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基于“新零售”模式的商业银行精准营销分析与

作者2019-04-17 14:42未知
“新零售”概念的提出,让零售业找到了新的发展方向与发展动力,“数据驱动”理念成为了线上渠道与线下渠道深层次融合的指引。与零售业有着相似商业结构的商业银行,也面临着线下渠道资源发达、但成本高,线上渠道的发展逐步加速、但体验不足的“零售”通病。本文以新零售模式为借鉴对象,从新零售模式的8个关键特点中抽取了“客户画像”、“个性化推荐”两个重要特点,构建基于新零售模式的银行精准营销系统。本文第一章是论文绪论,绪论主要描述了论文的研究背景与意义,并对论文的结构与创新点进行了阐述。第二章是研究与应用综述,主要梳理了国内外精准营销、新零售的基本理论与应用综述,新零售的关键理念是“数据驱动”,而新零售模式有“战略、客户画像、个性化推荐、个性化定制、交叉平台、优质体验、丰富场景、移动社交”等八个重要特点,本文尝试借鉴新零售模式中“客户画像”、“个性化推荐”两大特点,实现商业银行的数据驱动的营销应用。第三章引入了Z银行的实际营销业务问题,对营销系统的核心模块客户画像进行了相应的设计,商业银行的客户画像主要由“基础属性”、“购买力属性”、“信用风险属性”、“客户行为属性”四部分组成,描述了客户画像标签的层级式、共享式的生成流程,并对该流程进行了实践:构建了基于神经网络的客户“定投”标签的分类模型。第四章提出了基于新零售模式的商业银行精准营销系统整体设计,包括了全渠道数据采集系统、全渠道数据共享系统以及全渠道营销系统三大部分。第五章,本文主要通过商业银行的营销业务需求,进行了个性化推荐算法的优化设计,主要使用基于客户基础属性聚类的协同过滤算法,并对该算法进行了对比实验与模型评价,为解决商业银行的精准营销问题提供了可实操的新思路。
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