银行客户行为分析43页PPT
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客户行为分析
客户行为分类
分析型
社交型
主导型
客户行为分析
客户行为分析
主导型顾客(特征)
应对方法
穿着：衣着颜色大胆、前卫、追求名牌!性格:倾向于征服他人，最喜欢暗示:“你行不行?”爱面子、求虚荣、做事比较痛快,是一个典型的感性买家!
一方面特别注意让他感到有面子,关注他内心的感受。另一方面注意在酌词用语上不卑不亢，让他感到我们的品牌力量和人的力量。如果业代抓到了主导型客户的心理,一般情况下会促成购买。
客
户
分析
培训
CUSTOMER ANALYSIS
客户分析是一个集合各种渠道、交互、漏斗分析的过程，客户分析可帮助企业制定更好的战略、构建更好的产品并为客户提供更好的服务
目录
客户分析定义
客户分析思路
客户需求分析
客户需求管理
客户行为分析
客户分析是一个集合各种渠道、交互、漏斗分析的过程，客户分析可帮助企业制定更好的战略、构建更好的产品并为客户提供更好的服务
客户分析的重要性
客户分析是一个集合各种渠道、交互、漏斗分析的过程，客户分析可帮助企业制定更好的战略、构建更好的产品并为客户提供更好的服务
客户分析思路
客户分析思路
分析思路1：客户需求的现状与未来的趋势，客户采购习惯的变化，客户内部的结构性变化等。分析思路2：分析客户群体、客户需求转变、客户体验、渠道变化等。分析思路3：市场细分、客户需求分析、客户购买行为分析等。分析思路4：客户未来几年的发展战略方向是什么，客户存在的痛点。分析思路5：客户如何分类（市场细分）、客户有哪些需求和偏好，关键购买因素，目前市场空间或存量估计，可与参与的空间或概率（机会评估）等。
客户需求分析
可是，半年过去了，陈元的订单量很不理想，甚至不能完成销售任务，而一个看上去并不卖力的销售员张闽却完成了任务。现在试用期已满，刘经理很困惑，他不知道为什么，也不知道该怎么办。炒了吧，真舍不得，不仅因为他很少见到这么努力的员工
网上银行用户行为调查报告-PPT精选文档
制约网上银行发展的瓶颈在哪里？
针对网银呆滞用户群体：导致他们不使用网银的主要原因是觉得没用、 觉得不安全不敢用、操作复杂不好用。安全性是最受关注的话题，操作 的易用性也不容忽视。
调查结果2：网银呆滞用户不使用网银的原因
我用的很少，没什么用 感觉安全性差 操作复杂，不好用 其他 银行客户人员的服务水平及态度比较差 交易费用以及其他费用的比较高
1.4% 16.9% 9.5% 42.9% 39.4% 53.5% 67.6%
用户对网上银行易用性的体验如何？
网银活动用户对目前网银易用性各环节的体验感受还比较满意，但依然有 较大的提升空间。
调查结果4：国内十大城市网银活动用户最常用的网银功能
查询和交易操作过程流畅 容易找到需要的功能 功能操作说明准确、无歧义，不用看帮助信息就能顺 利使用 登录时很少发生输入错误 容易安装 提供各种简化操作的辅助功能，减少重复操作和输入
2019年网上银行用户行为调查背景
调查范围及对象： 全国范围，13周岁及以上中国城镇居民。
抽样范围：全国7大区的35个大中型城市。
成功样本量：5070人 调查方法：电话随机调查。
调查时间：2019年8月10日-2019年9月10日
调查发现：网银普及程度不高
2019年全国范围内，个人网银用户比例为19.9%，其中活动用户比例 为15.7%，呆滞用户比例为3.2%；计划在未来一年开通使用的个人网 银潜在用户比例为23.0%，但更多用户（58.2%）依然不打算使用。
4.7% 0.4% 0.4% 28.3% 22.0% 62.3%
用户常用的网银功能有哪些？
网银活动用户最常用的网银功能是账户查询、网上支付、转账汇款和网上 缴费这些传统银行业务，客户对新功能的需求并不突出。
顾客购买行为分析PPT
提高客户满意度
通过顾客购买行为分析，企业可以更好地理解顾客的需求和期望，提供更个性化的服务和解决方案，从 而提高客户满意度和忠诚度。
未来研究方向
跨文化研究
探讨不同文化背景下顾客的购买行为差异，为企业制定全球化营 销策略提供依据。
新兴市场研究
随着新兴市场的崛起，研究这些市场中的顾客购买行为特点和发展 趋势，对于企业拓展市场具有重要意义。
结构
本报告将分为引言、正文和结论三个 部分。
