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    基于貝葉斯分類的客戶分層體系

    2015-01-20 03:45:12牛曉霞
    金融經(jīng)濟(jì) 2014年5期
    關(guān)鍵詞:營銷策略數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)銀行

    牛曉霞

    摘要:本文分析了商業(yè)銀行客戶信息數(shù)據(jù)的基本規(guī)律,結(jié)合了貝葉斯分類的理論知識進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘,實(shí)現(xiàn)了對客戶信息數(shù)據(jù)的有效利用,提出了分層營銷,分層服務(wù)的理念,實(shí)現(xiàn)了商業(yè)銀行利益最大化的營銷策略。

    關(guān)鍵詞:商業(yè)銀行;營銷策略;貝葉斯分類;數(shù)據(jù)挖掘

    一、商業(yè)銀行現(xiàn)狀

    隨著國內(nèi)商業(yè)銀行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的不斷深入,銀行服務(wù)方面的競爭已經(jīng)進(jìn)入了白熱化的競爭階段。由以往規(guī)律可知,銀行80%的業(yè)務(wù)主要集中在20%的客戶上。高效率的利用客戶資源數(shù)據(jù)、關(guān)注高價值的客戶,保證這些客戶可以獲得特殊的服務(wù)和待遇,使這類客戶成為商業(yè)銀行的忠實(shí)顧客是贏得競爭的關(guān)鍵。目前,商業(yè)銀行擁有大量的個人客戶交易數(shù)據(jù)、個人客戶服務(wù)數(shù)據(jù)和個人客戶基本資料數(shù)據(jù),這些海量數(shù)據(jù),普遍只被商業(yè)銀行用于統(tǒng)計各項(xiàng)指標(biāo)、任務(wù)的完成情況,沒有做到充分利用客戶信息數(shù)據(jù)的目的,造成了數(shù)據(jù)資源的浪費(fèi)。所以,在商業(yè)銀行競爭白熱化的今天,如何利用龐大的客戶信息數(shù)據(jù),建立合理的客戶分層模式以確定營銷戰(zhàn)略是一個重要的競爭手段。

    例如,某商業(yè)銀行(以蘭州銀行為例),會不定期推出“百合理財”產(chǎn)品(目標(biāo)人群是自有資金達(dá)到5萬元以上的客戶),但是“百合理財”產(chǎn)品有兩類,其中有一類是適用于“保本型”客戶,另一類是適用于“非保本型”客戶。通常,商業(yè)銀行對有意向購買“百合理財”產(chǎn)品的客戶采用填寫問卷的方式進(jìn)行區(qū)分,分?jǐn)?shù)達(dá)到21分以上的客戶建議購買“非保本”的理財產(chǎn)品,分?jǐn)?shù)不夠的客戶建議購買“保本型”理財產(chǎn)品??梢钥闯?,這種答卷方式是機(jī)械的,不僅浪費(fèi)時間,而且劃分也不準(zhǔn)確。

    現(xiàn)在,商業(yè)銀行可以結(jié)合以往經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析技術(shù)可以從這些數(shù)據(jù)集中提取客戶的屬性知識。聚類分析技術(shù)可以將性質(zhì)、特征近似的數(shù)據(jù)對象歸屬在相同的群集中。這樣,會分析得出不同種類人群購買產(chǎn)品的特點(diǎn),歸納出“保本型”和“非保本型”客戶的規(guī)律,將此規(guī)律運(yùn)用到以后的客戶,為目標(biāo)客戶提供更為個性化的服務(wù),達(dá)到提高效益的目的。由此可見,制定合理的分層營銷策略對商業(yè)銀行的長久發(fā)展意義重大,它關(guān)系到一個商業(yè)銀行能否在極短的時間內(nèi)吞吐資金,回籠客戶以及銀行的效益。

    二、貝葉斯分類的思想

    所謂分層營銷就是有差別的營銷,對不同的客戶的投入和服務(wù)不同。通常,分層營銷的基本模式為:

    (1)優(yōu)質(zhì)系統(tǒng)大戶、特大戶——由高層營銷班子負(fù)責(zé)營銷(高檔次特殊服務(wù));

    (2)中等客戶(含個人大客戶)、區(qū)域性大戶——中層營銷精英負(fù)責(zé)(高層次金融服務(wù));

    (3)小客戶(含個人中小客戶)——由基層營銷人員負(fù)責(zé)(優(yōu)質(zhì)柜員服務(wù)、引導(dǎo)自助服務(wù))。

    從上面的分析可以,如何將大批量的客戶數(shù)據(jù)劃分為不同層次是進(jìn)行營銷的關(guān)鍵。通過分析客戶資料數(shù)據(jù)的特點(diǎn),利用貝葉斯分類的相關(guān)知識進(jìn)行分類,其主要原理是通過對某對象的先驗(yàn)概率,利用貝葉斯公式計算出后驗(yàn)概率,即該對象屬于某一類的概率。選擇具有最大后驗(yàn)概率的類作為該對象所屬的類。

    下圖1是貝葉斯分類的工作流程圖:

    圖1 貝葉斯分類的流程圖

    從上圖1可知,需要先構(gòu)造數(shù)據(jù)、歸納屬性。通過對大量的客戶信息的歸納統(tǒng)計,商業(yè)銀行的客戶信息主要記錄了一個客戶的年齡、出生地點(diǎn)、性別、教育水平、健康狀況、婚姻狀況、職業(yè)狀況、工作級別、工作年限、月薪等屬性。

    下表1統(tǒng)計了10000名購買“百合理財”客戶的相關(guān)信息(以蘭州銀行為例),如下表1所示:

