商业银行基于大数据的精准营销研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 大数据技术研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 大数据在银行的应用研究 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第12-13页 |
| 第二章 相关概念和理论介绍 | 第13-20页 |
| 2.1 相关概念介绍 | 第13-16页 |
| 2.1.1 用户画像的概念 | 第13页 |
| 2.1.2 企业图谱的概念 | 第13-14页 |
| 2.1.3 机器学习的概念 | 第14-15页 |
| 2.1.4 精准营销的概念 | 第15-16页 |
| 2.2 相关理论介绍 | 第16-20页 |
| 2.2.1 4P理论 | 第16-17页 |
| 2.2.2 4C理论 | 第17-18页 |
| 2.2.3 STP理论 | 第18-20页 |
| 第三章 商业银行营销业务现状和问题 | 第20-24页 |
| 3.1 商业银行营销业务现状 | 第20-21页 |
| 3.2 商业银行营销业务的问题 | 第21-24页 |
| 3.2.1 用户数据问题 | 第21-22页 |
| 3.2.2 业务渠道拓展问题 | 第22页 |
| 3.2.3 留存客户不活跃 | 第22页 |
| 3.2.4 营销风险的问题 | 第22-24页 |
| 第四章 大数据精准营销体系设计与应用 | 第24-47页 |
| 4.1 总体思路 | 第24页 |
| 4.2 数据分析 | 第24-29页 |
| 4.2.1 源数据需求 | 第24-25页 |
| 4.2.2 源数据分类 | 第25-26页 |
| 4.2.3 源数据清单 | 第26-29页 |
| 4.3 大数据精准营销体系设计 | 第29-35页 |
| 4.3.1 数据采集系统 | 第30-31页 |
| 4.3.2 大数据存储 | 第31-33页 |
| 4.3.3 数据处理集成 | 第33-35页 |
| 4.4 大数据精准营销体系应用 | 第35-45页 |
| 4.4.1 用户画像实现对私精准营销 | 第35-39页 |
| 4.4.2 企业图谱实现对公精准营销 | 第39-43页 |
| 4.4.3 规避精准营销中的风险 | 第43-45页 |
| 4.5 大数据精准营销为银行带来的效益 | 第45-47页 |
| 4.5.1 促进战略转型 | 第45-46页 |
| 4.5.2 降低业务风险 | 第46-47页 |
| 第五章 总结和展望 | 第47-49页 |
| 5.1 研究总结 | 第47-48页 |
| 5.2 不足和展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
