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银行零售-数据模型 (客户数据 (客户属性 (年龄, 性别, 学历, 收入, 婚姻, 行业, 职业, 地域, 信用额度, 生命阶段), 客户行为…

- - - - 九项资产
        
        本外币理财产品
        
        国债
        
        基金
        
        第三方存管证券资金
        
        黄金客户保证金
        
        保险
        
        集合理财计划
        
        信托
        
        本外币储蓄存款
      - 个贷贷款金额
  - - - 储蓄
      - 理财
      - 个贷
      - 信用卡
    - - 网银
      - 手机银行
      - 电话银行
      - 电子支付
      - 柜面
  - - - 理财产品
      - 个贷产品
- - - - 解决问题
        
        非预先定义
        
        即时出现
        
        报表层面的异动分析
        
        信息支持（如：营销分析、营销活动后评估）
        
        数据综合程度依赖较高、其他实现方式无法在指定时间完成的需求（临时性的数据要求）
        
        对自身业务的探索和研究（如：市场分析、专题研究报告）
        
        对内部和外部其他突发现象的快速回应所需的数据支持
    - - 业务逻辑
      - 数学
      - 算法
    - - 解决问题
        
        发生的事实
        
        标准性问题
  - - - 行为属性（交易行为、消费行为、呼叫行为等）
      - 自然属性（年龄、职业、区域、职称、文化程度等）
      - 资信状况、经济能力等衍生属性
    - - 聚类
    - - 发现不同客户群体所投射的不同需求
      - 识别典型特征，指导营销销售
      - 客户价值分层
      - 锁定最有价值的客户，个性化服务
  - - - 外部数据挖掘
    - - 提升低价值用户的业务价值
      - 预测客户细分行为
      - 提升高价值用户忠诚度
  - - - 防止竞争对手盗窃客户
    - - 预测最可能流失的客户名单
      - 结合客户保持价值分数
      - 银行采取合适的客户挽留措施
      - 保持忠诚
  - - - 增加单位收益
      - 减少边际获客成本
      - 加强用户转向其他银行的约束
      - 增加忠诚度
    - - 产品配套或更完善的解决方案
        
        主要产品
        
        附加产品
      - 了解客户已经购买的产品和服务
      - 预测客户下一步的需求
      - 个性化推荐
      - 提高促进活动命中率