银行批量客户挖掘营销解决方案

         随着金融行业的发展和普及,目前各家银行的业务量和客户量都在快速增长,随着业务量和客户量的增长,银行累计了大量的业务数据。如何让这些大量的数据更好的为银行服务成为银行关注的问题。数据挖掘是从用户的数据中寻找一些有用的规律以及,并按照这些规律来指导企业行为的过程。银行通过数据挖掘,可以分析出隐藏在数据中的规律内容,且由此进一步形成模型化的分析方法。通过数据挖掘还可以建立起整体或某个业务过程局部的不同类型的模型。这些模型不仅可以描述银行当前发展的现状和规律性,而且可以用来预测当条件变化后可能发生的状况。这可以为银行开发新的产品和服务、并提供决策支持依据。

产品定义

我公司与中国科学院、玖富投顾合作进行国内商业银行客户挖掘营销技术研究,综合利用了聚类、决策树、神经网络等数据挖掘算法,其研究成果将达到国内客户细分领域的领先水平。我们提供的银行批量客户挖掘营销解决方案能够解决银行客户营销中存在各类问题,大大提高客户满意度。能够帮助银行对现有客户进行客户分类,实现分类营销,同时还可以进行潜在客户挖潜和交叉销售等。

产品功能

我们的数据挖掘解决方案包括客户基金视图,客户识别模型,潜在客户发现模型,个性化营销模型,标准化营销流程等几个部分,分别针对银行的不同部门和不同各类用户,提供相应的解决方案。

  

产品特色

       提供基于B/S结构的web查询界面,无需安装配置,使用方便;

       可以使用SSIS进行高效的数据处理和转换;

       提供基于OLAP的联机分析查询功能;

       可以提供基于聚类、神经网络、决策树、逻辑回归等多种算法的解决方案。

业务价值

针对银行目前的客户营销现状提出针对的解决方案和策略。

  

 

型案例

       中国银行安徽省淮南分行


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