数据挖掘下的银行对私客户行为探究

■李 媛

（中国农业银行股份有限公司深圳市分行）

引 言

对于银行而言，个人群体才是服务的根本，但是不同的人群消费行为各不相同，所能够满足的服务方式也就有所不同。如果能够更好的为客户所服务，就成为当前银行关注的重点。银行如果想要与客户建立长久合作，就应该深入挖掘客户的行为、喜欢，更好的满足客户的需求。所以在数据挖掘下，挖掘隐藏的客户行为，充分利用这些数据，这样才能够更好的为客户提供更加满意的服务。

1 银行业务及客户介绍

1.1 银行业务

银行业务就是银行在发展过程中为其客户所提供的相应金融服务，根据其业务自身的特点和对银行的依赖程度，能够将其业务分成几个方面，分别是一般性、普通外汇、商业贸易等等的相应业务形式，以及在这基础上所出现的各类金融产品[1]。而按照银行的资金角度来进行考虑，又能够分为负债、资产和中间业务这三种形式。在这其中的负债就是商业银行的主要资金来源，也是能够让其商业银行能够提供相应业务的重要基础。中间业务就是指并非存在于银行的非利息收入业务，在这其中包括托管、代理等等相应业务内容。

1.2 银行客户

对于银行客户而言，根据其贷款客户的特点和性质，能够将其分为对公和对私这两种，在这其中的对公就是指针对公司、单位等等方面，而对私就是对个人的服务。

2 数据挖掘与银行对私客户行为

2.1 银行客户消费行为

对于银行客户消费行为而言，其就是指银行客户在现实和网络上所进行的消费行为。比如刷卡、购物、转账等等行为，这些都是通过银行系统来进行运转[2]。对其银行客户行为进行分析，并将相应数据进行整理，进而来挖掘出其中所存在具有价值的内容，帮助银行更好的为客户提供相应服务。对于客户行为而言，与传统的客户关系有很大的不同。对于客户关系而言，是以客户为中心来所开展的相应服务。而对于银行客户消费行为则是分析客户的主要消费趋向，其内容就是购买行为的变化，银行通过这样的方法就能够判断出客户的需求。银行客户消费行为打破传统客户关系，能够更好的为银行指明能够给客户提供哪种产品，对银行客户消费行为的分析核心就是利用相应技术来明确客户的行为，了解是因为哪类因素而产生的行为。银行客户消费行为的分析系统就是通过收集和预测来完成相应目的，还能为其银行所提供的服务判断是否具有意义[3]。银行从客户的行为中获得经验，从一定程度上来讲，也方便客户自身的购买环节，通过双向了解能够让其银行更加懂得客户的需求，进而完成相应任务。

2.2 数据挖掘相关技术

数据挖掘技术是在计算机和数据库技术支持下所出现，能够为银行开展相应对私客户服务提供帮助。随着数据库技术水平的不断提升，数据库中的数据越来越多，而在这其中就存在着一些非常重要的数据内容，如何将这些内容有效的挖掘出来，就是数据挖掘技术。数据挖掘技术其内容就是从数据内容庞大的数据库中，找到客户所感兴趣的内容，这样的技术也符合当前银行对私客户的需求，能够对其未来的发展进行预测，使得银行的行为更加精准[4]。通过数据挖掘技术还能够很好的解决以往需要人工操作浪费时间的问题，能够在很短时间内对其数据库进行浏览，进而找出一些日常不易察觉到的内容。当前的数据挖掘技术已经在银行中得以逐渐应用，并且取得一定的效果。

3 数据挖掘在客户行为分析系统中的应用

3.1 银行客户行为分析

客户作为银行重要的资产，对于银行的运行有着非常重要的意义。对于银行而言，客户的行为分析非常重要，这也可以说是当前银行对客户开展相应工作的基础。通过客户分析就能够调整银行的发展方向，进而提升银行在市场中的竞争力，让银行能够针对实际情况来采取相应的营销策略，提高银行的盈利效果[5]。客户行为分析就是在客户自身情况的基础上来为其构建信息图，并且通过大量的交易数据中，找出客户的交易情况，进而让其银行能够更加了解客户，挖掘客户的价值。银行客户行为分析开展的目的就在于要尽可能的保留当前所具有的客户，挖掘可能的客户，改变以往传统的服务方法，更好的提高其经济效益。通过对其客户行为进行分析，就能够针对性的建立相应模型，完成针对性的产品营销。银行客户行为分析能够明确银行应该在哪些时间内为哪些客户所服务，帮助银行更好的判断其行为是否正确，在这过程中所建立的模型是基于UML下所进行的数据挖掘算法，还能够通过直观的构建来让客户有所了解。

