大数据时代M银行信用卡客户关系管理研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 研究方法 | 第9页 |
| 1.4 技术路线 | 第9-12页 |
| 第2章 大数据时代商业银行客户关系管理 | 第12-24页 |
| 2.1 大数据相关问题概述 | 第12-16页 |
| 2.1.1 大数据及其特征 | 第12页 |
| 2.1.2 大数据对商业银行业务的影响 | 第12-13页 |
| 2.1.3 大数据在金融领域的主要应用 | 第13-15页 |
| 2.1.4 大数据在信用卡客户关系管理的应用 | 第15-16页 |
| 2.2 客户关系管理的相关理论 | 第16-20页 |
| 2.2.1 客户关系管理及其核心内容 | 第16-18页 |
| 2.2.2 客户生命周期价值理论 | 第18-19页 |
| 2.2.3 客户生命周期价值构成 | 第19-20页 |
| 2.3 基于生命周期的信用卡客户关系管理 | 第20-23页 |
| 2.3.1 信用卡客户生命周期阶段划分 | 第20-21页 |
| 2.3.2 信用卡客户生命周期价值构成 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 M银行信用卡客户关系管理现状与挑战 | 第24-46页 |
| 3.1 M银行信用卡中心客户关系管理现状 | 第24-35页 |
| 3.1.1 M信用卡中心简介 | 第24页 |
| 3.1.2 产品细分与目标人群定位 | 第24-25页 |
| 3.1.3 M信用卡客户规模与业务增长 | 第25-27页 |
| 3.1.4 M信用卡客户结构 | 第27-29页 |
| 3.1.5 M信用卡客户的生命周期及特点 | 第29-30页 |
| 3.1.6 M信用卡客户交易行为与特点 | 第30-35页 |
| 3.2 M银行客户关系管理存在的主要问题 | 第35-39页 |
| 3.2.1 客户激活率和使用率偏低 | 第35-38页 |
| 3.2.2 客户流失率逐年增加 | 第38-39页 |
| 3.3 基于大数据分析M信用卡客户关系管理问题 | 第39-45页 |
| 3.3.1 连续循环不同期数账户的流失率 | 第39-41页 |
| 3.3.2 调额对账户流失的影响 | 第41-42页 |
| 3.3.3 收费对账户流失的影响 | 第42-43页 |
| 3.3.4 持有信用卡张数对客户流失的影响 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于大数据的M信用卡客户关系管理完善策略 | 第46-60页 |
| 4.1 基于大数据的客户关系管理思路 | 第46-47页 |
| 4.1.1 客户价值的识别 | 第46-47页 |
| 4.1.2 客户价值的保持 | 第47页 |
| 4.1.3 客户价值的提升 | 第47页 |
| 4.2 基于大数据用户画像策略 | 第47-51页 |
| 4.2.1 用户画像的概念 | 第47-48页 |
| 4.2.2 用户画像的意义 | 第48页 |
| 4.2.3 用户画像的四个阶段 | 第48-49页 |
| 4.2.4 银行对用户画像数据的整理和集中 | 第49页 |
| 4.2.5 银行对数据进行分类和标签化 | 第49-50页 |
| 4.2.6 银行通过用户画像确保营销效果 | 第50-51页 |
| 4.3 基于大数据的客户细分策略 | 第51-56页 |
| 4.3.1 基于价值的信用卡客户细分 | 第51-52页 |
| 4.3.2 信用卡客户细分的营销策略 | 第52-53页 |
| 4.3.3 M信用卡客户细分案例分析 | 第53-56页 |
| 4.4 基于大数据的精准营销策略 | 第56-57页 |
| 4.5 开发信用卡移动服务平台提升客户体验策略 | 第57-59页 |
| 4.5.1 打造和完善智能APP业务 | 第58页 |
| 4.5.2 打通线上线下联动支付wifi畅享 | 第58-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
