- 相關(guān)推薦
商業(yè)銀行客戶(hù)關(guān)系管理系統設計與實(shí)現論文
在個(gè)人成長(cháng)的多個(gè)環(huán)節中，大家都經(jīng)常接觸到論文吧，論文是我們對某個(gè)問(wèn)題進(jìn)行深入研究的文章。如何寫(xiě)一篇有思想、有文采的論文呢？下面是小編幫大家整理的商業(yè)銀行客戶(hù)關(guān)系管理系統設計與實(shí)現論文，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。
摘要：
近幾年來(lái)金融業(yè)得到了快速的發(fā)展，銀行之間的競爭也更為明顯，銀行只有開(kāi)發(fā)出新的產(chǎn)品，提升產(chǎn)品組合的水平才能從根本上縮小銀行的差異，為了提高客戶(hù)忠誠度，需要根據市場(chǎng)變化迅速做出反應，根據金融市場(chǎng)變化來(lái)構建銀行客戶(hù)關(guān)系管理系統。
關(guān)鍵詞：
數據挖掘技術(shù)；銀行客戶(hù)關(guān)系管理系統；設計；建設；
1、銀行客戶(hù)關(guān)系管理系統
銀行客戶(hù)關(guān)系管理系統的起源，最早可追溯至上世紀90年代，倡導以客戶(hù)滿(mǎn)意作為中心，以市場(chǎng)作為導向。關(guān)于客戶(hù)關(guān)系管理，是基于客戶(hù)需求為導向，以信息技術(shù)作為發(fā)展驅動(dòng)力，將各類(lèi)軟件、方法、互聯(lián)網(wǎng)應用在其中，并基于商業(yè)戰略，以提升利潤、收益、客戶(hù)滿(mǎn)意度作為目的，可以對有效客戶(hù)進(jìn)行精準定位[1]。
呼叫中心、CRM軟件、電子商務(wù)、數據倉庫共同組成銀行的客戶(hù)關(guān)系管理系統，對于銀行而言，客戶(hù)關(guān)系管理是將客戶(hù)關(guān)系與銀行管理有機結合在一起，具體而言其涵蓋以下內容：
1.1、客戶(hù)信息管理
與其他類(lèi)型的企業(yè)相比，銀行的最大優(yōu)勢就是其擁有龐大的客戶(hù)信息數據庫，從根本上而言客戶(hù)關(guān)系管理系統是將客戶(hù)的信息進(jìn)行全面的梳理和掌握，基于銀行利潤貢獻度來(lái)構建客戶(hù)價(jià)值評估體系，針對不同需求、層次的客戶(hù)進(jìn)行細化分析，制定價(jià)值服務(wù)流程，以此來(lái)提升客戶(hù)滿(mǎn)意度。
1.2、營(yíng)銷(xiāo)管理
在信息時(shí)代的發(fā)展下，銀行營(yíng)銷(xiāo)渠道也發(fā)生了變化，從傳統柜臺渠道延伸至電話(huà)銀行、網(wǎng)絡(luò )銀行，營(yíng)銷(xiāo)渠道呈現出多元化的發(fā)展趨勢。但是，不管銀行的營(yíng)銷(xiāo)渠道發(fā)生什么變化，客戶(hù)關(guān)系管理都是銀行極為重要的工作，針對客戶(hù)數據進(jìn)行細化分析，能夠幫助銀行找到更多的銷(xiāo)售機會(huì )，對現有營(yíng)銷(xiāo)模式做出評價(jià)，讓銀行從傳統的宏觀(guān)營(yíng)銷(xiāo)模式轉化為微觀(guān)營(yíng)銷(xiāo)模式[2]。
1.3、銷(xiāo)售管理
