基於資料挖掘的信用卡客戶細分與目標行銷研究

Research in Credit Card Customers Subdivision and Target Marketing Based on Data Mining

10.6338/JDA.200810_3(5).0009

張蘭蘭(Lan-Lan Zhang)；劉朔(Shuo Liu)；謝佳斌(Jia-Bin Xie)；李揚(Yang Li)

數據挖掘 ； 信用卡 ； 客戶細分 ； 行銷 ； Data mining ； credit card ； clients segments ； marketing

Journal of Data Analysis

3卷5期（2008 / 10 / 01）

125 - 142

繁體中文

隨著信用卡行業競爭程度的日益加劇，銀行需要通過對信用卡客戶群體進行價值衡量與市場細分，來區分不同價值的客戶群體，從而建立貣差異化的行銷策略，以提升其產品和服務品質。而資料挖掘技術便能夠從海量的信用卡業務資料中發現一些未知的、有價值的規律，成為銀行提供個性化的信用卡服務的強有力工具。基於國內A銀行信用卡客戶資料，本文首先利用K-means聚類分析方法對客戶進行了細分，將所有客戶劃分為四大類別。隨後，利用持卡人的背景資訊，分別建立了基於神經網路、C5.0、C&R Tree和CHAID演算法的四種預測模型。最後，利用最優模型得到了一些有價值的決策樹規則資訊。這些資訊有助於銀行瞭解不同類別客戶的一些相關特徵，方便行銷人員更有效地尋找和定位有價值的新客戶，同時通過對不同類別客戶提供個性化的服務專案，還能為銀行實施精確行銷，強化客戶忠誠度和價值，改進客戶關係管理提供參考依據。

In today's increasingly competitive credit card industry, it is necessary for the banks to evaluate customer value and subdivide the market in order to distinguish customers. Banks can enhance the quality of products and services through different marketing strategies. The technology of data mining now has become a strong tool for banks to provide individuated service of credit cards because we can use these technologies to find out some unknown and valuable rules from a large number of credit card transaction data.Based on the data of credit cards in domestic Bank A, we classify the clients into four classifications using K-means. And then, we built four forecasting models based on neural network, C5.0, C&R Tree and CHAID according to the background information of the credit cards owners. Conclusively, we obtained some useful information of decision tree regulation via the best model. The information can help the bank understand related characteristics of different clients, and give marketers convenience to effectively find valuable and new clients. Through offering individual services, the information can provide references not only on implementing precise marketing, but also on strengthening the clients' loyalty and value, and even improving clients' relationship management.

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