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龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 数据挖掘技术在银行CRM中的应用研究 作者：尚鹏 来源：《消费电子》2012年第14期 摘要：随着中国银行业全面开放，以客户为中心的客户关系管理技术在银行业的不断应用和发展，银行服务在不断改善提高的同时，产生了大量的客户数据。在海量数据面前，传统的数据统计技术已不能满足数据处理的要求，不能充分挖掘到这些数据中隐藏的有用信息。而数据挖掘技术正好能处理海量数据问题，能有效的解决银行客户关系管理中处理客户信息的难题，为银行的经营决策带来了很多帮助。本文首先分析了银行客户关系管理的内涵，分析了目前银行客户关系管理存在的问题。然后，分析了数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用和实施，进而帮助提高银行客户关系管理的质量。 关键词：客户关系管理；客户数据；数据挖掘 中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 (2012) 14-0060-01 随着计算机技术、数据库技术和网络技术的发展以及中国银行业全面开放，金融市场的联系更加紧密、竞争日趋激烈，要想应对国内国外银行的挑战，在竞争中脱颖而出，就必须加快银行的信息化建设步伐。银行客户关系管理(CRM)是银行通过对其客户的管理来提升企业市场竞争力的一种电子商务解决方案，其核心技术就是数据仓库和数据挖掘技术。银行客户关系管理结合数据挖掘可以分析客户群体、客户行为、客户价值观、客户流失等主题，准确的发现和保持优质客户，为客户提供个性化产品和服务，有效预测和防范各类风险，真正做到以客户为中心。 一、银行客户关系管理的内涵 1995年，全球最著名的IT分析公司Gartner Group提出了客户关系管理（Customer Relationship Management，简称CRM）的概念：客户关系管理为企业提供全方位的管理视角；赋予企业更完善的客户交流能力，最大化客户的收益率。其宗旨一方面是为了加强企业与客户之间的联系，被用于市场营销、服务、技术支持等各个与客户有关的领域，银行CRM也是一个典型的应用，另一方面，为了降低企业的管理成本。可以说CRM的出现是企业从以产品为中心的模式向以客户为中心的模式转移的重要体现。 CRM按其实施步骤分为三个部分：首先获取客户信息。收集当前客户信息，充分利用历史客户信息。与客户相关的数据可以存储在数据仓库中。其次是信息挖掘。通过传统统计方法、数据仓库技术、数据挖掘技术和联机分析处理系统（OLAP）分析海量客户数据，发现潜在的规律和隐藏的信息。最后，信息的利用。信息的作用是为了发现问题和解决问题。这些信息可以辅助管理者对市场进行准确的预测，从而做出正确的决策。 本文来源：https://www.dywdw.cn/afbf71b3590216fc700abb68a98271fe910eaf99.html
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2022-07-13
