数据挖掘在零售银行精准营销中的应用研究

数据挖掘在零售银行精准营销中的应用研究随着全球一体化的市场格局的推进,我国零售银行作为我国传统的垄断行业也开始面临金融脱媒、金融国际化、“互联网+”等一系列新的挑战,在此大环境下,国内零售银行普遍都遇到了诸如资金外流,产品竞争力不足,客户满意度、忠诚度下降甚至流失等困难,随着数据化运营的发展,充分挖掘银行已有的数据资产,在数据挖掘的基础上建立科学的精准营销决策支撑,是提升市场营销效果和效率,进而解决上述业务问题的重要应对之一。本文通过对数据挖掘相关理论和应用的研究,结合零售银行市场营销的现状、问题及其根因分析、IT系统架构等考虑因素,提出了构建数据挖掘在零售银行精准营销中应用架构的理论模型并以实际案例进行了可行性研究和效果验证。结果表明,本研究所建立的数据挖掘精准营销方案设计能有效的帮助解决精准营销的典型问题,并充分证明了其技术可行性,从实施效果看来,能显著提高市场营销的成功率和效率,降低市场营销活动成本。本研究还从零售银行市场营销全流程管理角度出发,把营销活动设计,数据挖掘分析建模,营销活动实施,营销评估和反馈等各个环节纳入数据化营销体系,打通了数据流、控制流和业务流程,建成了完整的市场营销生命期管理框架。该解决方案使营销活动聚焦于企业目标的最优实现上,提供了一套系统的方法论和完整营销活动生命期管理体系,并在实际S银行的零售业务营销中得以实施,其操作方法和应用效果可以供行业内作为实践案例进行借鉴参考。