博碩士論文 954303024 詳細資訊




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姓名 黃青弘(Ching-Hung Huang)  查詢紙本館藏   畢業系所 資訊管理學系在職專班
論文名稱 利用資料採礦技術提昇財富管理效益 -以個案銀行為主
(Using Data Mining methodology to improve Wealth Management benefits-Base on a Case Study )
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摘要(中) 隨著金融市場的自由開放,三步一小家本土銀行,五步一大家私人銀行,還有隨處可見的外商銀行,讓產業變得非常競爭。 為了要爭取客戶,只能壓低利潤,削價競爭,賺取微薄利差。 自從『顧客關係管理』開始被熱烈討論後,業界的經營模式,已擺脫過去以產品為導向的銷售方式,漸漸走向個人化與客製化服務。 『財富管理』是近年來在金融業最受重視的業務。 銀行除了要有能力提供高品質財富顧問服務,以及豐富的產品架構外,更要進一步了解自己的客戶,加強與客戶之間的互動關係,才能適時給予良好的理財建議,提升銀行銷售能力,為客戶與銀行創造利潤雙贏。
本研究在積極找出個案銀行客戶的特徵輪廓,探索客戶的喜好,了解高價值客戶的生命週期特徵與其關聯式產品分析。 另外,用更精確的方法,找到個案銀行高價值客戶。 經過研究發現以下幾個特點:1.原本認定高資產客戶為個案銀行的貴賓理財戶,結果應建議銀行重新定義貴賓專戶,是有高貢獻的客戶。 2.客戶會因為消費能力與消費意願不同,而購買不一樣的商品。 3.高價值客戶的生命週期特徵與產品喜好。 4.透過客戶基本資料分析、理財專員業務經驗與資料採礦科學方法,可以提昇命中高價值客戶之精準度。
摘要(英) Along with the finance marketing free opening, a great diversity of banks has emerged to fulfill customers’ demands, and the industry becomes extremely competitive. Banks are willing to lower their profits hoping to obtain more valuable customers. Since the “Customer Relationship Management” starts to be discussed popularly in the field of the management pattern, market strategy is no longer led by product oriented, instead it targets on personalized and customized services. “Wealth Management” is becoming the cutting edge of business in the financial industry. The banks not only are expected to provide their with high quality wealth consultant service, they are must able to know their customers well, and to enhance customer interaction relations. Being able to provide the right product to the right person in the right moment will promote the bank sale abilities to make more profits.
This research is discovering the case study bank’s customer characteristic outline, exploring customer preference, understanding the high value customer life cycle characteristic and the associated product analysis. Moreover, we hope to find the high value customer in each case study with a more precise method. In this research, we discover the following characteristics: First of all, the high property customers, we recognized, might not be really VIP customers in the case study bank. The result suggests the bank should redefine those profit customers as the high contribution customers. Secondly, customers’ choice of preference is variable because of expense abilities and wishes. Thirdly, high value customer’s life cycle characteristic and their product preferences can be vary. Lastly, from customer profile analysis, expert’s experiences and the Data Mining methodology, we could obtain the high value customer more accurately.
