银行客户数据分析ppt课件
银行渠道开拓与银行客户开发PPT课件
优化服务流程
简化业务流程，减少不必要的环节，提高服务效 率。
投诉处理
建立有效的投诉处理机制，及时解决客户问题， 维护客户权益。
建立客户关系管理机制
客户信息管理
建立完善的客户信息档案，记录客户的基本信息、业务往来和个 性化需求。
客户分类
创新银行渠道
社交媒体银行
利用社交媒体平台提供金融服务， 与客户互动。
无人银行
采用人工智能技术提供自助服务， 降低运营成本。
虚拟现实银行
利用虚拟现实技术为客户提供沉浸 式服务体验。
03
银行客户开发策略
客户细分
客户细分定义
将银行客户按照一定的标准（如 行业、规模、地域等）划分为不 同的群体，以便更好地满足不同
定位目标客户的步骤
确定目标客户群体、制定定位策略、实施定位计划等。
制定营销策略
营销策略的定义
01
根据客户需求和市场环境，制定一系列的营销计划和措施，以
吸引和保留客户。
营销策略的要素
02
包括产品、价格、渠道、促销等。
营销策略的制定步骤
03
分析客户需求和市场环境、确定营销目标、制定营销计划、实
施营销计划等。
提供各类银行业务办理，满足客户日 常需求。
ATM机
提供24小时自助服务，方便客户随时 存取款。
电子银行渠道
01
02
03
网上银行
提供在线查询、转账、支 付等功能，方便客户远程 操作。
手机银行
将银行业务整合至手机应 用，便于客户随时随地办 理业务。
电话银行
提供语音交互服务，解答 客户疑问，处理银行业务。
银行行业客户数据分析与应用方案
银行行业客户数据分析与应用方案第1章客户数据采集与整合 (4)1.1 数据采集方法与途径 (4)1.1.1 客户信息采集 (4)1.1.2 数据采集途径 (4)1.2 数据整合与清洗 (4)1.2.1 数据整合 (4)1.2.2 数据清洗 (4)1.3 数据质量评估与监控 (5)1.3.1 数据质量评估 (5)1.3.2 数据监控 (5)第2章客户画像构建 (5)2.1 客户基本信息分析 (5)2.1.1 性别与年龄分布 (5)2.1.2 职业与教育程度 (5)2.1.3 地域分布 (5)2.2 客户消费行为分析 (5)2.2.1 消费特征分析 (6)2.2.2 消费偏好分析 (6)2.2.3 消费趋势分析 (6)2.3 客户风险偏好分析 (6)2.3.1 风险承受能力分析 (6)2.3.2 风险偏好类型划分 (6)2.3.3 风险偏好与金融产品匹配 (6)2.4 客户生命周期分析 (6)2.4.1 客户生命周期划分 (6)2.4.2 生命周期各阶段特征分析 (6)2.4.3 生命周期管理与金融服务策略 (6)第3章客户细分与市场定位 (7)3.1 客户细分方法与策略 (7)3.1.1 客户特征细分 (7)3.1.2 客户需求细分 (7)3.1.3 数据挖掘与智能分析 (7)3.2 市场定位与目标客户群体 (7)3.2.1 市场定位策略 (7)3.2.2 目标客户群体 (7)3.3 客户价值评估与潜力挖掘 (8)3.3.1 客户价值评估体系 (8)3.3.2 客户潜力挖掘 (8)第四章信用风险评估与管理 (8)4.1 信用风险建模与验证 (8)4.1.1 数据准备与预处理 (8)4.1.3 信用风险建模 (9)4.1.4 模型验证与优化 (9)4.2 信用评分与信用额度 (9)4.2.1 信用评分 (9)4.2.2 信用额度 (9)4.3 逾期预测与催收策略 (9)4.3.1 逾期预测 (9)4.3.2 催收策略 (9)4.3.3 催收策略优化 (9)第5章营销策略制定与优化 (9)5.1 营销活动数据分析 (9)5.1.1 客户细分 (9)5.1.2 营销活动数据挖掘 (10)5.2 营销策略制定与实施 (10)5.2.1 确定营销目标 (10)5.2.2 制定针对性营销策略 (10)5.2.3 营销策略实施 (10)5.3 营销效果评估与优化 (10)5.3.1 营销效果评估指标 (10)5.3.2 营销效果分析 (10)5.3.3 营销策略优化 (11)第6章客户关系管理 (11)6.1 客户满意度分析 (11)6.1.1 