數據挖掘下的銀行對私客戶行為探究

■李 媛

（中國農業銀行股份有限公司深圳市分行）

引 言

對于銀行而言，個人群體才是服務的根本，但是不同的人群消費行為各不相同，所能夠滿足的服務方式也就有所不同。如果能夠更好的為客戶所服務，就成為當前銀行關注的重點。銀行如果想要與客戶建立長久合作，就應該深入挖掘客戶的行為、喜歡，更好的滿足客戶的需求。所以在數據挖掘下，挖掘隱藏的客戶行為，充分利用這些數據，這樣才能夠更好的為客戶提供更加滿意的服務。

1 銀行業務及客戶介紹

1.1 銀行業務

銀行業務就是銀行在發展過程中為其客戶所提供的相應金融服務，根據其業務自身的特點和對銀行的依賴程度，能夠將其業務分成幾個方面，分別是一般性、普通外匯、商業貿易等等的相應業務形式，以及在這基礎上所出現的各類金融產品[1]。而按照銀行的資金角度來進行考慮，又能夠分為負債、資產和中間業務這三種形式。在這其中的負債就是商業銀行的主要資金來源，也是能夠讓其商業銀行能夠提供相應業務的重要基礎。中間業務就是指并非存在于銀行的非利息收入業務，在這其中包括托管、代理等等相應業務內容。

1.2 銀行客戶

對于銀行客戶而言，根據其貸款客戶的特點和性質，能夠將其分為對公和對私這兩種，在這其中的對公就是指針對公司、單位等等方面，而對私就是對個人的服務。

2 數據挖掘與銀行對私客戶行為

2.1 銀行客戶消費行為

對于銀行客戶消費行為而言，其就是指銀行客戶在現實和網絡上所進行的消費行為。比如刷卡、購物、轉賬等等行為，這些都是通過銀行系統來進行運轉[2]。對其銀行客戶行為進行分析，并將相應數據進行整理，進而來挖掘出其中所存在具有價值的內容，幫助銀行更好的為客戶提供相應服務。對于客戶行為而言，與傳統的客戶關系有很大的不同。對于客戶關系而言，是以客戶為中心來所開展的相應服務。而對于銀行客戶消費行為則是分析客戶的主要消費趨向，其內容就是購買行為的變化，銀行通過這樣的方法就能夠判斷出客戶的需求。銀行客戶消費行為打破傳統客戶關系，能夠更好的為銀行指明能夠給客戶提供哪種產品，對銀行客戶消費行為的分析核心就是利用相應技術來明確客戶的行為，了解是因為哪類因素而產生的行為。銀行客戶消費行為的分析系統就是通過收集和預測來完成相應目的，還能為其銀行所提供的服務判斷是否具有意義[3]。銀行從客戶的行為中獲得經驗，從一定程度上來講，也方便客戶自身的購買環節，通過雙向了解能夠讓其銀行更加懂得客戶的需求，進而完成相應任務。

2.2 數據挖掘相關技術

數據挖掘技術是在計算機和數據庫技術支持下所出現，能夠為銀行開展相應對私客戶服務提供幫助。隨著數據庫技術水平的不斷提升，數據庫中的數據越來越多，而在這其中就存在著一些非常重要的數據內容，如何將這些內容有效的挖掘出來，就是數據挖掘技術。數據挖掘技術其內容就是從數據內容龐大的數據庫中，找到客戶所感興趣的內容，這樣的技術也符合當前銀行對私客戶的需求，能夠對其未來的發展進行預測，使得銀行的行為更加精準[4]。通過數據挖掘技術還能夠很好的解決以往需要人工操作浪費時間的問題，能夠在很短時間內對其數據庫進行瀏覽，進而找出一些日常不易察覺到的內容。當前的數據挖掘技術已經在銀行中得以逐漸應用，并且取得一定的效果。

3 數據挖掘在客戶行為分析系統中的應用

3.1 銀行客戶行為分析

客戶作為銀行重要的資產，對于銀行的運行有著非常重要的意義。對于銀行而言，客戶的行為分析非常重要，這也可以說是當前銀行對客戶開展相應工作的基礎。通過客戶分析就能夠調整銀行的發展方向，進而提升銀行在市場中的競爭力，讓銀行能夠針對實際情況來采取相應的營銷策略，提高銀行的盈利效果[5]。客戶行為分析就是在客戶自身情況的基礎上來為其構建信息圖，并且通過大量的交易數據中，找出客戶的交易情況，進而讓其銀行能夠更加了解客戶，挖掘客戶的價值。銀行客戶行為分析開展的目的就在于要盡可能的保留當前所具有的客戶，挖掘可能的客戶，改變以往傳統的服務方法，更好的提高其經濟效益。通過對其客戶行為進行分析，就能夠針對性的建立相應模型，完成針對性的產品營銷。銀行客戶行為分析能夠明確銀行應該在哪些時間內為哪些客戶所服務，幫助銀行更好的判斷其行為是否正確，在這過程中所建立的模型是基于UML下所進行的數據挖掘算法，還能夠通過直觀的構建來讓客戶有所了解。

