某四大行银行数据仓库设计方案
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贡献度指标的具体分布怎样
年龄在25-35的客户的透支利润和消费回佣最高， 因为这类人群中，理财风格前卫，消费旺盛者居多。
2020/7/22
13
1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
贡献度指标的具体分布怎样
年龄在25-35的客户的透支利润和消费回佣最高， 因为这类人群中，理财风格前卫，消费旺盛者居多。
中国XX银行 数据仓库建设
情况汇报
1
日程安排
开发进度 最终应用展现 数据仓库架构
2020/7/22
2
二、 开发进展
2.1 个人客户关系管理（PCRM） 2.2 业绩价值管理（PVMS） 2.3 信贷台帐报表（CMIS-REPT） 2.4 管理信息综合统计报表
2020/7/22
3
2.1 开发进展——个人客户关系管理（PCRM）
5
1.8 主要应用
➢个人客户关系管理（PCRM） ➢业绩价值管理（PVMS） ➢信贷台帐报表（CMIS-REPT） ➢管理信息综合统计报表 ➢法人客户关系管理（CCRM） ➢开放式基金绩效分析
2020/7/22
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1.10 PCRM应用主题
银行卡应用：按照需求开发 个人金融应用 住房信贷应用 深层分析：原有需求之外的考虑
▪需求分析
2001/10/11-2001/10/31
▪总体方案
2002/11/01-2002/02/28
▪原型开发
2001/11/15-2001/12/31
▪原型评估
2001/12/24-2002/02/09
▪银行卡设计开发
2002/01/04-2002/04/30
▪个人金融：存款类（综合帐户和个人理财等）设计开发 2002/02/01-2002/05/31
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1.10 PCRM应用主题 ——银行卡应用
银行卡应用：按照需求开发
➢重点客户分析：
基本信息查询、存款余额分析、 用卡行为分析、贡献度分析、 透支分析（透支余额、单笔透支余额、
单次透支金额、 还贷周期）。
➢客户群分析：
优质客户排名分析、卡业务存款分析、 用卡行为分析、 贡献度分析、 卡申领情况分析、 卡业务风险分析。
9
1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
按照现有的贡献度指标体系， 什么样的客户对银行卡的贡献度最高
年龄在25-35，36-45的客户对银行卡的贡献度最高， 其中，36-45岁的客户的贡献度最高，因为这类人群 中稳定、高收入或高积蓄者较多。 贡献度 在 年龄段 上的分布
利用数据挖掘自动筛选优质客户， 针对优质客户提供个性化服务——
Leabharlann Baidu直邮用卡行为月报
2020/7/22
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
深层分析:直邮用卡行为月报原型 解决的问题
▪对优质客户提供详细的行为分析，帮 助客户更好掌握自己的用卡行为
▪针对客户用卡的具体情形提供促销性 建议，使优质客户感受到XX银行卡 部的人性化关注
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
贡献度指标的具体分布怎样
年龄在36-45，46-55的客户的存款利润最高，其中， 36-45岁的客户的存款利润最高，因为这类人群中， 理财风格保守，存款倾向性强者较多。
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11
1.10 PCRM应用主题——深层分析
▪个人金融：贷款类设计开发
2002/05/05-2002/07/31
▪其他个人金融及住房信贷设计开发 2002/04/01-2002/08/31
▪银行卡应用集成测试和试运行
2002/05/31-2002/06/30
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日程安排
开发进度 最终应用展现 数据仓库架构
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
深层分析:直邮用卡行为月报原型 应用的竞争力
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
按照现有的贡献度指标体系， 什么样的客户对银行卡的贡献度最高
年龄在25-35，36-45的客户对银行卡的贡献度最高， 其中，36-45岁的客户的贡献度最高，因为这类人群 中稳定、高收入或高积蓄者较多。
2020/7/22
银行卡客户贡献度：初步结果
优质客户排名靠前的客户中，消费场所的分布 怎样
金融、证券等交易机构有较大金额占比， 饭店、旅游业其次，零售、百货等居于中游。 可以根据这个结果制定相应的消费场所促销策略
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
深层分析:原有需求之外的考虑
PCRM数据仓库应用对银行卡部的用户 有什么直接的帮助？
银行卡客户贡献度：初步结果
对于银行卡客户发展的辅助作用
工行牡丹卡的客户中，25-55的年龄段为高贡献度 主流年龄段，其中，如果关注当前直接贡献度， 36-45岁的客户是最好的人群，如果关注发展潜力 以及对新产品、新消费渠道的接受程度，25-35岁的 客户是重点人群。
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
贡献度指标的具体分布怎样
年龄在36-45，46-55的客户的存款利润最高，其中， 36-45岁的客户的存款利润最高，因为这类人群中， 理财风格保守，存款倾向性强者较多。
存款利润 在 年龄段 上的分布
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
透支利息 在 年龄段 上的分布
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
贡献度指标的具体分布怎样
年龄在25-35的客户的透支利润和消费回佣最高， 因为这类人群中，理财风格前卫，消费旺盛者居多。
消费回佣 在 年龄段 上的分布
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
▪XX银行卡部可以更便捷地跟踪优质 客户的信息
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
深层分析:直邮用卡行为月报原型
应用的竞争力
▪利用数据挖掘进行优质客户自动筛选 ▪提高平均筛选精度，提高优质 客户促销的投资建效率 ▪降低筛选成本，提高筛选速度， 迎接他行的竞争（如交行的500 元个人理财报告）
