的维护并不是简单地以客户资产的多少进行分层,而是需要综合考虑多种影响因素来予以实现。其基本目标是提升客户对企业的忠诚度,因此需要激发重点客户的投资热情,权衡利益关系,有效提升客户对产品和服务的满意度。总的来说,客户分层的基本实施,就是要不论客户资金交易量的多少,都要对其进行有效的客户关系维持,在各等级客户同时拓展的基础上,适当地提高大客户的发展比例。为了有效地了解客户细分的基本标准,本文以华夏银行为研究对象,采用聚类分析的方法,探讨客户分层管理的有效实现。

本文在H银行系统内,随机抽取了730份客户样本数据进行客户分层维护的聚类分析,其数据均是来自于系统数据库近两年来的客户源数据,未做任何更改,因此,可信度得到了有效的保障。由于客户细分的指标项目所对应的数据并不能透过直接的手段得以获取,因此需对其实施基本的数据整合操作,本文利用客户号的特性化标识办法将客户信息进行了全面的整理。根据客户入行时所提交的基本信息、资产情况及各类交易明细等数据进行专门的属性归类,从而展开信息的全面整合。交易频率表以客户号及办理业务的不同进行流水汇总,表格内容包含了业务帐号、交易类型、交易频率、交易时间等基本信息。

(一)数据处理

在对源数据完成整理后,本文又对其进行了干扰数据、重复数据等的筛选,以对一些异常值和缺失数据进行基本完善,以确保数据能够有效进行计算。对于一些可能因非必选项而容易发生数据遗漏的现象,本文采用均值替换法、专家经验法、回归分析等方法对一些缺失信息进行内容补充,而对一些与主题内容关联性不大的数据则直接予以删除。经过一系列的数据筛选处理后,最终共保留了687 条有用数据,基本都涵盖了用户年龄、性别、存款余额、理财资金余额、贷款额度等十个指标。

(二)聚类分析过程

本文主要选取了SPSS 软件对样本客户数据进行K-均值聚类分析。其基本算法描述如下:

(1)随机选取k个样本对其进行等级标准值的的赋值,从而让其对应K个簇中心标准值;

(2)对每一个样本对象进行相邻距离的簇中心值计算;

(3)重新计算K个簇中心值,,范围在所抽取的全部簇中心内选取,并进行新的簇中心值的计算。

其中,对每个样例i所归属数据簇的计算公式为:

每一个类j,要对其进行质心的重复计算的公式为:

K值是已经设定好的固定值,C(i)存放与样本i距离最小的K聚簇值,当然C(i)的值需为K范围内的整数。而质心uj则是该聚簇中心的相应位置,重复进行以上两过程直至质心位置逐渐稳定或变化幅度要小于设定的原始阈值。经过多次地分析比较,证明将K值为定为5级聚类效果最好,因此将数据设置成5个聚类分组。最终聚类分析结果将687个客户分为5个类别,具体情况如表1所示。

可以看出,第三類的客户数量最多,占到样本总数的45.9%,以第三类为界限,客户数量分别向两边呈现逐渐减少的趋势,因此,可以看出该银行客户基上本为第三类客户群。而将这五类客户进行汇总比较后,发现前两类客户的资产占到银行客户总资产的三分之二以上,对银行贡献率明显较大,有潜力对其进行投资水平的深入挖掘,应对这两类客户进行继续的细化,已实施更加有效地个性化服务。因此,本文将前两类的163名的客户数据又进行了第二次的聚类分析。其主要考虑因素是其银行投资历史、存款余额、理财产品项目以及总资产等六方面内容。根据多次的聚类分析,又对客户进行二次的分类统计,具体情况如表2所示。

如上表所示,三类客户的差异还是很明显的,第一类客户是人民币理财产品的主要参与者,而第二类客户则在此基础上,增加了定期储蓄的业务,第三类客户则偏重于将资金进行分散投资,以降低投资风险。具体的投资情况如表3所示。

三、客户差别化服务体系建立

根据对聚类分析基本过程的相关描述,本文认为要想全面实现客户关系的有效管理,不能只是局限于对客户资产简单数值的大小比较,而是要对其进行基本属性的分类,在资产基础上,增加客户对投资需求的倾向标准,从而依据其承受风险能力的大小将其继续细化为投机型客户、进取型客户及保守型客户三大类型,从而全面的实施针对各个客户群的产品运营策略,提供不同的理财选择给客户。

综合H银行的基本发展,本文认为在对客户进行专门分类后,还需为其匹配专属的身份表征,以有效地识别不同类别的客户,提高银行的工作效率。因此,可以在客户持卡业务上进行基本的探索。而对于金融产品的研发与推广,本文主张银行在专业人才引进的战略实施中,及时地吸引一些具有为大企业进行市场推广的人士加入,从而将高端产品赋予其个性化的基本属性,及时地优化银行的业务流程,提高工作效率,构建VIP客户业务办理的专属渠道。对客户实施差别化价格策略的同时,还要在产品类型设置之外增加产品时间周期的有效拓宽,从而使客户真实感受到银行的人性化服务,促进稳健的客户关系的基本维持。

四、结论

本文通过引入K-均值聚类分析的方法,以H银行为研究对象,选取有效的样本数据对其客户进行了专门的聚类分析,以实现客户分层的更加科学、有效,希望能够对银行管理者提供一套有效的分析管理方法,促进客户关系的不断完善。(作者单位为西北大学)

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