關鍵字(中) ★ 資料採礦
★ 財富管理
★ 顧客關係管理
★ 精準度
關鍵字(英) ★ CRM
★ Wealth Management
★ Data Mining
★ Accuracy
論文目次 目 錄
摘 要 I
ABSTRACT II
目 錄 IV
表目錄 VI
圖目錄 VII
第一章 緒論 1
1.1研究動機 1
1.2研究目的 3
1.3研究流程與論文架構 4
第二章 文獻探討 5
2.1財富管理的定義 5
2.2財富管理的目的 7
2.3知識發掘的方法論 9
第三章 個案簡介 11
3.1個案銀行背景介紹 11
個案銀行歷史沿革 11
個案銀行經營狀況 12
個案銀行營業據點 15
3.2 個案銀行財富管理組織介紹 17
第四章 研究方法 18
4.1研究方法流程 18
4.2業務問題與目標確認 24
4.3架構與技術準備 28
4.4資料準備與整理 30
4.5資料分析與探勘結果 31
研究一: 客戶區隔 側繪高貢獻度客戶輪廓 31
研究二:高價值客戶之生命週期服務 48
研究三:提升高價值客戶命中精準度 55
第五章 結論 60
5.1研究結論與建議 60
5.2未來研究方向 62
參考文獻 63
一、中文參考文獻: 63
二、英文參考文獻: 65
三、參考網站部份: 66
附錄A 變異數質量分析表 67
附錄B 變異數離散化 68
附錄C 決策樹分佈圖 70
參考文獻 一、中文參考文獻:
1.Michael J. A. Berry/Gordon S. Linoff ,資料採礦 顧客關係管理暨電子行銷之應用‧數博網資訊股份有限公司,2001-1。
2.「資料採礦方法技術與企業應用」‧輔仁大學管理學院商業智慧知識管理研究發展中心,2005-3。
3.David Maude,全球私人銀行與財富管理新趨勢‧財信出版,2008-3。
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6.黃思明,「匯豐汽車-eMentor 首部曲」,光華管理個案收錄庫,2007-02。
7.黃思明,「匯豐汽車-eMentor 二部曲」,光華管理個案收錄庫,2007-03。
8.李燕君, 「利用資料挖掘技術深化顧客關係」,彰銀期刊第55卷十一期,2006-11。
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11.林柏甫(2003),「客戶關係管理應用於顧客保留及顧客成長-以電子業為例」, 國立成功大學高階管理碩士在職專班(EMBA)論文。
12.王景聰(2003),「運用資料挖掘技術於信用卡顧客關係管理之研究」,元智大學工業工程與管理學系(所)碩士論文。
13.楊清潭(2003),「應用資料探勘技術於顧客價值分析之研究」,東吳大學商學院資訊科學系論文。
14.簡析潔 (2004),「顧客關係管理系統開發專案風險之研究」,國立中央大學企業管理研究所論文。
15.楊建民(2004),「本國金融業發展境外財富管理業務(Offshore Wealth management)之探討」,國立中央大學財務金融學系碩士在職專班論文。
16.張瑞芬(2004),「應用資料採礦技術評估客服中心顧客關係管理之績效」,國立清華大學工業工程與工程管理學系碩士論文。
17.林南宏(2004),「資料庫行銷於商業銀行之經營管理研究-以C銀行個人消費金融事業處為例」,大同大學事業經營研究所碩士論文。
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20.李秉翰(2006),「以資料探勘技術分析國內學生族群與社會人士使用信用卡行為-以C銀行為例」,國立中正大學行銷管理研究所碩士論文。
21.陳詩瀅(2006),「 整合顧客價值之客戶終身價值(LTV)模式:零售市場之應用」,國立交通大學資訊管理研究所碩士論文。
22.陳世英(2006),「 財富管理業務架構暨財富管理帳戶之研究」,中華民國證券商業同業公會。
二、英文參考文獻:
1.Cios, K.J.; Pedrycz, W.; Swiniarsk, R.M. (1998),“Knowledge Discovery Process”, Data Mining Methods for Knowledge Discovery.
2.Turban, Leidner, McLean, Wetherbe (2006),“Knowledge Management”, Information Technology For Management 5th Edition.
3.Michael Berry & Gordon Linoff (1997),“ Data Mining Techniques for Marketing, Sales and Customer Support”, John Wiley & Sons.
4.Alex Berson, Stephen J. Smith (1997),“ Data Warehousing, Data Mining, and OLAP”, McGraw Hill.
5.Jack E. Olson (2002),“Data Quality: The Accuracy Dimension”, Morgan Kaufmann.
6.Dorian Pyle (2003) , “Business Modeling and Data Mining”, Morgan Kaufmann.
7.Berry, M. J. A. and Linoff, G., (1997),“Data Mining Technique for Marketing: Sales, and Customer Support”, New York, John Wiley & Sons, Inc.
8.Cabena, P.,(1998) “Discovering Data Mining: from Concept to Implementation” Upper Saddle River, New York: Pretice Hall.
三、參考網站部份:
1. 行政院金融監督管理委員會
http://www.banking.gov.tw
2. 財政部證券暨期貨管理委員會
http://www.sfc.gov.tw
3. 台灣證券交易所
http://www.tse.com.tw/plan/essay/470/Liao.htm
4. 中華民國證券商業同業公會
http://www.csa.org.tw/csadef.asp
指導教授 陳彥良(Yen-Liang Chen) 審核日期 2008-7-9
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