基于数据挖掘的建设银行客户关系管理系统优化与实践的中期报告.docx

基于数据挖掘的建设银行客户关系管理系统优化与实践的中期报告 中期报告：基于数据挖掘的建设银行客户关系管理系统优化与实践 一、项目背景 随着互联网技术的普及，银行业的竞争日益激烈，客户关系管理成为了银行业的重要一环。建设银行客户关系管理系统的建设是为了对客户资源进行集中管理、实现客户关系的持续稳定发展。本系统将采用数据挖掘算法优化客户群体划分和营销策略制定，以提高客户满意度和银行的市场竞争力。 二、研究内容 1.客户数据的采集和整合 通过分析客户的基本信息数据以及其交易历史等数据，对生命周期内的客户进行全面的了解，为后续的客户分类和营销策略做铺垫。在数据采集和整合过程中，要考虑到客户隐私保护问题，保障客户数据的安全。 2.客户群体划分 在客户群体划分时，可以采用聚类算法、关联规则挖掘等方法进行分析和挖掘，将客户划分为不同的群体，了解不同客户的需求和行为特征，为下一步的精准推送和营销提供支持。 3.营销策略制定与推送 针对不同的客户群体，制定相应的营销策略并推送到它们对应的渠道上，如手机短信、电子邮件、APP推送等，以最大限度地提高营销效果。在推送营销信息时，要充分考虑到个性化需求，通过数据挖掘的方法，实现精准推送，提高客户满意度。 三、研究进展 在本阶段，我们已完成了数据采集和整合的工作，收集了建设银行客户的基本信息数据以及其交易历史数据。同时，我们针对所收集到的数据进行了预处理和探索性数据分析，为下一步的客户群体划分和营销策略制定做好了准备。 为了实现客户群体划分的目标，我们采用了K-means聚类算法，并根据业务需求制定了聚类的特征选择和聚类数确定的规则。在聚类的结果中，我们确定了4个客户群体，并分别给出了各群体的特征分析和营销策略制定建议。 在营销策略制定和推送的过程中，我们采用了关联规则挖掘算法，通过对建设银行客户的交易历史等数据进行分析得出了关联规则，并根据规则制定了相应的推送策略。 四、下一步工作 在下一步工作中，我们将继续对客户数据进行分析和挖掘，以实现客户关系的持续稳定发展。具体来说，我们将完成以下任务： 1.完善客户数据采集和整合，保障客户隐私数据的安全。 2.继续进行客户群体分析和划分的工作，提高客户群体划分的准确性。 3.进一步完善营销策略制定和推送的方法，以提高营销效果。 4.对客户的反馈和满意度进行跟踪和评估，及时调整营销策略。 五、结论 在中期报告中，我们已完成了建设银行客户关系管理系统的客户数据采集和整合，以及客户群体划分和营销策略制定等工作。我们将在下一步工作中进一步完善系统，提高数据挖掘算法的准确性和营销策略的有效性，以实现客户关系的持续稳定发展。