年龄在25-35的客户的透支利润和消费回佣最高， 因为这类人群中，理财风格前卫，消费旺盛者居多。
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
贡献度指标的具体分布怎样
年龄在25-35的客户的透支利润和消费回佣最高， 因为这类人群中，理财风格前卫，消费旺盛者居多。
中国XX银行 数据仓库建设
情况汇报
1
日程安排
开发进度 最终应用展现 数据仓库架构
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二、 开发进展
2.1 个人客户关系管理（PCRM） 2.2 业绩价值管理（PVMS） 2.3 信贷台帐报表（CMIS-REPT） 2.4 管理信息综合统计报表
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2.1 开发进展——个人客户关系管理（PCRM）
5
1.8 主要应用
➢个人客户关系管理（PCRM） ➢业绩价值管理（PVMS） ➢信贷台帐报表（CMIS-REPT） ➢管理信息综合统计报表 ➢法人客户关系管理（CCRM） ➢开放式基金绩效分析
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1.10 PCRM应用主题
银行卡应用：按照需求开发 个人金融应用 住房信贷应用 深层分析：原有需求之外的考虑
▪需求分析
2001/10/11-2001/10/31
▪总体方案
2002/11/01-2002/02/28
▪原型开发
2001/11/15-2001/12/31
▪原型评估
2001/12/24-2002/02/09
▪银行卡设计开发
2002/01/04-2002/04/30
▪个人金融：存款类（综合帐户和个人理财等）设计开发 2002/02/01-2002/05/31
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1.10 PCRM应用主题 ——银行卡应用
银行卡应用：按照需求开发
➢重点客户分析：
基本信息查询、存款余额分析、 用卡行为分析、贡献度分析、 透支分析（透支余额、单笔透支余额、
单次透支金额、 还贷周期）。
➢客户群分析：
优质客户排名分析、卡业务存款分析、 用卡行为分析、 贡献度分析、 卡申领情况分析、 卡业务风险分析。
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
按照现有的贡献度指标体系， 什么样的客户对银行卡的贡献度最高
年龄在25-35，36-45的客户对银行卡的贡献度最高， 其中，36-45岁的客户的贡献度最高，因为这类人群 中稳定、高收入或高积蓄者较多。 贡献度 在 年龄段 上的分布
利用数据挖掘自动筛选优质客户， 针对优质客户提供个性化服务——
Leabharlann Baidu直邮用卡行为月报
2020/7/22
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
深层分析:直邮用卡行为月报原型 解决的问题
▪对优质客户提供详细的行为分析，帮 助客户更好掌握自己的用卡行为
▪针对客户用卡的具体情形提供促销性 建议，使优质客户感受到XX银行卡 部的人性化关注
2020/7/22
10
1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
贡献度指标的具体分布怎样
年龄在36-45，46-55的客户的存款利润最高，其中， 36-45岁的客户的存款利润最高，因为这类人群中， 理财风格保守，存款倾向性强者较多。
2020/7/22
11
1.10 PCRM应用主题——深层分析
▪个人金融：贷款类设计开发
2002/05/05-2002/07/31
▪其他个人金融及住房信贷设计开发 2002/04/01-2002/08/31
▪银行卡应用集成测试和试运行
2002/05/31-2002/06/30
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日程安排
开发进度 最终应用展现 数据仓库架构
2020/7/22
2020/7/22
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
深层分析:直邮用卡行为月报原型 应用的竞争力
2020/7/22
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
按照现有的贡献度指标体系， 什么样的客户对银行卡的贡献度最高
年龄在25-35，36-45的客户对银行卡的贡献度最高， 其中，36-45岁的客户的贡献度最高，因为这类人群 中稳定、高收入或高积蓄者较多。
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银行卡客户贡献度：初步结果
优质客户排名靠前的客户中，消费场所的分布 怎样
金融、证券等交易机构有较大金额占比， 饭店、旅游业其次，零售、百货等居于中游。 可以根据这个结果制定相应的消费场所促销策略
2020/7/22
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
深层分析:原有需求之外的考虑
PCRM数据仓库应用对银行卡部的用户 有什么直接的帮助？
银行卡客户贡献度：初步结果
对于银行卡客户发展的辅助作用
工行牡丹卡的客户中，25-55的年龄段为高贡献度 主流年龄段，其中，如果关注当前直接贡献度， 36-45岁的客户是最好的人群，如果关注发展潜力 以及对新产品、新消费渠道的接受程度，25-35岁的 客户是重点人群。
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
贡献度指标的具体分布怎样
年龄在36-45，46-55的客户的存款利润最高，其中， 36-45岁的客户的存款利润最高，因为这类人群中， 理财风格保守，存款倾向性强者较多。
存款利润 在 年龄段 上的分布
2020/7/22
12
1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
透支利息 在 年龄段 上的分布
2020/7/22
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
贡献度指标的具体分布怎样
年龄在25-35的客户的透支利润和消费回佣最高， 因为这类人群中，理财风格前卫，消费旺盛者居多。
消费回佣 在 年龄段 上的分布
2020/7/22
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
▪XX银行卡部可以更便捷地跟踪优质 客户的信息
2020/7/22
19
1.10 PCRM应用主题——深层分析
深层分析:直邮用卡行为月报原型
应用的竞争力
▪利用数据挖掘进行优质客户自动筛选 ▪提高平均筛选精度，提高优质 客户促销的投资建效率 ▪降低筛选成本，提高筛选速度， 迎接他行的竞争（如交行的500 元个人理财报告）