内容
正文部分将详细分析顾客购买行为的 各个方面，包括市场细分、消费者行 为模式、购买决策过程等。
பைடு நூலகம்
02
顾客购买行为概述
什么是顾客购买行为
顾客购买行为是指消费者在寻找、选 择、购买、使用、评估和处置商品、 服务以及理念、体验和愿望以满足其 需求和愿望的过程。
经济因素
经济状况
经济状况影响消费者的购买力和消费选择， 经济繁荣时期消费者更注重品质和品牌，经 济萧条时期则更注重价格和实用性。
价格水平
价格水平直接影响消费者的购买决策，高价 格可能导致消费者选择替代品或减少购买量。
心理因素
需求与动机
消费者的需求和动机是影响其购买行为的重 要心理因素，例如追求新鲜感和刺激的消费 者更可能尝试新产品。
总结词
消费者对不同产品或服务进行比较和评估的过程
详细描述
消费者根据收集到的信息，对不同产品或服务进行比较，评估其性能、价格、品牌等方面的优劣。
购买决策
总结词
消费者做出购买决定的过程
详细描述
消费者在评估不同方案后，综合考虑各种因素，最终做出购买决定。
购后行为
总结词
消费者购买后对产品或服务的评价和行 为
通过顾客购买行为分析，企业可以更好地理解顾客的需求和期望，提供更个性化的服务和解决方案，从 而提高客户满意度和忠诚度。
未来研究方向
跨文化研究
探讨不同文化背景下顾客的购买行为差异，为企业制定全球化营 销策略提供依据。
新兴市场研究
随着新兴市场的崛起，研究这些市场中的顾客购买行为特点和发展 趋势，对于企业拓展市场具有重要意义。
结构
本报告将分为引言、正文和结论三个 部分。
内容
正文部分将详细分析顾客购买行为的 各个方面，包括市场细分、消费者行 为模式、购买决策过程等。
பைடு நூலகம்
02
顾客购买行为概述
什么是顾客购买行为
顾客购买行为是指消费者在寻找、选 择、购买、使用、评估和处置商品、 服务以及理念、体验和愿望以满足其 需求和愿望的过程。
经济因素
经济状况
经济状况影响消费者的购买力和消费选择， 经济繁荣时期消费者更注重品质和品牌，经 济萧条时期则更注重价格和实用性。
价格水平
价格水平直接影响消费者的购买决策，高价 格可能导致消费者选择替代品或减少购买量。
心理因素
需求与动机
消费者的需求和动机是影响其购买行为的重 要心理因素，例如追求新鲜感和刺激的消费 者更可能尝试新产品。
总结词
消费者对不同产品或服务进行比较和评估的过程
详细描述
消费者根据收集到的信息，对不同产品或服务进行比较，评估其性能、价格、品牌等方面的优劣。
购买决策
总结词
消费者做出购买决定的过程
详细描述
消费者在评估不同方案后，综合考虑各种因素，最终做出购买决定。
购后行为
总结词
消费者购买后对产品或服务的评价和行 为
《银行客户数据分析》课件
第三方数据
来自其他金融机构、征信机构等 的客户信用评分、消费行为等信 息，有助于评估客户的信用风险 和消费潜力。
80%
社交媒体数据
通过分析社交媒体上的客户评论 、反馈等信息，了解客户对银行 的评价和需求，有助于改进服务 质量。
数据质量与清洗
数据完整性
确保数据的完整性和准确性， 避免缺失值和异常值对分析结 果的影响。
银行客户数据分析
目
CONTENCT
录
• 引言 • 数据分析方法 • 客户数据来源 • 客户画像构建 • 客户分群与细分 • 客户价值评估与客户获取策略 • 数据可视化与报告
01
引言
目的和背景
目的
通过数据分析，深入了解银行客户的消费行为、偏好和需求，为 银行提供更有针对性的产品和服务。
背景
随着科技的发展和市场竞争的加剧，银行客户数据分析已成为银 行业务发展的重要支撑。通过对客户数据的分析，银行可以更好 地满足客户需求，提高客户满意度，增加业务收入。
提高运营效率
通过对业务流程数据的分析， 银行可以发现潜在的优化点， 提高运营效率。
02
数据分析方法
描述性分析
总结：描述性分析是对数据进行简单的描述和整理，以揭示数据 的基本特征和规律。
通过统计指标如均值、中位数、众数、方差等，对客户数据进行 汇总和展示，帮助银行了解客户的基本情况，如年龄、性别、职 业等。
通过对比行业标准和最佳实践，分析银行客户数据的优劣势，提出针对性的优化建议，例如优化产品设计、提升服务质量等 。
03
客户数据来源
银行内部数据
存款数据
包括各类存款的金额、期限、利率等信息，反映 客户的资金状况和投资偏好。
