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    “数据挖掘”让银行赢利
    作者:佚名    商业智能来源:人民网-国际金融报    点击数:    更新时间:2006-12-30    



        金融信息化的过程中,购买设备、使用设备、开发业务流程等一系列的工作仍然只是 
    一小部分;还有更多更加深度和细节的问题需要解决。本文介绍了美国汇丰银行的一个关 
    数据挖掘的应用带来的意想不到的收获,可谓是银行信息化的他山之石 
      
      对不断增长的客户数据进行挖掘,就是建立预测模型来发现交叉销售和翻滚销售 
    机会 
      
      预测分析帮助我们在合适的时间、用合适的产品和服务来接触合适的人。而A公司为 
    我们提供了进行这些分析的有力武器。” 
      
      该项计划帮助银行揭示特定客户的需求,销售增加50%,营销费用减少30%,提高了建 
    立和开展适时营销战略的能力 
      
      美国汇丰银行是HSBC集团成员之一,通过位于纽约的380个分支机构为140多万银行客 
    户提供核算、投资、借贷和其它金融服务。美国汇丰银行资产为350亿美元。 
      
      他们面临的问题是,同一地区可能有多家银行设有分支机构,从而引起持续的竞争来 
    吸引和保持附近的潜在客户。为保持高水平的客户获取和保持率,并维持可赢利性,银行 
    经常要实现以下目标:一、扩展和现有客户的关系;二、控制营销费用以维持利润;三、 
    用新的智能快速转移市场。 
      
      美国汇丰银行使用了某统计分析与数据挖掘解决方案商(以下简称A公司)的方案,对 
    不断增长的客户数据进行挖掘,就是建立预测模型来发现交叉销售和翻滚销售机会。 
    定位于每一产品最有价值的客户可以使销售最大化、营销费用最小化。 
      
      小额银行是一个高竞争性的业务。除了周边其他银行在核算、投资和借贷方面持续不 
    断的竞争,近期一些反常情况显示各种金融服务公司、股票经纪人和抵押公司也加入了这 
    一激烈的竞争之中。 
      
      由于有这么多的机构盯着同一个用户群体,客户保持力的价值大大超过以前。现在许 
    多银行的销售策略都集中在吸引现有客户,来翻滚成熟的产品,或交叉销售新的产品 
     
      
      过去,美国汇丰银行经常使用从市场研究公司购买的生命周期细分信息,如根据临域 
    或细分的收入和购买行为预测研究,来向新旧客户推广产品。 
      
      那种外部的细分方案有它自己的市场,在发展新客户时可能是有价值的。但是,我 
    们认为已经拥有相当多的关于我们现有140万用户的购买习惯和需求的详细和有潜在价值的 
    信息。美国汇丰银行客户获取和研究部经理JoeSomma说。我们只需对这些模式进行挖 
    掘和分析,来了解什么人在什么时候需要什么。这种预测分析帮助我们在合适的时间、用 
    合适的产品和服务接触合适的人。而他们为我们提供了进行这些分析的有力武器。” 
      
      销售增加50 
      
      %根据Somma的说法,关键在于利用A公司来发现和过去表现出特定购买习惯的客户类似 
    的人,如购买投资类产品。 
      
      经常账户的存款中哪种个性特征和模型预示着客户可能会对高获利的投资感兴趣呢 
    ?这种购买行为过去曾发生过很多次,可以帮助我们预测未来的购买行为,如果知道从哪 
    里去找的话。”Somma说,A公司对销售数据进行挖掘帮助我们揭开了统计关系,更重 
    要的是,为我们说明了这些关系的力度,这样我们马上就能看到哪些是有意义的。这帮助 
    我们在建立有效的营销策略时对我们的资源进行优化。” 
      
      事实是,传统的OLAP(线上分析处理)工具在解开最后至关重要的谜团方面不能很好 
    地满足Somma的要求。 
      
      “OLAP对了解数据特征来说是一个不错的工具,但我无法从中发现联系的力度,也不 
    能做出预测模型,而那正是我最需要的。”Somma说,“OLAP是好的报告工具,但没有统计 
    引擎,它只能告诉过去我在哪里,而不能说出我需要去哪里。” 
      
      A公司帮助Somma指明了道路,Somma和银行各个产品部门的同事在用A公司建立的预测 
    模型的基础上建立了成功的营销策略。根据报告,短短三年时间,银行的数个产品线销售 
    提高了50% 
      
    [NextPage]

      营销费用减少30 
      
      %通过更精确地定位于目标客户,美国汇丰银行不仅发现了对特定产品最有前景的客户 
    ,同时也节约了费用,因为免去了对不符合预测模型特征的客户的联系。 
      
      比如,如果要进行一次直接邮递推广活动,我们可以更加有针对性,只寄出少量的 
    信件,而得到更高的回应率。由于避免了传统的鸟枪式促销,在最近一次活动中,直 
    接邮递的数量减少了三分之一,但销售收入仍相当于前次的95%。这样就极大地增加了投资 
    回收率。” 
      
      没人希望淹没在不想要的产品信息中。通过用A公司进行数据挖掘,我们减少了对那 
    些不符合特征的客户的打扰。” 
      
      适时营销战略 
      
      根据Somma的讲述,A公司不仅帮助他们发现新的商业机会,而且比许多竞争者做得更 
    快。 
      
      准备买CDCertificateofDeposit存款证)的客户可以买我们的,也可以买附近另 
    一家银行的。所以在这些情况下速度绝对是非常重要的。越快进行新的营销活动,效果就 
    越好。A公司可以使效果和速度同时得到提高。” 
      
      “A公司同时提供了易用性和强大的统计分析功能,使我们可以快速地建立模型。A 
    司具备我们所需的分析深度和广度,而且,一旦模型建立好了,向产品线决策者发布也非 
    常容易。你可以把逻辑展示给他们,而他们无需了解任何关于统计分析的知识就可以快速 
    看到过去购买某一产品的客户和与他们类似的客户之间的关系。A公司模型帮助决策者清楚 
    地看到机会,使他们可以快速、自信、果断地采取行动。” 
      
      “A公司是一个战略伙伴,它给了我们竞争优势,所以我们要和它一起工作。

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