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銀行財富管理客戶往來行為分析-多變量分析方法之應用

為了解決長榮礁溪信用卡優惠的問題，作者湯勝隆 這樣論述：

網路資訊發達和交通便利顛覆金融業的經營模式，打破過去客戶直接選擇區域性銀行做交易的慣性。資訊透明化使顧客容易取得金融市場情報，不管是投資還是金融商品服務的選擇性都比以前多，這樣的現象流失顧客對銀行的依賴度和忠誠度。在與日俱增的競爭下，金融業亦紛紛祭出優惠的行銷策略以網羅顧客，然而，開發一個新顧客比維護舊有顧客的成本更高，因此金融業者運用資訊科技紀錄顧客消費行為。本研究透過銀行的客戶往來資料進一步分析，以RFM(Recently, Frequency, Monetary Amount, RFM)分析技術結合自組織映射圖網路(Self-Organizing Map, SOM)技術區分個案

銀行的顧客類別，準確找出對銀行貢獻度高的關鍵客群，並提供銀行針對不同的客群找出合適的行銷手法，進而提高客戶的忠誠度。 本研究採用8,636筆客戶交易資料做分析，交易時間自2013年1月至2013年12月底，多變量統計分析方法結合RFM 分析用以了解顧客資料類型，再以RFM 三項變數做為分群之標準，分別使用兩階段集群法(Two-stage Cluster Analysis)和類神經網路的自組織映射圖網路模式將資料分群找出其特性。依據上述兩種分析方式，本研究結果將客群分為四群，並將兩種分群法的客戶群集結果做比較分析，發現SOM分群效果較兩階段集群法更為理想，故本研究以SOM分群法之結果加上人

口統計，關鍵客群之特性，提供銀行業作顧客行銷決策之參考依據。關鍵字：財富管理、RFM、兩階段集群法、SOM自組織映射圖