客户满意度调查方法 (11)6.1.2 客户满意度评价指标 (11)6.1.3 客户满意度数据分析 (11)6.1.4 提升客户满意度的策略 (11)6.2 客户忠诚度分析 (11)6.2.1 客户忠诚度评价指标 (11)6.2.2 客户忠诚度影响因素 (11)6.2.3 客户忠诚度数据分析 (12)6.2.4 提升客户忠诚度策略 (12)6.3 客户流失预测与挽回策略 (12)6.3.1 客户流失预测模型 (12)6.3.2 客户流失影响因素 (12)6.3.3 客户流失预警机制 (12)6.3.4 客户挽回策略 (12)第7章个性化服务与推荐系统 (12)7.1 个性化服务设计 (12)7.1.1 客户分群 (12)7.1.2 需求分析 (13)7.1.3 服务内容定制 (13)7.1.4 服务渠道优化 (13)7.2.1 协同过滤算法 (13)7.2.2 内容推荐算法 (13)7.2.3 深度学习算法 (13)7.2.4 多模型融合推荐 (13)7.3 交叉销售与增值服务 (13)7.3.1 产品组合推荐 (13)7.3.2 生命周期管理 (14)7.3.3 增值服务设计 (14)7.3.4 客户关系维护 (14)第8章银行产品优化与创新 (14)8.1 产品需求分析 (14)8.1.1 客户需求挖掘 (14)8.1.2 市场需求分析 (14)8.1.3 产品功能需求 (14)8.2 产品优化与竞争力分析 (14)8.2.1 产品优化策略 (14)8.2.2 竞争力分析 (14)8.2.3 客户满意度评价 (14)8.3 产品创新与实验设计 (15)8.3.1 创新策略 (15)8.3.2 实验设计 (15)8.3.3 风险管理 (15)第9章风险控制与合规管理 (15)9.1 欺诈检测与防范 (15)9.1.1 欺诈行为特征分析 (15)9.1.2 欺诈检测模型构建 (15)9.1.3 欺诈防范策略 (15)9.2 合规风险监测与评估 (15)9.2.1 合规风险识别 (15)9.2.2 合规风险监测指标体系 (15)9.2.3 合规风险评估与报告 (15)9.3 风险控制策略与内控体系建设 (16)9.3.1 风险控制策略制定 (16)9.3.2 内控体系构建 (16)9.3.3 内控体系优化与持续改进 (16)第10章数据驱动决策与未来发展趋势 (16)10.1 数据驱动决策框架 (16)10.1.1 数据收集与整合 (16)10.1.2 数据分析与挖掘 (16)10.1.3 决策支持系统 (16)10.1.4 决策实施与优化 (16)10.2 数据分析与决策案例 (16)10.2.1 客户细分与精准营销 (17)10.2.3 跨界合作与数据应用 (17)10.3 银行业未来发展趋势与数据应用前景 (17)10.3.1 金融科技驱动下的银行业变革 (17)10.3.2 数据驱动的智能化服务 (17)10.3.3 开放银行与生态圈构建 (17)10.3.4 金融监管与合规要求 (17)第1章客户数据采集与整合1.1 数据采集方法与途径银行行业客户数据的采集是数据分析与应用的基础，本节将详细介绍数据采集的方法与途径。
银行客户分析报告
银行客户分析报告摘要：本报告旨在对银行客户进行深入分析，以揭示客户的行为模式、需求和潜在机会。
通过对客户数据的整理和统计，我们从不同的角度对客户进行了分类和分析。
通过这些分析，我们可以更好地了解客户的需求，提供个性化的银行服务，并根据不同客户群体的特点制定相应的市场策略。
一、引言随着金融市场的快速发展，银行竞争日益加剧。
为了保持竞争优势和增强市场占有率，银行需要深入了解客户并根据他们的需求提供个性化的服务。
因此，银行客户分析变得越来越重要。
通过对客户行为、偏好和需求的分析，银行可以更好地了解客户，并根据这些信息提供更好的产品和服务。
二、数据收集和处理为了进行银行客户分析，我们收集了大量的客户数据，包括客户的个人信息、账户活动信息、交易记录等。
通过对这些数据的清洗和整理，我们得到了一份完整的客户数据集。
然后，我们使用数据分析工具对数据进行处理，包括数据清洗、数据变换和数据统计。
