中国商业银行个人客户的分层管理方法结论与参考文献

　　第五章 总结与展望

　　5.1 结论

　　本论文主要从整体的角度上介绍了客户关系管理的概念和研究现状，以及客户细分的模型及常用方法，以及客户细分的国外银行实践状况。从客户细分研究和客户细分标准的文献综述可以看出，不同的企业在选择客户细分指标时都不相同。

　　客户关系管理是一个不断加强与顾客交流、不断了解顾客需求，并不断对产品及服务进行改进和提高以满足顾客的需求的连续的过程。分层次管理能精细识别管理对象的发展层次，设计相应的层次管理手段、方法，实施层次对应的有效管理，实现优化管理，提高管理的效率，减少管理手段、方法层次与管理对象发展层次的不对称，而导致的管理资源浪费。

　　以客户为导向已成为金融业的共识，积极收集客户信息并进行充分的数据挖掘、调整和创新服务项目，设计出个人特色强的金融产品是银行经营的核心所在。

　　现在的客户对于服务的时效性越来越重视。对客户的信息了解得越多，银行就越能敏锐地发现一些潜在的业务，为客户提供更多更好的服务。银行间的竞争，归根到底就是对于目标客户的竞争。掌握了客户信息就意味着控制了客户关系。银行的经营优劣应侧重于服务的便利、高效、准确及如何使用计算机技术，跟踪、预测客户的发展动向，最大限度地挖掘客户信息的潜在价值，并利用这些信息来提供个性化服务，提高竞争能力。

　　在激烈的竞争形势面前，客户成了银行开展零售业务的生命线，“顾客就是上帝”、“以客户为中心”被提升到前所未有的高度，各种“保、抢、挖”的措施纷至沓来，“人人有任务”、“全员营销”，无一不将客户和营销摆在最重要的位置。

　　但在实践中，个人客户经理经常为上哪儿找客户发愁，好不容易找到了客户，却不知道该花多少时间和成本来与其建立关系，也不知道如何营销产品和服务，等等。

　　结合当前研究的情况，本文重点探究如何建立与促进银行与客户之间的良好关系。并借助聚类分析方法，通过收集上海银行的一手数据，探究客户关系管理和客户细分标准，具体讨论商业银行在客户管理和细分中存在的问题，并为其提出合理建议。企业开展客户关系管理首先就要进行客户细分，对于我国的商业银行而言，客户细分需要先建立结构完整的客户信息数据仓库，数据仓库的设置要为细分考虑，应具备灵活的数据结构，便于今后调整；然后明确客户细分方法，进行客户细分，针对细分得到的客户群，制定相应的客户关系管理策略，本文认为客户细分不仅仅要关注资产数量，还应考虑客户的风险偏好。客户细分不是静态过程，客户细分应定期进行，重视客户在不同细分间的移动，分析相应的原因，迅速调整管理策略。

　　良好的客户分类对营销策略的制定有很大益处。我国商业银行在转轨阶段，银行对改善客户服务质量和水平比较迫切，也逐渐认识到了在业务上加强对客户关系管理的重要性。经营活动中，要加强市场的研究和客户细分的管理，推出针对不同细分客户的营销方案，努力做到分时间阶段、分客户层次、产品服务有组合、市场定位有侧重。

　　本文以我国商业银行客户细分为背景，以银行收集的客户信息为一手数据，借助 SPSS 软件，经过细分指标细分和聚类分析，最终得出了客户细分的参考指标。

　　本文在对国内外个人客户细分理论、方法及其应用进行研究的基础上，借助聚类分析算法，完成了以下工作：

　　（1）客户关系管理和客户细分的研究。在对客户关系管理和细分理论和研究情况进行分析的基础上，整理了客户价值在客户关系管理中的作用和当前客户细分的研究情况。

　　（2）客户细分指标的研究。在对客户细分指标进行归纳、分析的基础上，本文重点选取了八个指标项目进行分析。通过借鉴各银行的指标体系，兼顾数据的可获取性，本文最终选取了客户年龄、收入、理财产品购买数量、购买频率、定期存款金额和活期存款金额六个属性来对客户进行细分。

