基于案例推理的银行零售客户价值细分模型构建 - 财会月刊.PDFVIP

阴财会月刊 全国优秀经济期刊 · 基于案例推理的银行 零售客户价值细分模型构建 曹 国 沈利香 渊常州工学院经济管理学院 江苏常州 213022 常州工学院计算机信息工程学院 江苏常州 213002冤 【摘要】本文首先结合RFM理论建立了多层多维的商业银行零售客户价值的评价指标体系。通过拓宽RFM模型的 指标体系，改变了RFM模型简单的特点。接着利用数据挖掘技术构建商业银行零售客户价值智能分类模型，针对数据仓 库中的零售客户原始数据，利用K-means算法获得案例库中的历史案例客户价值分类类型；在构建案例相似度模型中，本 文首次利用ANP模型获得评价指标的权重，强调了评价指标之间的相互影响。最后，利用灰色关联分析原理建立了多层灰 色关联方法以适应所构建的商业银行零售客户评价指标体系。 【关键词】客户细分 RFM模型 案例推理 灰色关联分析 网络层次分析法 零售客户价值细分研究主要是探讨零售客户在某一时间 琪（2008）利用模糊数学的有关理论建立了一套多因子客户分 点上的价值表现，价值细分的主要目的就是对客户在该时间 类评价模型，并应用此模型对企业的客户分类进行评价。张庭 ，可 （ ，提出了一套电信 点上的行为进行管理。通过对零售客户价值进行细分研究 溢等 2008）基于数据挖掘的客户细分方法 以帮助商业银行正确认识客户的价值贡献，并适当地进行分 行业客户分类的数据挖掘技术应用解决方案，并对电信公司 类，从而辅助商业银行长期识别、保留和发展零售客户。对此， 小灵通客户进行了应用分析。AchimWalter，ThomasRitter和 众多学者进行了研究。 HansGeorgGemunden（2001）以货币因素与非货币因素将客 （ 户价值分为直接价值、间接价值和社会价值。 冯永等 2004）提出了一种基于动态SOM神经网络和 RFM指标的客户分类方法，首先利用动态SOM神经网络聚 与此不同，本文在前人研究的基础上拓宽了传统的RFM 类分析模型产生客户簇，使企业能够有针对性地对不同客户 评价指标体系，并结合案例推理知识建立零售客户价值的智 实施差别化服务策略，为企业的客户战略提供了有力的支持。 能细分模型，从而为企业的客户价值和群体信息的获取提供 孟钊兰等（2008）运用多元统计的因子聚类分析方法，从风险 一个新的方法，以便能及时正确地识别零售客户群体信息，制 要素和价值要素两个维度来重新设置银行信贷客户分类。殷 定相关的营销策略，抢占市场。 挥了薪酬的激励作用。而当公司业绩较差时，薪绩敏感度相对 14 较低，上市公司选择与业绩相关度不大的薪酬机制，薪酬的惩 2.McGuire袁J.袁J.Chiu.A.Elbing.ExecutiveIncomes袁Sales 戒作用发挥得不够。同时，当公司表现为正向业绩时，国有 andProfits.AmericanEconomicReview袁1962曰5 业薪绩敏度较低，表明在国有企业的高管绩效评价体系中，业 3.YermackD..Highermarketvaluationforfirmswith 绩所占比重较民营企业小，国有企业担负着更大的社会责任。 smallboardofdirectors.JournaloffinancialEconomics袁1996曰4 而在公司表现为负向业绩时，民营企业薪酬的惩戒功能有待 4.陈冬华袁陈信元袁万华林.国有企业中的薪酬管制与在 提高。 职消费.经济研究袁2005曰2 ： 5.杜胜利袁 翟艳玲. 总经理年度报酬决定因素的实证分 本文研究可能存在以下局限性 淤只考虑了高管的货币 薪酬，而未考虑高管以股权及实物形式存在的薪酬，结果可能 析要要