通过这些步骤，我们得到了一系列的指标和模型，可以对客户进行分类和分析。
三、客户分类分析在客户分类分析中，我们使用聚类算法将客户划分为几个不同的群体。
通过研究每个群体的特点和行为模式，我们可以更好地了解客户的需求和偏好，并提供相应的银行服务。
根据我们的分析，我们将客户分为以下几个群体：1.保守型客户：这个群体的客户在投资和风险承担上非常保守。
他们更喜欢将资金存放在较低风险的储蓄账户中，并且更倾向于长期的稳定回报。
2.激进型客户：这个群体的客户愿意承担较高的投资风险，对于投资理财产品更感兴趣。
他们更乐于投资股票、基金和期权等高风险高回报的金融工具。
3.稳健型客户：这个群体的客户对于投资和风险承担有一定的平衡。
他们更倾向于将资金分散投资于低风险和中风险的金融产品，以实现持续的稳定回报。
4.新兴市场客户：这个群体的客户对于新兴市场投资非常感兴趣。
他们更倾向于投资于新兴市场的股票、债券和基金等金融产品，以追求高回报。
通过对这些客户群体的分析，我们可以为每个群体提供相应的推荐产品和服务，以满足他们的需求并提高客户满意度。
银行数据分析报告PPT
80 60 40 20 0 1 2 系列1 系列2 系列3 3 系列4 4
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| MARKETING
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2 .
大数据银行应用(PPT 45张)
构建银行业 大数据分析 平台
培养银行业 的大数据分 析人才
1
数据挖掘是什么？ 模型+算法 数据挖掘实践分享
2
3
心得与总结
从运筹帷幄到决胜千里…
…… 樯谈羽 橹笑扇 灰间纶 飞 巾 烟 灭 ......
大数据在银行业的应用场景
很多互联网公司愿意将自己定位为数据企业
未来银 行更加 倾向于 数据分 析挖掘
• 数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来 发展和引领行业的机遇。 • 数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提 高客户忠诚度 • “数据的收集能力+数据的分析能力=企 业智 商”
在大数据背景下面临的挑战
大数据时代银行业的应对策略
银行业开始尝试接入和整合外部数据资源
国际同行业 大数据运用的 经验教训
推动大数据应用的策略
建立完善的 大数据工作 管理体系
增强数据 挖掘与分析 运用能力
以大数据技 术促进智慧 银行建设
建立基于 大数据分析 的定价体系
依托大数据 技术提升风 险管理水平
大数据在银行业的应用场景
未来银行业的发展趋势
客户是驱动零售企业生存发展的核心资源
未来银 行业更 加倾向 于零售 营销
• 银行依赖存贷款利差创造利润的盈利方式须调整。 • 零售及中间业务在未来银行经营中会占有越来越 大的比重。 • 大部分客户数据通常是用户在社交网络、移动终 端 设备等媒介留下的海量碎片化数据，收集数据 并对客户的行为属性进行有效的分析，是支撑以 客户为中心发展模式的重要手段。 • 构建以客户为中心的精确的银行运营全景视图就 显得尤为重要。
大数据应用
主要内容
大数据在银行业的应用场景 未来银行业的发展趋势
.高净值客户需求分析PPT课件
份两会召开，3月1日注册制开始实施，建议减少个人操作，可选择符合当前主题的机构产
品，以防范不确定风险。
图：沪深300走势图
数据源：WIND
.
17
大宗商品—增加黄金配置，关注石油
短期黄金价格大幅上涨主要逻辑来自避险需求，美联储加息预期延后，整体利率水平
预期下降，实际利率下行，有利于黄金上行。从大类资产上看，全球权益类资产股价较高
• 家族信托
• 全权资产委托管理：智信、晟信
供应单位：行内相关部门
• 结构化产品
合作机构：信托、券商、基金等
• 项目融资类
【类固定收益类】
• 共赢-周周赢、月月赢、步步高升、天天快车 • 天天快车/超快车 • 货币市场基金 • 7天通知存款
【现金管理类】
供应单位：行内相关部门 合作机构：基金等
风险
.