　　（3）数据预处理。原始数据中数据量大，项目繁杂，存在的问题也比较多，本文先对原始数据库中的数据进行了处理，以方便应用于聚类分析。

　　（4）通过对上海银行的案例分析，介绍了当前国内商业银行客户细分的情况，针对上海银行客户细分中的优势和劣势，结合本文的分析结论，为上海银行客户细分提出了相应建议。
　　
　　5.2 研究的不足

　　金融行业客户细分研究需要各领域专家、数据分析和业务分析人员、数据挖掘专家共同参与，形成一个团队，从具体问题出发，建立模型库，逐步展开。从这个思路来看，本文提出了一种客户细分的方法思路，而对于具体的解决方案还可以进一步深入。

　　客户关系管理不局限于客户细分当中，客户关系管理也可以采用聚类分析以外的其他方法。银行交易数据日趋复杂，不可能通过有限的数据来全面模拟。本文只是借助聚类分析研究细分指标的尝试。细分指标在实践中的应用效果，还需进一步验证。

　　由于银行数据涉及客户个人隐私，很多相关数据与信息的积累与分析较少，因此本文对于商业银行的深度分析仍存在一些不足。因此在本论文中，无法涉及全部的国有商业银行数据，论述难免会有遗漏。

　　5.3 研究展望

　　聚类分析算法在数据挖掘中有着其它方法无法取代的优点，数据挖掘应用的不断扩大和深入，也为聚类分析提供了可能的发展空间。本文尝试用聚类分析给出一个客户细分的指标建议，而关于银行客户细分问题的研究由于时间、能力等原因，还有许多问题有待今后继续研究。

　　（1）本文在客户细分中使用了四个方面的属性：自然属性、心理属性、行为属性和银行关系属性。从不同的角度分析，这些细分变量也可以选取其他内容，关于客户细分变量的选择还可以进一步研究。

　　(2)关于带噪声的银行客户数据的处理，不同的类型可以采用不同的算法，本文选取了较为常用的算法，今后还可以考虑改善数据处理方法，以提高数据的有效率。

　　(3)本文选用的客户细分变量都转化成了数值型或本来就是数值型。今后如果全面考虑客户细分变量，则必须要处理多种类型的数据，比如标称型变量，二值变量等。可以采用多种混合型变量的算法来处理。

　　本论文通过对客户细分指标的分析，基于上海银行客户指标数据，进行聚类分析。商业银行客户细分是对于独特客户群体的界定过程，也是准确进行目标客户筛选的前提。利用本论文的细分指标，是对于过去只能依据简单细分项进行相关分析的有力突破。充分考虑到客户生命周期对需求的影响，更有层次且科学地识别出不同的客户需求，更精确地对客户进行定义和分析。通过分析，本文认为银行可以首先以资产数额为标准，将客户分为高价值客户、中级别客户和普通客户，然后，再根据风险偏好，将三个级别的客户分为投机型、进取型和保守型三类。面对不同客户类别，商业银行可比较容易地区分处于不同客户生命周期中客户的个性化需求，以期更有针对性地推出相关金融产品并提供服务，能够为客户量身打造属于自己的专属金融产品，推行个性化服务，使得营销的针对性和有效性进一步增强，吸引核心客户。

　　综上所述，通过对上海银行客户细分管理的案例分析可以发现，仅仅以资产数额为标准对客户进行细分，效果差强人意，银行必须尝试更细致的客户细分方式，例如将风险偏好作为细分标准。根据风险偏好的不同，可以推荐客户更感兴趣的理财产品，提高营销效率，增强客户满意度。进一步验证了本文提出的新客户细分方式的效果。同时，案例分析中还发现，仅仅做好客户分类还不够，在客户服务的具体环节，还有很多细节需要完善。银行不能只是停留在客户细分的标准上，还要落实服务标准，提升服务效果。使理论分析能够真实有效的改善实践操作。在激烈的市场竞争中获得主动地位，最大限度地提高商业银行的利润和综合竞争力。　　
　　
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