基于聚类分析的客户关系管理——银行重庆分行案例分析——研究生：卢闯:指导教师：李勇副教授:.重庆工商管理硕士学院二八年十一月.摘要经济全球化，金融市场开放与竞争，信息技术突飞猛进，银行业务的发展，促进了在金融服务行业广泛运用。金融机构正在应用把客户关系管理，整合客户信息资源，发掘客户价值，为客户提供更加快捷、周到的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度，吸引更多的客户，最终实现自身收益的最大化。在这种形势下，如何细分客户，通过从客户的交易中了解客户喜好，进而进行差异化管理，成为银行面临的重大挑战。我们通过先进的数据挖掘技术分析现有客户的需求、爱好等，针对性的提供个性化服务，以改善银行客户经理的营销手段，提高银行的经济效益。银行重庆分行自成立以来，一直致力于客户的差异化服务，提升客户的满意度，取得良好的市场业绩。随着金融业的激烈竞争，外资银行进入中国市场，银行重庆分行的战略发展需要提升客户的服务质量，以适应激烈的市场竞争，保持行业的领先地位。本文根据银行重庆分行现状和实际抽样数据情况，明确了在数据分析和处理方面存在的问题和不足，分析了银行重庆分行的客户现状。在聚类分析上，从信息技术和客户关系管理相结合的角度出发，对银行客户进行分类，找出不同类型客户的行为特征，以此对不同类别的客户制定相关的客户关系管理策略，提供有针对性的差异化个性服务，以使银行重庆分行在激烈的金融市场竞争中获得大的收益，立于不败之地。关键词：数据挖掘，聚类分析，客户分类，客户关系管理,,,.,..,’.’,,,..,.,.,;’.,...:,,,目录摘要绪论研究的目的和意义论文研究的主要内容及框架客户关系管理与数据挖掘的相关理论概述客户关系管理相关理论的定义与内涵的核心管理思想所需要的技术数据挖掘理论数据挖掘概述数据挖掘的模式数据挖掘在银行客户关系管理中的应用数据挖掘的聚类分析理论聚类的概念聚类算法的一般特征算法简介简介银行重庆分行客户关系管理现状分析银行重庆分行简介银行重庆分行客户数据分析与利用的现状与问题银行重庆分行客户关系管理现状基于数据挖掘的客户价值研究总体思路面向的聚类分析问题描述数据采集与预处理数据模型数据预处理聚类分析基于银行收益数据的聚类分析基于客户活动强度数据的聚类分析聚类结果评估与解释基于聚类的客户关系管理基于聚类的客户分类基于银行收益的客户分类基于活动强度的客户分类基于客户价值和活跃强度的客户二维分类基于聚类的客户分类与银行现有分类情况对比分析基于客户细分的客户关系管理策略针对高价值不同活动强度客户策略针对中价值不同活动强度客户策略针对低价值不同活动强度客户策略预期应用效果结论致谢参考文献绪论研究的目的和意义随着金融体制改革的深化和银行业的改制，以及外资银行进入中国，银行业的危机意识不断增强，国内银行业面临更加激烈的竞争，特别是从年月份美国次贷危机引发的全球金融危机，直至发展成为全球的金融海啸，导致国内外银行受到严重的冲击。今年月份美国第四大投资银行雷曼兄弟的破产，引起了全球银行和企业的破产风潮，致使全球经济进入冬天。在这种剧烈竞争和严重冲击下，哪家银行能够准确把握客户的需求并提供差异化的产品和服务，哪家银行就可能取胜，达到提高客户满意度和银行收益增加的客户和银行双赢局面。客户是银行最重要的资源，是银行收益的主要来源。客户关系管理（）就是一个通过详细管理企业与客户之间的关系，使客户价值最大化与企业收益最大化之间达到平衡的有效途径。银行重庆分行于年月在重庆成立，坚持秉承自上而下的“因势而变”、“因您而变”服务理念，充分发挥自身优势，不断将银行重庆分行“一卡通”、“一网通”、“金葵花理财”、“点金理财”、国际标准双币信用卡、“财富帐户”等金融服务品牌推向深入。随着银行重庆分行规模不断扩大，客户交易数据库越来越庞大，为对庞大的客户信息资源进行有效管理，需要建立适合于银行发展的体系，在客户基础信息数据库建立的基础上，再对数据进行挖掘和全面深入的分析处理。数据挖掘聚类技术对银行庞大数据进行分析的优点是显而易见的：第一，对大量的数...
