[发明专利]一种个人代发业务留存率提升的方法及装置

说明书

本申请公开了一种个人代发业务留存率提升的方法及装置，涉及大数据分析技术领域；解决了现有技术中银行客户流失的问题。该方法包括：获取多张分析基础表；根据业务关系，将多张分析基础表进行指标关联，确定数据宽表；根据数据宽表筛选与留存率关联的重要指标特征，并结合所述业务关系进行聚类分析，确定聚类分组；对聚类分组进行筛选，确定待分析组；构建分类模型，对待分析组进行分类，确定分类结果；根据所述分类结果制定不同的方案，并确定潜在营销代发客户名单。实现了有选择地面对有价值的客户，去除掉无价值的客户，节省了大量的时间和人力，并且有针对性地对原有的客户进行产品推荐，使得整体的个人代发业务留存率有较大的提升。

技术领域

本申请涉及大数据分析技术领域，尤其涉及一种个人代发业务留存率提升的方法及装置。

背景技术

随着市场经济的不断发展，商业银行面临的竞争越来越激烈，并且现在社会经济增速加快，监管的要求不断地提高，我国的商业银行的业务和盈利空间在数轮降息的大背景之下已经被逐步地压缩，民营银行的政策逐步地放开与推行，使各大银行之间的竞争逐渐加剧。

目前，各银行在对代发客户进行营销时，一方面存在客户基数大，难以识别高潜力营销客户，且营销成本大的问题，另一方面，各银行没有有效的匹配产品进行人性化推荐，使得营销效果甚微。

发明内容

本申请实施例通过提供一种个人代发业务留存率提升的方法及装置，解决了现有技术中银行客户流失的问题，进而实现了有选择地面对有价值的客户，去除掉无价值的客户，节省了大量的时间和人力，并且有针对性地对原有的客户进行匹配产品推荐，使得整体的个人代发业务留存率有较大的提升。

第一方面，本发明实施例提供了一种个人代发业务留存率提升的方法，该方法包括：

获取多张分析基础表；

根据业务关系，将多张所述分析基础表进行指标关联，确定数据宽表；

根据所述数据宽表筛选与留存率关联的重要指标特征，并结合所述业务关系进行聚类分析，确定聚类分组；

对所述聚类分组进行筛选，确定待分析组；

构建分类模型，对所述待分析组进行分类，确定分类结果；

根据所述分类结果制定不同的方案，并确定潜在营销代发客户名单。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述基础分析表包括：客户基本信息表、客户产品持有表、客户资产负债表、客户交易行为表、产品服务开通表。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述确定数据宽表后，还包括：删除黑名单客户、交易违约客户、近1年无交易客户、联系方式缺失客户、非代发客户。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述根据所述数据宽表筛选与留存率关联的重要指标特征，包括：基于统计法和绘图对比法进行探查分析，确定出高留存客户与低留存客户之间的差异特征。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述聚类分析，包括：根据Kmeans方法对代发客户进行聚类分析，确定聚类分组。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述构建分类模型，包括：运用混淆矩阵和ROC曲线对模型效果进行检验，确定效果最好的所述分类模型。

第二方面，本发明实施例还提供了一种个人代发业务留存率提升的装置，包括：

数据获取单元：用于获取多张分析基础表；

数据确定单元：用于根据业务关系，将多张所述分析基础表进行指标关联，确定数据宽表；

数据聚类单元：用于根据所述数据宽表筛选与留存率关联的重要指标特征，并结合所述业务关系进行聚类分析，确定聚类分组；