近期市场风险经过释放后，虽然风险资产有了一定好转，但需保留一部分现金，
保持流动性，以应对后期市场的不确定因素，例如股市仍然可能有新低。
图：上证综指走势图
数据源：WIND
.
14
类固收类—尽早配置中长期产品
银行客户群体分析
谢谢
THANK YOU
支行存款储户客群结构
截止8月10日支行的存款结构
对公存款为： 储蓄存款为：
131385
活期 存款
131385
5 4
3
2 1
0 类别 1 类别 2 类别 3 类别 4
乐慧 存
这是从CRM系统中统计出的数据，目前支行活期存 款占比为50.21%，在成都分行辖类各网点中是最 高的；
支行存款储户客群结构
这能证明什么呢？这足以说明，这部分客户就是我们所说的长尾客户。
很显然，睡客唤醒，激活这一大部分群体，是我们接下来要更用心做的事情。
根据调查，这部分客群大多 数都来自我们周边的居民
大约有30%为政府拆迁户 有40%以上为当地航天类、汽车类的 厂矿工人 有一小部分为龙泉本地人和外来居民
虽然在这条街上 我们处在较劣势 的地位
但是我们的优质 服务和产品的优 势还是赢得了很 多客户的信赖。
除了我们所处地方为金融一条街外，我们还处在一个名叫：“东方华大广场” 的商圈里，整个商业体现在有143家商户。多为个体商户。每日平均营业额在 几千到几万不等。所以每天来我们这里换零钱和存营业款的商户也是构成了 我们的主流客户群体。
我们如果能激活这一部分长尾客户，在巩固支行 储蓄存款的基础上，还会到更多的增长空间. 其次，大家请看一下我们3-5级的客户，只有83 个人。占客户总量不到10%，然而。却贡献了支 行大于80%的个人存款。 这部分人，是我们的理财客户，以及我们周围的 个体商户。也就是说，这部分客户才是目前个人 存款贡献的主力部队。
支行地理位置
7家银行结构
国有银行有三家
建设银行
交通银行 邮政储蓄银行 兴业银行 长城华西银行
银行客户数据分析ppt课件
• • •
整理版课件
5
数据预处理
• 我们选用Weka数据挖掘工具来对客户的账户数据进 行分析，因此所有的原始数据都必须转换成能被We ka处理的数据集格式。
• 原始数据集的特征主要有四种类型的，分别是：数 值型(numeric)、标称型(nominal)、日期型(date)和 字符串型(string)。
整理版课件
4
数据集(属性)
• Count of Debit this Month(这个月取款的次数) • Count of OD(透支的次数) •• Amount of Withdraw this Month(本月取款的账目) • Last Transaction Date(上一次交易的日期) • Country Code(客户所属的国家) • Birthday(生日) • Sex(性别)
当前余额正负
+
–
145
0
69
0
133
0
当前余额值
均值
标准差
24445.50
73408.73
29164.41
78077.97
152882.48 604633.58
6182
1
5571.17
23957.76
1985
0
22102.61
64825.42
119
94
8432.82
18680.66
46
0
2093.91
聚类
聚类1 聚类2 聚类3
最低交易账目
均值
标准差
21710.57
67398.29
25422.80
71501.18
137112.35 560335.78
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数据预处理(规格化)
• 数值型特征: 采用如下公式规格化到[0, 1]区间
x ' x xmin xmax xmin
• 标称型特征、日期型特征和字符串型特征保持不变
7
聚类分析
• 目标
• 我们的目的是对客户进行分群，从而使银行可以对不同群体的客户提 供不同的服务。因此聚类分析是对客户进行自动分群的有效方法。
银行客户数据分析
1
背景
数据客户群服务盈利 • 商业银行拥有大量的个人客户交易数据、个人客户
服务数据和个人客户基本资料数据。在这些海量数 据中，隐藏着大量的有价值的客户信息。运用数据 挖掘中的聚类分析技术可以从这些数据集中提取客 户的分类知识。聚类分析技术可以将性质、特征近 似的数据对象归属在相同的群集中。商业银行可以 利用此技术分辨出能有效为之服务的最有价值的客 户，为他们提供更为个性化的服务，从而影响相关 的客户行为并最终达到提高盈利的目的。
4
数据集(属性)
• Count of Debit this Month(这个月取款的次数) • Count of OD(透支的次数) • Amount of Deposit this Month(本月存款的账目) • Amount of Withdraw this Month(本月取款的账目) • Last Transaction Date(上一次交易的日期) • Country Code(客户所属的国家) • Birthday(生日) • Sex(性别)
