论文部分内容阅读
大客户特指客户中5%的顶级客户,是产业市场上卖方认为具有战略意义的客户。商业银行大客户管理(Key Customers Management, KCM)是通过持续地为大客户定制产品或服务,满足客户的特定需要,从而培养忠诚度的一种战略性的管理方法。本论文对银行潜在大客户的识别与分类、客户经理团队对大客户的维护、商业银行大客户的退出时机选择等大客户管理密切相关的核心问题进行了深入研究,探讨了潜在大客户的识别与分类的基本方法,设计了大客户经理团队管理的基本模型,构建了大客户适时退出的运行机制。本文的主要内容为: 1)提出了潜在大客户的识别和分类营销方案本文应用关联分析、序列分析、聚类分析等数据挖掘方法,探讨商业银行从海量银行信息中发掘潜在客户的具体方法,提出商业银行潜在大客户识别的基本模式,并研究了商业银行潜在大客户识别需要注意的五个要件,进而给出了运用KCM 进行有效管理和大客户营销的对策。国内外学者多探讨应用数据挖掘技术对客户行为模式进行识别,但还没有重视商业银行潜在大客户的识别及其营销的研究。本文的探索为商业银行发掘优质新客户资源,并为之量身定做有效的营销方案提供理论支持和实务借鉴。2)设计了大客户经理团队管理模型针对当前大客户经理营销中存在的大客户流失问题,本文构建了基于团队管理模式下的客户经理激励模型,给出模型相关性质的理论推导,并加以实证检验。结论表明,新的管理模式较传统模式更为有效。现有文献针对银行客户经理方面的探讨,多局限于定性的描述和政策的建议,没有将客户经理流动带来的商业银行经营风险统一起来。论文首次提出了基于团队管理模式的大客户经理激励体系,通过以团队的管理代替单个客户经理与大客户之间的关联,有效减少因客户经理的变动而造成银行客户资源的流失。3)提出了大客户的适时退出机制论文论述商业银行对于大客户理解的三个误区,并运用客户生命周期理论,总结处于衰退期的企业特性,为商业银行选择退出时机提供依据。文章应用案例分析的方法,针对中海油事件给商业银行带来的风险进行了讨论,并提出了规避大客户风险的四个手段。学界和业界普遍认为大客户能够带来巨大利润,