基于数据挖掘技术的证券营业部客户关系管理分析.pdfVIP

经营管理 基于数据挖掘技木的证券营业部客户关系管理分祈 一 一路逊厦门大学经济学院计划统计系 【摘要】本文通过分析在证券市场积极发展和网络信息技术的兴起的形势下证券营业部所面临的市场需求，提出证券 营业部应以优质的客户关系管理促进营销，并使用C5．0决策树的数据挖掘技术对股民调查问卷进行分析，在证券营业部挖 掘潜在客户、为老客户提供优质服务，以及开发新的业务提出建议。 【关键词】证券营业部 客户关系管理数据挖掘 一。新形势下证券营业部的市场需求 数据理解、数据准备、模型建立，结果评估和应用部署。在本 随着证券市场的发展．证券类理财产品日益丰富，同时由于 篇研究中，我们的商业问题被定义为如下三个问题： 网络信息技术的应用，证券营业部面临复杂的市场需求。首先， 如何挖掘潜在客户7 生活水平的提高使人们在基本花费之外的资金增多，同时投资意 如何为现有客户提供更好的服务7 识也进一步提高。根据中国证券登记结算有限责任公司提供的信 根据现有客户的需求．可以设计哪些新的投资服务项目7 787 息：截至2007年11月30日．沪深两市共有A股账户达7021 这三个问题中的前两个是对原有市场原有产品的研究以达 万户。如此庞大的股民无疑形成了证券营业部增长的需求趋势。 到渗透市场．利用正向需求．化解不利需求因素的目标，第三 其次．由于信息技术的兴起．在家或办公室利用互联网交易证券 个问题则是针对原有市场开发新的“产品”．以研发新的服务项 具有很大的便利性，这在很大程度上减少了证券营业部的需求。 目提供差异化的“产品”．应对证券市场牛熊更替造成的不规则 最后．证券市场由于其受经济周期影响极为敏感．证券市场繁荣 需求。因此，本文将利用数据挖掘技术建立两个模型以解决以 与冷淡的更替使得证券营业部面临不规则需求。 上问题。第一个模型通过对通过证券营业部进行交易的客户特 二、证券营业部的营销策略 征进行分析，以识别和预测潜在客户，第二个模型则是将客户 证券市场面临着三种不同方向的需求力量：上升需求、下 按入市资金进行分类．考察大．中、小户这三个客户群各自的 降需求以及不规则需求，对于这样复杂的市场需求状况，需要 特点。对于新服务项目开发的结论将综合两个模型得出。 实施创新和合理的营销策略以促进证券营业部的业绩提升。 建模的方法采用决策树技术中的CART。决策树是一种有监 由于各证券公司经营股票交易的佣金率是全国统一管制． 督的分类方法．它提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么 所以很难从改变主要业务的定价等方面进行改善。而为了从较 值的规则，它可以为决策制定过程进行图形表示，因为它所做的预 为激烈的市场竞争中获取更多的市场份额，需要提供差异化的 测相当准确．而且又比类神经网络容易了解，所以是一种应用广泛 “产品“，因此对客户的服务成为非常重要的一个方面。所以对 的有监督分类方法。有许多不同的方法建构决策树，分类与回归 And 证券营业部现有的客户资料进行分析，制定一套可行的客户关 树(ClassificationRegression 系管理体制是证券营业部创新服务的关键。 是一个二分式决策树，采用分散度作为分隔变量的衡量标准。 目前，各证券营业部的普遍做法是把客户按照投资金额进 本次建模利用的数据．来自干厦门大学经济学院社会实践 行细分．对小户提供标准化的服务．如统一的交易大厅、计算 活动中对股市投资者进行的问卷调查。有效样本容量为457：由 机屏幕、和定期提供的投资分析报告等；对大户则提供个性化 于样本中通过证券营业部交易证券的投资者只占17．71％，为 的服务．如安排专用的房间和计算机，及时提供客户需要的投 准确分析与证券营业部相关的记录，需要对样本中通过证券营 资报告，以及提供投资建议等：对于中户则提供介于大户和散 业部交易证券的投资者记录进行过度抽样．经过使用神经网络 户之间的一种有限制的个性化服务。