2
数据集
• 客户数据集包含10,000条客户数据 • 包含有31个特征(属性), 分别为:
• Bank No(银行代码，其值有：004,024,077等) • Account num(账户代码) • Short Name(客户名字) • First Contact Date(第一次接触日期) • account open date(账户开户日期) • account balance(账户当前余额) • account low balance(账户曾经最低余额) • account high balance(账户曾经最高余额) • balance category(余额类型) • Statement Low Balance(最低交易账目，有正有负)
当前余额正负
+
–
145
0
69
0
133
0
6182
1
1985
0
119
94
46
0
380
66
0
413
368
0
当前余额值
均值
标准差
24445.50
73408.73
29164.41
78077.97
152882.48 604633.58
5571.17
23957.76
22102.61
• 把各聚类的数据集还原为原始数据后，再计算各特征的均 值和标准差（数值型的特征）；或者各标称量的数量（标 称型的特征）。
11
聚类结果分析(账户当前余额 )
• 下表所示为10个聚类中各聚类的账户当前余额的正负及账户当 前余额的均值和标准差
聚类
聚类1 聚类2 聚类3
聚类4 聚类5 聚类6 聚类7 聚类8 聚类9 聚类10
• 方法
• k-means算法
• 选取的特征
• 从31个原始属性值中选取23个属性用作聚类（都是数值型或标称型的）
• 聚类参数
• 在经过规格化处理后的数据集中，用k-means算法在选定的23个属性 上进行聚类，设定聚类数为10.
8
各聚类大小
• 各聚类所包含的客户数量如下表
表1
聚类
客户数量
聚类1
145
大聚类可以再继续细分 (作为一个数据集再继续进行 聚类操作, 或直接提高聚类个数)
10
对各聚类结果的处理
• 聚类后的各聚类结果的数据是规格化处理后的数据的结果， 我们要直观地分析各聚类的特点，必须把规格化的数据还 原为原始数据。例如，最小值为-10,000，最大值为1,00 0,000的当前账户余额规格化为[0,1]后就难以理解各账户 间存在的巨大差距，只有把它还原为原始的[-10000, 100 0000]才能使人直观地理解其存在的差距。
3
数据集(属性)
• Statement High Balance(最高交易账目) • Statement Aggregate Debit Balance(聚集透支账目) • Statement Aggregate Debit Day(透支账目的天数) • Statement Aggregate Credit Balance(聚集存款账目) • Statement Aggregate Credit Day(存款账目的开数) • Return Check Count(退回支票的次数) • Status(客户状态) • Audit Granding(授权级别，越高则风险越低) • Salary Before Last Month(上一个月之前自动付款的账目) • Salary last Month(上一个月自动付款的账目) • Salary this Month(这一个月自动付款的账目) • Count of Credit this Month(这个月存款的次数)
• • •
5
数据预处理
• 我们选用Weka数据挖掘工具来对客户的账户数据进 行分析，因此所有的原始数据都必须转换成能被We ka处理的数据集格式。
• 原始数据集的特征主要有四种类型的，分别是：数 值型(numeric)、标称型(nominal)、日期型(date)和 字符串型(string)。
• 对于缺失的属性值，因为Weka中的算法能自动处理 属性值缺失的情况，所以按Weka数据集的格式要求 用“?”表示。
聚类2
69
聚类3
133
聚类4
6183
聚类5
1985
聚类6
213
聚类7
46
聚类8
446
聚类9
413
聚类10
368
9
对聚类大小的分析
由表1可知，各聚类有大有小，且大小悬殊，但也合乎 客户关系处理的目的。客户关系管理的往往是找出一小部 分的特殊客户（占20%左右）来进行特别地对待。在上表 所示的10个聚类中，除去最大的聚类4后其余9个聚类的 客户数达3818人，占总客户量的38.18%；除去最大的两 个聚类（聚类4和聚类5）后其余8个聚类的客户数达1833 人，占总客户量的18.33%.