    表1 客戶信息數(shù)據(jù)表統(tǒng)計

    客戶號性別年齡受教育程度婚否工資水平購買類型

    X1男25大專已婚4000-5000非保本型

    X2女30高中未婚2000-3000保本型

    X3男37本科未婚3500-4500保本型

    X4女38本科已婚4000-5000非保本型

    X5男49本科已婚3000-4000非保本型

    ……………………………………

    X10000女76高中未婚2000-3000保本型

    在分類的過程中,主要用到了下面4個公式,計算概率。公式信息如下所示:

    先驗(yàn)概率

    p(w1),p(w2)(公式1)

    類條件概率

    P(x/wi)=12πδexp(-(x-u)22δ2)(公式2)

    后驗(yàn)概率p(wt/x)的計算,通過貝葉斯公式:

    p(wi/x)=p(x/wi)p(wi)∑2i=1p(x/wi)p(wi)

    (公式3)

    似然比的計算:

    r(x)=e-(y-u1)22 δ21

    e-(y-u2)22 δ22

    ω1>

    <ω2

    ((pw1/pw2)*sqrt(δ1/δ2))

    (公式4)

    利用貝葉斯的相關(guān)知識,將客戶屬性抽象化為不同數(shù)據(jù),通過計算概率的方式,將不同客戶進(jìn)行分類,達(dá)到分層營銷,分層管理,利益最大化的目標(biāo)。

    三、貝葉斯分類的算法實(shí)現(xiàn)

    通常,貝葉斯分類的主要過程歸納為:第一步,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,將相應(yīng)屬性值轉(zhuǎn)化為數(shù)字;第二步,構(gòu)造貝葉斯分類模型;第三步,計算概率——聚類;第四步,根據(jù)不同的聚類結(jié)果對客戶進(jìn)行分層營銷。 本文選擇10000個樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析,為簡單起見,選取一個屬性(年齡)作為分類的特征,統(tǒng)計后的屬性轉(zhuǎn)化為相應(yīng)數(shù)字如下所示:

    u1=30;u2=50; %設(shè)定實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)均值

    covar=25; %設(shè)定實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)協(xié)方差 covar(:,2)=25;

    p_c=[1 1];%兩類樣本數(shù)據(jù)比例

    N_c=10000; %樣本總數(shù)

    M=length(p_c);%高斯數(shù)據(jù)的類別數(shù)

    p_c=round(p_c/sum(p_c)*N_c); % 每一類高斯數(shù)據(jù)的樣本個數(shù)

    N = sum( p_c );% 總共的樣本個數(shù)

    數(shù)據(jù)設(shè)定完畢,本文利用matlab繪制兩類數(shù)據(jù)的類條件概率曲線圖,如下圖2所示:

    圖2 類條件概率圖

    從上圖2可知,兩條曲線與x軸所圍區(qū)域是分類錯誤的數(shù)據(jù),即上圖的陰影部分。利用如下公式,計算可得10000個樣本分類正確的概率。

    location1=length(find((X1-40)>0));%統(tǒng)計第一類劃分錯誤的樣本數(shù)據(jù)個數(shù)

    location2=length(find((X2-40)<0)); %統(tǒng)計第二類劃分錯誤的樣本數(shù)據(jù)個數(shù)

    total_error=location1+location2;

    correct=(N-total_error)/N;%正確率計算

    計算得正確率:correct=0977,分類的正確率達(dá)到了9770%,可見利用貝葉斯進(jìn)行客戶分類,達(dá)到了目標(biāo)效果。

    用公式(1-3),繪制的后驗(yàn)概率如下圖3所示:

    圖3 貝葉斯分類結(jié)果

    利用公式(4)計算得似然比為40,在橫軸為40的地方繪制一條垂直于x軸的曲線,從上圖4可知,小于40歲的客戶分類為購買“非保本型”理財產(chǎn)品的客戶,大于40歲的客戶分類為購買“保本型”理財產(chǎn)品的客戶。

    四、結(jié)論

    從以上探討可以發(fā)現(xiàn),隨著該技術(shù)自身的不斷發(fā)展,利用貝葉斯分類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在營銷中的應(yīng)用,正逐步成熟起來。如今,中國的商業(yè)銀行競爭出入白熱化的階段,留住一個客戶比發(fā)展一個客戶更重要,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提高企業(yè)的客戶服務(wù)質(zhì)量、發(fā)現(xiàn)市場、不斷推出新的產(chǎn)品,以便將產(chǎn)品和服務(wù)快捷地送到客戶手中,使客戶感到所提供的產(chǎn)品和服務(wù)具有可接受性、便捷性,從而達(dá)到維持現(xiàn)有客戶、增加新型客戶和提高效益的目的,使本企業(yè)的產(chǎn)品嚴(yán)格區(qū)別于其他企業(yè),建立適合本行發(fā)展的品牌形象,吸引和留住高價值的客戶,對銀行的長遠(yuǎn)發(fā)展至關(guān)重要。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 姚木健 建立分層次營銷體系 實(shí)施客戶分層營銷[J]南方金融, 2004 (11): 43-45

    [2] 謝曉林 中國農(nóng)業(yè)銀行連云港分行客戶關(guān)系管理研究[D]西安: 西北大學(xué), 2006

    [3] 方安儒, 葉強(qiáng), 魯 奇, 等 基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶細(xì)分框架模型[J]計算機(jī)工程, 2009, 35(19): 251-253

    [4] 林士敏, 田鳳占 用于數(shù)據(jù)采掘的貝葉斯分類器研究[J]計算機(jī)科學(xué), 2000, 27(10): 73-76

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