基于数据挖掘的我国证券业客户忠诚度研究

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1、⑧申请同济大学管理学硕士学位论文基于数据挖掘的我国证券业客户忠诚度研究培养单位：经济与管理学院一级学科：管理科学与工程二级学科：信息管理与信息系统研究生：曹洁慧指导教师：黄立平教授二Oo七年～‘月摘要为了完成中国证券业原有被动营销模式向主动营销模式的转变，使个性化证券营销更具有方向性，实现服务质量的进一步提高，从而赢得更多客户和利润，必须强调和重视个性化营销中的客户忠诚度管理。本文主要研究了数据挖掘技术在证券业客户忠诚度识别和细分上的应用，提出了一种证券业客户忠诚度评估的有效方法。本文主要基于客户忠诚度理论及

2、数据挖掘技术，充分结合国内证券行业特点进行深入研究。研究内容包括客户忠诚度分类和表现形式，证券业客户忠诚度特殊性，数据挖掘技术的主要方法及操作流程。研究重点在于分析国内证券业客户交易行为特性，探讨国内证券业客户忠诚度评价指标体系，提出适合国内证券业客户忠诚度评价的数据挖掘方法及流程。在理论研究基础上，结合一证券公司客户忠诚度识别案例，本文详细分析证券公司客户忠诚度识别的数据挖掘过程，并且根据数据挖掘结果对不同忠诚度类型客户提出相应个性化营销建议，从而为优化证券公司的营销策略、深化证券公司的管理理念探索出一条可

3、行之路。本文最后对课题的研究进行总结，并且对基于数据挖掘的我国证券业客户忠诚度研究的前景做出展望。关键词：客户忠诚度数据挖掘证券业个性化营销AbstractABSTRACTWiththedevelopmentofthemarketinginsecuritiesindustryinChina，thesecuritiescompaniestrytoconvertPullMarketingtoPushMarketingandmakePersonalizationMarketinghavethecorrecttarg

4、etconsumergroup．Itcanadvancethemarketingservicequalityandbringmoreconsumersandprofitstothesecuritiescompanies．InthisprocessthesecuritiescompaniesrealizethatcustomerloyaltyhasagreateffortonPersonalizationMarketingSOtheywanttohaveaneffectivewaytodotheapplicat

5、ionofcustomerloyaltyforPersonalizationMarketing．Underthissituationthethesis’Sstudyismainlyabouttheapplicationofcustomerloyaltyinsecuritiesindustrybasedondatamining．Thisthesis’Sstudyisbasedonthecustomerloyaltytheoryanddataminingtechnology．Itanalyzesindustryb

6、ackgroundanddoesadeepresearchaboutthecustomerloyaltyinsecuritiesindustry．Thestudyincludesdefiningtheclassesofcustomerloyalty,researchingtheparticularityofcustomerloyaltyinthisindustryanddefiningthemethodsandoperationprocessesofdatamining．Itmainlyfocusesonan

7、alyzingthecustomertradebehaviorinsecuritiesindustry,designingthecustomerloyaltyassessmentarchitectureinthisindustryandissuingthepracticaldataminingmethodsanddataminingprocessesabouttheapplicationofthecustomerloyaltyassessmentarchitectureinthisindustry．Based

8、uponthetheoreticalstudy,thisthesisanalyzesareal—worldcaseofcustomerloyaltyassessmentof’+securitiescompanyindetails．Itdemonstratesthedataminingprocessabouttheapplicationofthecustomerloyaltyassessment．Me