在銀行營(yíng)銷(xiāo)渠道的多元化發(fā)展背景下，銀行的銷(xiāo)售也變得多樣化，從傳統現場(chǎng)銷(xiāo)售轉化為如今的電話(huà)銷(xiāo)售、網(wǎng)絡(luò )銷(xiāo)售等模式，因此，銀行需要對各類(lèi)銷(xiāo)售渠道進(jìn)行科學(xué)管理，及時(shí)反饋客戶(hù)信息，滿(mǎn)足不同客戶(hù)群體的要求。
1.4、客戶(hù)服務(wù)
銀行的經(jīng)營(yíng)目的是為了實(shí)現利潤的最大化，要達到這一目的，始終以客戶(hù)需求為導向，為客戶(hù)提供多元化的產(chǎn)品和服務(wù)，針對在客戶(hù)服務(wù)中產(chǎn)生的各類(lèi)問(wèn)題，及時(shí)處理、反饋、改進(jìn)。而在這一方面，可以借助客戶(hù)關(guān)系管理系統中的互聯(lián)網(wǎng)、呼叫中心為客戶(hù)提供服務(wù)。
2、價(jià)值意義
數據挖掘技術(shù)從本質(zhì)上來(lái)講，就是將有效的信息從龐大的數據信息中提煉出來(lái)，在很大程度上提升了信息的利用率，可以將低層次的信息轉化成高價(jià)值的信息，為決策提供充足的依據。數據挖掘技術(shù)，還能利用各類(lèi)分析工具，在數據中發(fā)現數據和模型，利用這類(lèi)關(guān)系模型來(lái)預測、發(fā)現數據的聯(lián)系，找出其中被忽視的因素。
利用數據挖掘技術(shù)中的人工智能和高級統計方法，能夠實(shí)現對海量數據的準確、高效挖掘，以此來(lái)提升銀行的應變能力與響應能力。應用數據挖掘技術(shù)，銀行通過(guò)掌握客戶(hù)的需求特點(diǎn)，為其提供與之相符的服務(wù)和產(chǎn)品，可有效地提升銀行的經(jīng)營(yíng)能力和盈利能力，為銀行創(chuàng )造出一系列的新商機。同時(shí)，數據挖掘技術(shù)能夠客觀(guān)、精準分析出客戶(hù)的信用編號與貢獻度，準確預測出其需求、行為和未來(lái)經(jīng)濟走向，從而智能定制各類(lèi)服務(wù)內容，提升營(yíng)銷(xiāo)的精確度[3]。
3、銀行客戶(hù)關(guān)系管理系統設計與建設
3.1、系統需求
3.1.1、客戶(hù)信息管理模塊功能
客戶(hù)是銀行生存的重中之重，只有掌握客戶(hù)信息，方可為其提供針對性服務(wù)。在客戶(hù)信息的錄入上，包括新增客戶(hù)的聯(lián)系方式、身份證明、月收入、學(xué)歷、婚姻狀況、家庭情況等。
3.1.2、客戶(hù)服務(wù)管理模塊功能
對于客戶(hù)而言，優(yōu)質(zhì)的服務(wù)是其選擇某家銀行的關(guān)鍵因素，同時(shí)也決定了銀行是否能可持續發(fā)展，客戶(hù)服務(wù)管理模塊往往涵蓋客戶(hù)需求分析、客戶(hù)投訴等，其可以有效地記錄客戶(hù)反饋信息，并進(jìn)行細化分析，從而幫助銀行了解客戶(hù)需求。
3.1.3、信息分類(lèi)模塊功能
以客戶(hù)的貢獻度為通過(guò)依據，可以將客戶(hù)群劃分為優(yōu)質(zhì)客戶(hù)、發(fā)展客戶(hù)、一般客戶(hù)，優(yōu)質(zhì)客戶(hù)存量為2萬(wàn)元以上/月，待發(fā)展客戶(hù)存量為0.5萬(wàn)元以下/月，一般客戶(hù)存量介于0.5萬(wàn)到2萬(wàn)/月，通過(guò)對這些數據的分析，能夠掌握客戶(hù)級別，針對客戶(hù)需求來(lái)制定營(yíng)銷(xiāo)方案[4]。