交易数据
来自其他金融机构、征信机构等 的客户信用评分、消费行为等信 息，有助于评估客户的信用风险 和消费潜力。
80%
社交媒体数据
通过分析社交媒体上的客户评论 、反馈等信息，了解客户对银行 的评价和需求，有助于改进服务 质量。
数据质量与清洗
数据完整性
确保数据的完整性和准确性， 避免缺失值和异常值对分析结 果的影响。
银行客户数据分析
目
CONTENCT
录
• 引言 • 数据分析方法 • 客户数据来源 • 客户画像构建 • 客户分群与细分 • 客户价值评估与客户获取策略 • 数据可视化与报告
01
引言
目的和背景
目的
通过数据分析，深入了解银行客户的消费行为、偏好和需求，为 银行提供更有针对性的产品和服务。
背景
随着科技的发展和市场竞争的加剧，银行客户数据分析已成为银 行业务发展的重要支撑。通过对客户数据的分析，银行可以更好 地满足客户需求，提高客户满意度，增加业务收入。
提高运营效率
通过对业务流程数据的分析， 银行可以发现潜在的优化点， 提高运营效率。
02
数据分析方法
描述性分析
总结：描述性分析是对数据进行简单的描述和整理，以揭示数据 的基本特征和规律。
通过统计指标如均值、中位数、众数、方差等，对客户数据进行 汇总和展示，帮助银行了解客户的基本情况，如年龄、性别、职 业等。
通过对比行业标准和最佳实践，分析银行客户数据的优劣势，提出针对性的优化建议，例如优化产品设计、提升服务质量等 。
03
客户数据来源
银行内部数据
存款数据
包括各类存款的金额、期限、利率等信息，反映 客户的资金状况和投资偏好。
交易数据
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
商业银行的客户分析
操作风险来源
操作风险的来源主要包括员工失误、系统故障、外部欺诈等。
操作风险评估方法
商业银行可以采用定性和定量相结合的方法，如内部风险评级法、 关键风险指标法等，对操作风险进行评估。
05 客户关系管理
客户关系维护策略
客户细分
根据客户的需求、行为和价值，将客户划分为不 同的细分市场，以便提供更有针对性的服务。
客户沟通
建立有效的沟通渠道，及时了解客户需求和反馈 ，提高客户满意度。
客户关怀
通过提供个性化的关怀服务，如生日祝福、节日 问候等，增强客户忠诚度。
客户忠诚度提升计划
积分奖励计划
根据客户的消费行为和贡献，提供积分奖励，鼓励客户增加消费 和业务办理。
优质服务承诺
提供高效、专业的服务，确保客户在银行的服务体验满意。
财务指标
财务指标是客户价值评价体系的重要组成部分，包括客户的存款、贷款、理财产品购买等 业务数据，以及客户的收入、支出、资产等财务数据。通过对这些数据的分析，商业银行 可以了解客户的财务状况和金融需求。
忠诚度
忠诚度是客户价值评价体系中的另一个重要指标，它反映了客户对商业银行的信任和满意 度。商业银行可以通过客户对产品和服务的满意度调查、客户投诉处理情况等方面来评估 客户的忠诚度。
客户价值评价体系
信用状况
信用状况是客户价值评价体系中的关键指标，它直接关系到商业银行的风险控制和业务发展。商业银行需要定期 评估客户的信用状况，包括客户的还款记录、逾期情况、担保情况等，以便及时发现和化解潜在风险。
风险评估
风险评估是客户价值评价体系中的重要组成部分，它涉及到商业银行的业务发展和风险控制两个方面。商业银行 需要对客户进行全面的风险评估，包括市场风险、信用风险、操作风险等，以便制定相应的风险控制策略和业务 发展计划。
操作风险的来源主要包括员工失误、系统故障、外部欺诈等。
操作风险评估方法
商业银行可以采用定性和定量相结合的方法，如内部风险评级法、 关键风险指标法等，对操作风险进行评估。
05 客户关系管理
客户关系维护策略
客户细分
根据客户的需求、行为和价值，将客户划分为不 同的细分市场，以便提供更有针对性的服务。
客户沟通
建立有效的沟通渠道，及时了解客户需求和反馈 ，提高客户满意度。
客户关怀
通过提供个性化的关怀服务，如生日祝福、节日 问候等，增强客户忠诚度。
客户忠诚度提升计划
积分奖励计划
根据客户的消费行为和贡献，提供积分奖励，鼓励客户增加消费 和业务办理。
优质服务承诺
提供高效、专业的服务，确保客户在银行的服务体验满意。
财务指标
