大数据时代NY银行零售客户价值管理策略研究
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.3 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.5 研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 理论综述 | 第17-21页 |
| 2.1 客户价值管理 | 第17-18页 |
| 2.2 客户细分管理 | 第18-19页 |
| 2.3 竞争战略 | 第19-20页 |
| 2.4 大数据技术 | 第20页 |
| 2.5 小结 | 第20-21页 |
| 第3章 NY银行零售客户价值管理现状 | 第21-29页 |
| 3.1 NY银行概况 | 第21页 |
| 3.2 NY银行零售客户价值管理现状 | 第21-22页 |
| 3.3 NY银行零售客户价值管理存在的问题 | 第22-24页 |
| 3.4 大数据时代的影响 | 第24-26页 |
| 3.4.1 机遇 | 第24-25页 |
| 3.4.2 挑战 | 第25-26页 |
| 3.5 NY银行大数据应用案例分析 | 第26-28页 |
| 3.6 小结 | 第28-29页 |
| 第4章 零售客户细分模型 | 第29-37页 |
| 4.1 零售客户价值计量 | 第29-31页 |
| 4.1.1 零售客户价值计量指标 | 第29-30页 |
| 4.1.2 零售客户价值计量维度 | 第30页 |
| 4.1.3 零售客户价值计量流程 | 第30-31页 |
| 4.2 零售客户细分模型 | 第31-35页 |
| 4.2.1 零售客户图谱 | 第31-33页 |
| 4.2.2 零售客户细分方法 | 第33-34页 |
| 4.2.3 零售客户细分维度 | 第34-35页 |
| 4.3 零售客户分类 | 第35-36页 |
| 4.3.1 零售客户分类 | 第35页 |
| 4.3.2 零售客户识别与动态管理 | 第35-36页 |
| 4.4 小结 | 第36-37页 |
| 第5章 零售客户价值管理策略 | 第37-45页 |
| 5.1 零售客户价值主张 | 第37页 |
| 5.2 零售客户差异化营销体系 | 第37-39页 |
| 5.3 灵活的产品创新体系 | 第39-41页 |
| 5.4 线上线下渠道融合体系 | 第41-44页 |
| 5.4.1 重塑网点业务模式 | 第41-42页 |
| 5.4.2 提升自助渠道价值贡献 | 第42-43页 |
| 5.4.3 打造互联网金融平台 | 第43-44页 |
| 5.5 小结 | 第44-45页 |
| 第6章 大数据支撑平台 | 第45-50页 |
| 6.1 零售客户数据源 | 第45-46页 |
| 6.2 零售客户数据整合 | 第46-47页 |
| 6.3 零售客户数据治理 | 第47页 |
| 6.4 零售客户数据应用平台 | 第47-48页 |
| 6.5 小结 | 第48-50页 |
| 第7章 结语 | 第50-52页 |
| 7.1 结论 | 第50页 |
| 7.2 创新点 | 第50-51页 |
| 7.3 不足与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第55页 |