3.1.4、客戶(hù)信息分析模塊的功能
在這一模塊中，應用數據挖掘技術(shù)分析客戶(hù)的歷史數據，判斷出其基本特征與價(jià)值，對客戶(hù)行為進(jìn)行細化分析，從而幫助銀行調整服務(wù)策略和營(yíng)銷(xiāo)策略，以提升銀行的盈利能力。
3.2、基于數據挖掘技術(shù)的銀行客戶(hù)關(guān)系管理系統設計與建設
3.2.1、系統設計流程
在客戶(hù)分類(lèi)上，根據客戶(hù)貢獻度、忠誠度來(lái)進(jìn)行分析，將用戶(hù)分為優(yōu)質(zhì)用戶(hù)、普通用戶(hù)、風(fēng)險客戶(hù)幾類(lèi)。優(yōu)質(zhì)客戶(hù)其忠誠度、貢獻度較高，是銀行提供服務(wù)的重點(diǎn)對象；風(fēng)險客戶(hù)貢獻度高，但是忠誠度較低，針對此類(lèi)客戶(hù)，要采用針對性的營(yíng)銷(xiāo)方法，采取科學(xué)的方式來(lái)提升其忠誠度，將其發(fā)展為優(yōu)質(zhì)客戶(hù)。
在數據的準備上，需要確定好挖掘目標，通過(guò)業(yè)務(wù)存儲數據庫、客戶(hù)存儲數據庫對其進(jìn)行預處理，處理環(huán)節中，要保證數據的完整，統一將不一致數據清理出來(lái)，如果數據規模很大，則可以對數據加以篩選，將一些相關(guān)度較大的數據加以互聯(lián)，從中提煉出價(jià)值高的數據，為數據挖掘方法的應用構建數據倉庫。
在數據建模上，以數據處理、初始化作為基礎，在建模環(huán)節中，確定好挖掘目標，選擇合理的挖掘模型和算法，調整好模型參數，根據不同模型來(lái)得出分析結果。
在模型的評估上，利用數據挖掘技術(shù)來(lái)進(jìn)行定義與評估，得出可用信息，并利用邏輯圖形、圖表的方式來(lái)展現，讓信息變得清晰明了，假如發(fā)生數據與預期結果差距過(guò)大，需要構建新的模型進(jìn)行重新分析。
3.2.2、客戶(hù)分類(lèi)
在數據的儲存中，會(huì )出現噪聲數據，這個(gè)數據可能是由于錄入不準確或者沒(méi)有備份、傳輸中斷導致，對于此類(lèi)數據，需要對其進(jìn)行預處理，補全數據信息，構建數據倉庫。在得到數據集后，抽取部分訓練數據集，確定每條記錄，分析屬性用內標號屬性[5]。在分類(lèi)規則的提取上，將決策樹(shù)轉化為分類(lèi)規則，得出分類(lèi)模型后，即可在隨機抽取、獨立樣本、測試集中評估出預測正確率，利用這一模型來(lái)對客戶(hù)群體作出分類(lèi)。
3.2.3、系統界面
系統登錄頁(yè)面提供統一登錄接口，通過(guò)這一功能，能夠保障銀行客戶(hù)關(guān)系管理系統的安全性，識別不同用戶(hù)的身份，為其分配相應權限，用戶(hù)在登錄時(shí)，需要驗證身份、輸入密碼和驗證碼后，系統可以識別出字符有效性，掌握用戶(hù)的合法性與其功能角色權限。
3.2.4、客戶(hù)信息管理
在客戶(hù)信息管理功能中，包括查詢(xún)功能、增加功能、修改功能與刪除功能。在查詢(xún)功能中，輸入查詢(xún)條件后，即可查詢(xún)出對應客戶(hù)的信息，以列表的形式來(lái)輸出。在信息錄入模塊中，點(diǎn)擊增加，即可錄入客戶(hù)信息并自動(dòng)生成客戶(hù)編碼，如果錄入出現錯誤，可以點(diǎn)擊修改模塊來(lái)進(jìn)行修改。