财务指标是客户价值评价体系的重要组成部分，包括客户的存款、贷款、理财产品购买等 业务数据，以及客户的收入、支出、资产等财务数据。通过对这些数据的分析，商业银行 可以了解客户的财务状况和金融需求。
忠诚度
忠诚度是客户价值评价体系中的另一个重要指标，它反映了客户对商业银行的信任和满意 度。商业银行可以通过客户对产品和服务的满意度调查、客户投诉处理情况等方面来评估 客户的忠诚度。
客户价值评价体系
信用状况
信用状况是客户价值评价体系中的关键指标，它直接关系到商业银行的风险控制和业务发展。商业银行需要定期 评估客户的信用状况，包括客户的还款记录、逾期情况、担保情况等，以便及时发现和化解潜在风险。
风险评估
风险评估是客户价值评价体系中的重要组成部分，它涉及到商业银行的业务发展和风险控制两个方面。商业银行 需要对客户进行全面的风险评估，包括市场风险、信用风险、操作风险等，以便制定相应的风险控制策略和业务 发展计划。
商业银行的客户分析
客户集中度风险分析
总结词
客户集中度风险分析是商业银行客户分析的 重要环节，通过对客户集中度的评估，商业 银行可以识别和预测潜在的集中度风险。
详细描述
客户集中度风险分析包括对单一客户或客户 群体的授信集中度、行业集中度、地区集中 度等方面的评估。通过对集中度风险的全面 了解，商业银行可以更好地制定风险管理策 略，降低集中度风险对信贷资产质量的影响 。同时，合理的客户集中度也有助于商业银
行实现业务多元化和分散风险的目标。
05
客户关系管理
客户关系维护策略
客户细分
根据客户的需求、行为和价值，将客 户划分为不同的细分市场，以便提供 更有针对性的服务。
定制化服务
根据客户的具体需求和偏好，提供定 制化的金融产品和服务，以满足客户 的个性化需求。
定期沟通
与客户保持定期的沟通，了解客户需 求的变化，并及时调整服务策略。
客户产品偏好分析
总结词
客户产品偏好分析是商业银行客户分析的重要环节，通过对客户使用银行产品的偏好进 行分析，可以了解客户对不同类型产品的需求和喜好，从而更好地设计产品和服务。
详细描述
商业银行可以通过收集客户使用银行产品的数据，包括存款、贷款、理财、信用卡等产 品的使用情况，分析客户对不同类型产品的偏好和需求。通过这些数据的分析，商业银 行可以发现客户对不同类型产品的需求和喜好，为产品设计和服务创新提供依据，提高
命周期价值。
高价值客户识别与维护
高价值客户特征
个性化服务与产品
识别高价值客户的特征，如资产规模大、 交易活跃、信用良好等。
根据高价值客户的需求和偏好，提供个性 化的服务和产品，提高客户满意度和忠诚 度。
定期回访与关怀
优先权益与奖励
《银行客户数据分析》课件
了解如何通过银行客户数据分析来评估风险、优化营销策略、改善客户服务质量和价值，未来将随着技术的发展和数据的增长而不断壮大。
银行客户数据分析
本课程将介绍银行客户数据分析的概念、应用场景和方法。通过数据清洗、 探索、建模和分析，发掘数据中的价值并优化业务决策。
概述
银行客户数据分析是指利用大数据技术和方法对银行客户数据进行深入挖掘和分析，以提供决策支持和 业务优化。
数据获取
我们将介绍银行客户数据的来源、类型以及获取方式，以确保数据的准确性 和完整性。
数据清洗与处理
通过数据清洗和处理，我们可以将数据中的噪声和脏数据去除，从而提高数据的质量和可用性。
数据探索
通过描述性统计、相关性分析和数据可视化等手段，我们可以深入了解银行 客户数据的特征和趋势。
数据建模
我们将介绍常用的预测模型和聚类模型，帮助银行利用数据进行风险评估和 业务优化。
数据分析应用
银行客户数据分析
本课程将介绍银行客户数据分析的概念、应用场景和方法。通过数据清洗、 探索、建模和分析，发掘数据中的价值并优化业务决策。
概述
银行客户数据分析是指利用大数据技术和方法对银行客户数据进行深入挖掘和分析，以提供决策支持和 业务优化。
数据获取
我们将介绍银行客户数据的来源、类型以及获取方式，以确保数据的准确性 和完整性。
数据清洗与处理
通过数据清洗和处理，我们可以将数据中的噪声和脏数据去除，从而提高数据的质量和可用性。
数据探索
通过描述性统计、相关性分析和数据可视化等手段，我们可以深入了解银行 客户数据的特征和趋势。
数据建模
我们将介绍常用的预测模型和聚类模型，帮助银行利用数据进行风险评估和 业务优化。
数据分析应用