原创《基于关联规则挖掘商业银行信贷产品交叉营销》：本文关于关联规则论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
[摘 要] 交叉营销是商业银行开展营销活动、进行客户关系管理,降低成本、增加利润的关键.关联规则挖掘能够分析银行海量交易数据获得潜在规则,为商业银行交叉營销提供强有力的支持.采用关联规则分析中的Apriori和Carma算法,从信贷产品类别和具体产品两个层面,对商业银行信贷产品的年度交易记录进行数据挖掘.研究结果显示,关联规则挖掘应用于商业银行信贷产品交叉营销研究是可行的和有效的,对于已购买不同种类、不同具体产品的客户,需要综合考虑关联规则的具体形式、支持度、置信度等各方面,制定批量营销、精准营销、套餐营销等不同的交叉营销策略.
[关键词] 关联规则挖掘；商业银行；信贷产品；交叉营销
[中图分类号] F830.33 [文献标识码] A
[文章编号] 1009-6043（2017）03-0103-04
Abstract： Cross marketing is the key to holding marketing activities, customer relationship management, decrease of cost and increase of revenue for commercial banks. Association rule mining could help analyze the large amount of transaction data on banks for obtaining potential rules and offering strong support to the cross marketing of commercial banks. With Apriori and Carma, two analysis algorithms of association rules, the annual transaction record of the credit products of commercial banks are analyzed from the perspectives of credit product category and specific product. The result shows that it is feasible and effective to apply association rules mining into the study of cross marketing of credit products of commercial banks. As to customers who buy specific products of different category, the specific form, support degree, and degree of confidence should be considered comprehensively for creating different cross marketing such as bulk marketing, precision marketing and package marketing.
Key words： association rule mining, commercial banks, credit product, cross marketing
一、引言
交叉营销（Cross Selling）是一种发现顾客的多种需求,并通过满足其需求而销售多种相关服务或产品的一种新兴营销方式.由于银行业市场竞争的日益激烈,银行想要依靠获得新客户的方式来开展经营活动越来越困难.交叉销售作为一种向现有客户销售更多产品的一种营销方式,正好适应了市场竞争环境的变化.有关研究表明[1],开发一个新客户的费用是保留一个老客户费用的5倍,成功保留老客户可大幅节约企业成本、增加企业利润,交叉销售正是银行保留老客户的一种非常重要的方法.同时,交叉营销还有助于商业银行更有针对性地开展营销活动,扩大销售量,提高客户满意度.
作为数据挖掘（Data Mining）中最活跃的研究方法之一,关联规则挖掘（Association rule mining）能够“在大量的数据中挖掘知识”[2],从庞大的企业历史资料中,找出隐藏的规律并建立模型预测未来[3].关联规则分析在个性化推荐、医疗数据分析、语义分析等领域都有广泛的作用[4]-[6],同时也适用于银行业研究：通过挖掘银行海量的交易数据,获得信贷产品被同一客户购买的潜在规则,为商业银行交叉营销提供强有力的支持.
为了充分发挥关联规则挖掘对商业银行信贷产品交叉营销的决策支持作用,本文针对商业银行的实际情况和交叉营销需求,采用Apriori和Carma算法,以某银行的实际业务数据为例,对其信贷产品的中小企业年度购买记录进行数据挖掘.经过对信贷产品分类和具体产品两个层面的挖掘分析,改善了商业银行进行信贷产品交叉营销过程中针对性不足的问题,给出了交叉营销思路和相关建议.
二、关联规则挖掘的适用性分析
关联规则分析的目的是找出数据库中隐藏的关系网,挖掘出隐藏在数据库中的关联规则,利用这些关联规则可以根据已知情况对未知问题进行推测判断[7].关联规则分析的基本思想是,若数据集中两个或多个数据项同时出现在同一笔或同一个客户交易中的概率很高,则认为这些数据项之间存在某种关联,从而可建立起关联规则.[1]
商业银行常规的产品设计和营销,尤其是交叉营销,采取的是自上而下的思路.首先,商业银行锚定一组设想的需求设计产品；其次,在要通过交叉营销推广该产品时,根据之前确定的需求设想一组规则,在已有客户库中筛选出可能具有这些需求的客户；最后,试图用该产品的特点匹配筛选出的客户的需求进行营销.然而,在这个过程中,产品所针对的需求、客户的筛选规则、筛选出的客户所具有的需求特征都是商业银行根据经验、观察和调研设计的,并没有通过实际数据的验证,其中可能存在或大或小的偏差,产品的特点也许并不能满足原先设想的客户群体的实际需求,或者没有推销到真正需要的客户群体中.
关联规则论文参考资料：
结论：基于关联规则挖掘商业银行信贷产品交叉营销为关于关联规则方面的论文题目、论文提纲、关联规则apriori算法论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