3.2 數據挖掘和客戶行為關系

因為銀行的個人客戶數據非常多，如果是想要實現針對性的對個人客戶提供相應產品，那么就需要將其數據挖掘和客戶行為有效結合，這也就是數據挖掘的重要作用[6]。首先，通過數據挖掘來明確銀行中個人客戶的相應數據，并且積極和其它數據進行聯系，通過這樣的方法來找出潛在客戶，為銀行營銷提供幫助。其次，通過數據挖掘將其客戶的具體消費行為直觀的讓銀行管理人員進行了解，然后在根據這些內容來開展相應工作。再次，通過利用數據挖掘技術能夠始終對其客戶的行為進行更新，有針對性的開展相應活動，及時的在這其中發現交叉、增量、潛在客戶等等信息，并且將所收集到的這些數據進行轉化，銀行在此支持下來建立服務流程。最后，通過數據挖掘能夠將客戶集中管理，進而來作為市場發展的重要信息。這樣也就能夠看出，在數據挖掘的基礎下，能夠讓銀行工作達到理想的效果。所以，銀行也應該在此支持下，能夠積極的建立相應的行為分析構建，更好的提高自身的服務質量，實現個人客戶和銀行的共同發展。

3.3 數據挖掘在客戶行為分析中的具體應用

3.3.1 客戶群體分類分析

客戶群體分類就是將其客戶按照年齡、性別、資金情況來進行具體分析，通過這樣的方法就能夠確保其同一類的客戶消費行為和習慣有著一定的相似性。而不同類型之間的客戶消費行為有著非常大的區別[7]。客戶群體分類能夠為銀行提供更加準確的營銷方法，通過對不同類型客戶的針對性服務，就能夠讓客戶對銀行所提供的服務更加滿意，進而就能夠幫助銀行獲得更大的經濟效益。在數據挖掘的支持下，能夠有效的完成對客戶的分類，通過在數據庫中對其信息的收集、整理，能夠將大量的信息進行區別劃分，同一類型的客戶具有很高的相似度，而不同類型的則有著和明顯的不同，這樣就能夠讓銀行直觀的看出個人客戶的消費興趣，進而判斷接下來客戶的消費行為。在應用客戶分類過程中，應該從銀行自身所需要進行的營銷方案和目的方面來具體分析，要保證其分類的合理，不能夠過于復雜，也不能夠過于簡單，要能夠根據具體情況來合理調整。

3.3.2 交叉銷售分析

這一行為主要是銀行對原有客戶提供新的產品過程，這不僅僅是通過對原有個人客戶所新增的服務，也是能夠推動銀行穩定發展的關鍵[8]。銀行和客戶之間的關系是需要不斷發展，在建立關系過程中，銀行能夠利用相應方法來對其完善。比如，通過增加產品服務來延長時間，在這過程中不斷的接觸就能夠獲取更多利潤，而在這其中就可以利用交叉銷售的方法來實現這一目的。在交叉銷售過程中，通過數據挖掘的支持就能夠保證銷售方法的正確。首先，會了解客戶的行為和習慣，然后利用數據挖掘下的計算方法來為客戶的下一次行為進行模擬。其次，利用模擬后所建立的模型來分析，然后針對性的落實到每一個產品上，并對產品所能夠取得的效果進行分析。最后，選擇最優的產品來為客戶提供相應服務。對于數據挖掘和交叉銷售，要能夠確保客戶和銀行都能夠得到滿意的效果。這樣的結合方法不僅能夠讓客戶得到更多的服務，也能夠讓銀行得以穩定發展。

3.3.3 客戶贏利能力分析

對于客戶的贏利能力分析，是能夠為銀行提高經濟效益的重要方法。對于每一個客戶所能夠獲得的經濟效益，很好有針對性的方法來進行計算。不同客戶對于銀行的影響和作用各不相同，如果銀行在這其中不能夠有效的了解客戶的行為，就不能夠為其提供準確的產品。數據挖掘技術就能夠通過對市場變化情況來了解客戶的經濟收益，進而更好的讓銀行在此基礎上制定服務方案。通過將其數據挖掘應用于客戶贏利能力分析上，銀行就能夠針對性的制定相應方案來提高客戶的經濟效益，更好的幫助客戶達到理想效果。

4 結 語

總而言之，在數據挖掘的背景下，銀行通過對客戶行為、信息的收集、整合和分析，就能夠為客戶更好的提供相應產品服務，也能夠有效的管理客戶行為，及時發現客戶在交易中所存在的異常，并對其進行分析，為客戶提供更加優質的銀行服務。在數據挖掘下的銀行對私客戶行為將會更加明確，這樣的方法會讓銀行和客戶之間的關系更加緊密，在讓客戶享受到優質服務的同時，也能夠幫助銀行得以發展。