3.2.5、客戶(hù)服務(wù)管理功能
在客戶(hù)投訴管理查詢(xún)中，在收到投訴信息后，可以通過(guò)投訴信息處理模塊來(lái)進(jìn)行處理，只能輸入處理方式、處理人、處理時(shí)間、處理級別以及處理狀態(tài)，其他信息不可修改。
3.2.6、測試方法
軟件測試涵蓋黑盒測試、白盒測試兩種。黑盒測試是以產(chǎn)品功能為基礎進(jìn)行的測試，對產(chǎn)品功能正常與否加以判斷，該種測試方式更加側重于產(chǎn)品表面，不需要關(guān)注程序內部結構與特征。但是，在具體測試中，需要充分考慮到各類(lèi)情況，既要關(guān)注合法輸入，也要關(guān)注不合法輸入，當系統發(fā)生改變時(shí)，要將黑盒子測試系統應用到測試中。在黑盒子測試上，主要采用邊界值分析法、比較分析法、決策表方法、因果聯(lián)系法，輸入不同條件測試值來(lái)分析系統執行情況，從而分析程序的運行問(wèn)題[6]。
4、結語(yǔ)
數據挖掘技術(shù)在銀行客戶(hù)關(guān)系管理系統的設計和建設上，具有良好的發(fā)展前景，對于銀行而言，其客戶(hù)數據信息分散在不同系統中，銀行需要將各類(lèi)數據統一整合，從各個(gè)渠道反饋客戶(hù)信息，為其提供高質(zhì)量服務(wù)。以客戶(hù)的需求為導向，對其需求特點(diǎn)進(jìn)行深入的挖掘，對有效地掌握客戶(hù)情況作用顯著(zhù)，另外對于銀行的發(fā)展起到促進(jìn)作用，銀行可以對失去的客戶(hù)進(jìn)行分析，對具有相同特征的客戶(hù)，采取對其有效的措施來(lái)留住客戶(hù)。通過(guò)對銀行客戶(hù)數據進(jìn)行深入挖掘，對客戶(hù)進(jìn)行了精準定位，為銀行未來(lái)的有效決策提供了依據。
參考文獻
[1]王慧敏,陳澤宇,張馳.基于CRISP-DM模型的時(shí)序預測Web服務(wù)設計與實(shí)現[J].計算機應用與軟件,2011,(1).
[2]周玲元,馮良清,張群東.數據挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò )化制造CRM中的應用研究[J].制造業(yè)自動(dòng)化,2010,(5).
[3]張暉.數據挖掘在煤炭企業(yè)CRM中的應用與研究[J].煤炭技術(shù),2010,(6).
[4]李世超,麥范金,王臻.基于數據挖掘技術(shù)的客戶(hù)細分研究[J].電腦知識與技術(shù),2009,(2).
[5]劉鴻沈,徐雅斌.數據挖掘技術(shù)在客戶(hù)細分領(lǐng)域的應用[J].福建電腦,2008,(10).
[6]張莉.數據挖掘技術(shù)及應用現狀[J].中國石油大學(xué)勝利學(xué)院學(xué)報,2008,(2).
【商業(yè)銀行客戶(hù)關(guān)系管理系統設計與實(shí)現論文】相關(guān)文章：
工資管理系統設計與實(shí)現論文11-30
學(xué)生成績(jì)管理系統的設計與實(shí)現03-18
科研項目管理系統的設計與實(shí)現03-06
關(guān)于設計管理系統信息需求的分析與實(shí)現03-03
論科研項目管理系統的設計與實(shí)現03-02
交通管理系統設計的論文11-09
客戶(hù)關(guān)系管理的論文07-28