3.2 数据挖掘和客户行为关系

因为银行的个人客户数据非常多，如果是想要实现针对性的对个人客户提供相应产品，那么就需要将其数据挖掘和客户行为有效结合，这也就是数据挖掘的重要作用[6]。首先，通过数据挖掘来明确银行中个人客户的相应数据，并且积极和其它数据进行联系，通过这样的方法来找出潜在客户，为银行营销提供帮助。其次，通过数据挖掘将其客户的具体消费行为直观的让银行管理人员进行了解，然后在根据这些内容来开展相应工作。再次，通过利用数据挖掘技术能够始终对其客户的行为进行更新，有针对性的开展相应活动，及时的在这其中发现交叉、增量、潜在客户等等信息，并且将所收集到的这些数据进行转化，银行在此支持下来建立服务流程。最后，通过数据挖掘能够将客户集中管理，进而来作为市场发展的重要信息。这样也就能够看出，在数据挖掘的基础下，能够让银行工作达到理想的效果。所以，银行也应该在此支持下，能够积极的建立相应的行为分析构建，更好的提高自身的服务质量，实现个人客户和银行的共同发展。

3.3 数据挖掘在客户行为分析中的具体应用

3.3.1 客户群体分类分析

客户群体分类就是将其客户按照年龄、性别、资金情况来进行具体分析，通过这样的方法就能够确保其同一类的客户消费行为和习惯有着一定的相似性。而不同类型之间的客户消费行为有着非常大的区别[7]。客户群体分类能够为银行提供更加准确的营销方法，通过对不同类型客户的针对性服务，就能够让客户对银行所提供的服务更加满意，进而就能够帮助银行获得更大的经济效益。在数据挖掘的支持下，能够有效的完成对客户的分类，通过在数据库中对其信息的收集、整理，能够将大量的信息进行区别划分，同一类型的客户具有很高的相似度，而不同类型的则有着和明显的不同，这样就能够让银行直观的看出个人客户的消费兴趣，进而判断接下来客户的消费行为。在应用客户分类过程中，应该从银行自身所需要进行的营销方案和目的方面来具体分析，要保证其分类的合理，不能够过于复杂，也不能够过于简单，要能够根据具体情况来合理调整。

3.3.2 交叉销售分析

这一行为主要是银行对原有客户提供新的产品过程，这不仅仅是通过对原有个人客户所新增的服务，也是能够推动银行稳定发展的关键[8]。银行和客户之间的关系是需要不断发展，在建立关系过程中，银行能够利用相应方法来对其完善。比如，通过增加产品服务来延长时间，在这过程中不断的接触就能够获取更多利润，而在这其中就可以利用交叉销售的方法来实现这一目的。在交叉销售过程中，通过数据挖掘的支持就能够保证销售方法的正确。首先，会了解客户的行为和习惯，然后利用数据挖掘下的计算方法来为客户的下一次行为进行模拟。其次，利用模拟后所建立的模型来分析，然后针对性的落实到每一个产品上，并对产品所能够取得的效果进行分析。最后，选择最优的产品来为客户提供相应服务。对于数据挖掘和交叉销售，要能够确保客户和银行都能够得到满意的效果。这样的结合方法不仅能够让客户得到更多的服务，也能够让银行得以稳定发展。

3.3.3 客户赢利能力分析

对于客户的赢利能力分析，是能够为银行提高经济效益的重要方法。对于每一个客户所能够获得的经济效益，很好有针对性的方法来进行计算。不同客户对于银行的影响和作用各不相同，如果银行在这其中不能够有效的了解客户的行为，就不能够为其提供准确的产品。数据挖掘技术就能够通过对市场变化情况来了解客户的经济收益，进而更好的让银行在此基础上制定服务方案。通过将其数据挖掘应用于客户赢利能力分析上，银行就能够针对性的制定相应方案来提高客户的经济效益，更好的帮助客户达到理想效果。

4 结 语

总而言之，在数据挖掘的背景下，银行通过对客户行为、信息的收集、整合和分析，就能够为客户更好的提供相应产品服务，也能够有效的管理客户行为，及时发现客户在交易中所存在的异常，并对其进行分析，为客户提供更加优质的银行服务。在数据挖掘下的银行对私客户行为将会更加明确，这样的方法会让银行和客户之间的关系更加紧密，在让客户享受到优质服务的同时，也能够帮助银行得以发展。