数据挖掘在零售银行精准营销中的应用研究--以S银行为例
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究的内容与意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 论文研究方法和框架 | 第12-14页 |
| 第2章 相关理论 | 第14-20页 |
| 2.1 聚类分析 | 第14-15页 |
| 2.2 关联规则 | 第15-16页 |
| 2.3 分类规则 | 第16页 |
| 2.4 与本文相关的主要精准营销策略 | 第16-20页 |
| 2.4.1 客户细分 | 第17页 |
| 2.4.2 交叉销售 | 第17-18页 |
| 2.4.3 客户流失管理 | 第18-20页 |
| 第3章 S银行零售业务市场营销业务的现状 | 第20-28页 |
| 3.1 S银行零售业务营销现状与问题 | 第20-26页 |
| 3.1.1 借记卡客户细分及差异化营销效果不佳 | 第21-23页 |
| 3.1.2 专项理财交叉销售机会识别较低 | 第23-24页 |
| 3.1.3 差异化客户流失管理存在不足 | 第24-26页 |
| 3.2 S银行零售业务营销问题的原因分析 | 第26-27页 |
| 3.3 解决S银行市场营销困境的问题和挑战 | 第27-28页 |
| 第4章 数据挖掘在S银行精准营销中的设计和应用 | 第28-49页 |
| 4.1 基于聚类分析的借记卡客户细分及差异化营销 | 第28-36页 |
| 4.1.1 业务问题需求分析 | 第28页 |
| 4.1.2 客户细分过程 | 第28-33页 |
| 4.1.3 客户差异营销 | 第33-36页 |
| 4.2 基于关联规则的专项理财交叉销售 | 第36-40页 |
| 4.2.1 业务问题需求分析 | 第36-37页 |
| 4.2.2 交叉销售机会识别 | 第37-39页 |
| 4.2.3 交叉销售策略实施 | 第39-40页 |
| 4.3 基于分类模式的差异化客户流失管理 | 第40-45页 |
| 4.3.1 业务问题需求分析 | 第40-41页 |
| 4.3.2 差异化客户流失分类 | 第41-44页 |
| 4.3.3 差异化客户流失管理 | 第44-45页 |
| 4.4 总体设计方案 | 第45-49页 |
| 4.4.1 精准营销实施项目说明 | 第45页 |
| 4.4.2 应用功能架构 | 第45-46页 |
| 4.4.3 技术实现架构 | 第46-49页 |
| 第5章 数据挖掘在精准营销中的应用效果评估 | 第49-55页 |
| 5.1 数据挖掘在精准营销中应用的评估体系 | 第49-50页 |
| 5.1.1 模型评估方法 | 第49页 |
| 5.1.2 营销评估方法 | 第49-50页 |
| 5.2 数据挖掘在S银行精准营销中的应用效果评估 | 第50-55页 |
| 5.2.1 借记卡客户细分及差异化营销效果评估 | 第50-52页 |
| 5.2.2 专项理财交叉销售效果评估 | 第52-53页 |
| 5.2.3 差异化客户流失管理效果评估 | 第53-55页 |
| 第6章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 结论 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附件 | 第61页 |
