基于数据挖掘技术的商业银行服务渠道优化策略研究

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随着我国金融业的快速发展,商业银行间的竞争越来越激烈,在各种业务、产品日趋同质化的情况下,银行服务的便捷性逐渐成为客户选择银行的重要因素之一。近年来,由信息技术和网络技术发展而催生的电子商务迅速应用并普及,在电子商务与传统的银行业结合之后,便产生了自助银行、网上银行、电话银行、手机银行、电视银行等新兴的自助服务渠道。这些新兴银行服务渠道与传统银行服务渠道相比,有更多的优势:成本较低,没有时间、空间上的限制,服务差异性,创新优势以及规模和范围经济优势等。因此,如何利用电子商务技术优化银行的服务渠道,减少柜面等渠道的过分使用,缓解网点排队现象,发挥各种服务渠道的最大效能,提升银行服务质量,从而提高客户对银行服务的满意度和忠诚度,成为了各家商业银行重点关注的问题之一。本文采取从现实抽象到理论模型,再映射到实际方案的研究思路,并运用管理学、市场营销、商业银行运作理论等方面的理论知识,结合对实际客户交易数据的分析,从而得出银行渠道优化的建议方案。文章首先介绍了目前国内商业银行各服务渠道的现状,提出这些渠道存在的问题,以及进行服务渠道优化的目的和意义。其次,回顾相关文献,从而为后续的研究奠定理论基础。通过金融营销渠道的理论引出目前国内商业银行业务种类及服务渠道的现状,以及业务种类与渠道选择的关系;然后通过STP市场细分理论将商业银行所面对的目标客户进行细分,根据目标客户的异质性,结合渠道选择理论,分析多渠道营销策略、营销策略组合在银行渠道优化中的可行性;再通过分析江苏省工商银行2012年部分个人客户在所有服务渠道的交易明细,利用数据挖掘理论和关联规则挖掘方法对这些数据进行分析、建模,采用WEKA软件,使用Apriori算法进行关联规则分析,从而验证对银行服务渠道存在问题的分析。再次,针对以上分析得出的成果,结合多渠道经营策略在国外银行的成果案例,提出本文对商业银行实施多渠道经营策略、实现业务分流的可行性和建议方案,从而达到服务渠道优化的目标,形成多渠道相互补充、共同发展的渠道体系。
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