一、数据挖掘在证券公司CRM客户细分中的应用（论文文献综述）
蒋晓霞[1]（2020）在《基于大数据和客户画像的证券公司CRM系统》文中研究说明CRM（Customer Relationship Management）客户关系管理,是企业对建立、跟进、维护客户关系的关键、有效手段,它是利用计算机技术来存储客户的基本资料信息的管理系统。通过CRM不但可以提高企业的高层管理者的管理水平和决策质量,也能够增加企业在证券行业中的核心竞争力,在证券行业竞争越来越激烈的今天,构建高效的CRM系统对客户进行画像和精准管理已成为证券公司的核心竞争力。在云计算和大数据技术日益普及的今天,证券公司的服务对象和业务范围有较大的变革,证券业务必须创新,客户服务必须精准,员工管理必须高效。本文在对证券公司新的业务需求进行分析的基础上,提出了基于大数据分析和客户画像的证券公司CRM设计,本文主要对某证券公司客户关系管理系统里客户信息、客户投资金额、客户交易数据、客户交易风格和客户交易习惯进行分类,客户管理系统根据客户分类情况和客户的特点,向客户推荐适合客户的投资策略和金融服务及金融产品;对员工进行专业素质盘点优化,按照客层匹配相应层级理财顾问,通过完善的权限控制、配置化的流程引擎,将业务通过流程串联完成业务操作从而量化理财顾问的工作和检测客户服务工作质量,为提高效率,实现客户关系管理系统的移动操作;通过客户交互平台,了解客户投资需求,解决客户业务上的问题,技术提供由菜单驱动方式往流程驱动的系统平台。论文结构共分为五章,第一章概述了本文的研究意义与研究方法;第二章主要分析了某证券的客户关系管理系统在建设中存在哪些问题,亟待解决哪些问题,具体进行了系统需求分析;第三章则针对该证券公司的客户关系管理系统进行了系统设计;第四章,根据某证券公司的建设目标以及功能需求,进行了功能设计;最后第五章提出总结与展望。本文设计通过实现了CRM系统,解决了该证券公司CRM系统的建设问题,并运用了大数据技术,对客户进行画像,分层管理,使金融服务金融产品通过MOT事件精确的推向客户。通过收集该公司对客户关系管理系统的基本需求以及相关政策规定,深入了解研究客户关系管理系统的现实情况,分析系统建设发现的问题,提出了大数据分析和客户画像的证券公司客户关系管理系统建设的设计方案以及未来展望,对该证券公司甚至是其他公司发展提供一定的参考价值。
符苗[2]（2019）在《YH证券公司HK营业部客户关系管理优化研究》文中指出随着我国证券市场二十几年的快速发展,各种创新及衍生工具日益丰富多样化,行业竞争越来越激烈。随着愈演愈烈的佣金价格战,不断涌现的互联网金融券商和通过兼并收购等方式持有券商牌照的企业,证券公司的传统经纪业务受到严峻的挑战,生存和盈利空间不断受到挤压,证券公司面临着前所未有的挑战,转型发展是必然的选择。在既定的工具和产品下,各证券公司的业务都大同小异,缺乏创新,客户的维护将成为所有证券公司的防守之道,有限的客户资源成为每个公司经营管理中最重要的武器和核心竞争力。如何留住客户、服务客户、挖掘客户需求和价值、提高客户忠诚度和减少客户流失是公司日常工作的重中之重。论文以YH证券公司HK营业部客户关系管理作为研究对象,主要对HK营业部客户关系管理现状进行分析,研究HK营业部客户关系管理所存在的问题,分析影响客户价值的主要因素,根据影响客户价值的9个指标采用K-means算法对营业部客户进行聚类分析,根据细分结果对营业部经营管理服务体系提供优化建议。论文的研究方法和客户关系管理优化对策对证券行业发展具有一定的参考价值。
刘孟尧[3]（2019）在《XB证券客户服务质量研究》文中研究说明建立以客户需求为导向的客户关系,对企业管理现代化有着不可低估的意义。证券业在改革开放和信息技术两大竞争导入背景驱动下迅速发展,牌照红利和客源红利成为历史,企业以争夺客源为特征的角力愈演愈烈。遵从客户需求,保证服务质量,是XB证券管理转型升级和高质量发展的必要选择。通过对CRM客户关系管理系统和客户服务中心的研究发现,企业内部存在着两个误区,一是误以为CRM是提升客户服务质量的有效途径,事实上CRM作为客户关系管理系统在服务质量形成中有很大的局限性;二是误以为客户服务中心在客户服务质量管理中担任主要角色,实践中客户服务中心在客户服务管理中名义作用大于实际作用。指出客户需求是企业不可控的因素,客户变化不羁的偏好里隐含着需要加以辩别和确认的多种动态需求,这些需求的满足对企业预期服务质量有着决定性的影响,形成客户服务质量是一个复杂的多视角、多因素、多部门协同过程。探讨了CRM应用、客户服务中心运作、客户数据处理、线上线下市场合作、投资者教育、人员服务素质、企业品牌塑造和企业文化积累等客户服务质量形成的因素,指出矩阵型组织结构与垂直型组织结构相结合的质量形成结构,分析XB证券客户服务中部门合作的成功典型案例,在此基础上,探索XB证券客户服务质量全面提升的实施策略。本文力主将客户服务扎根于客户需求的基础上,高质量的客户服务衡量标准就是动态逼近客户需求的程度,客户服务的质量提升就是用真心去倾听客户的需求,用主动行为满足客户的需求,用现代管理理论组织服务活动,建立一个切实有效的创新型客户服务体系。通过整理XB证券客户服务存在问题,结合管理学理论研究,从企业实际出发寻找问题解决的方法和措施,推进企业发展,为同类型券商的客户服务优化提供一定的参考。
彭洁玲[4]（2017）在《基于数据挖掘的H证券公司客户细分研究》文中提出随着信息时代的来临,企业的竞争环境发生了巨大的变化,逐渐由过去的“以产品为中心”转变为“以客户为中心”。在客户经济时代,企业必须把客户当作企业最重要的资源,把客户关系管理作为提高企业核心竞争力的法宝。而高效的客户关系管理必须以扎实的客户细分为基础。然而,传统的客户细分都是以客户的统计学特征为依据,不能揭示客户内在的价值,更不能全面地反映客户关系的质量。因此传统的客户细分不可能为客户保持和资源优化配置提供科学的依据。基于此,本文提出了基于数据挖掘技术的客户细分方法。本文以H证券公司的客户细分管理为研究对象,通过实地调研与访谈反馈,发现其在客户细分管理上存在着三大问题,分别是客户细分的维度单一、客户价值的动态反映不足以及客户细分方法简单不科学。结合国内外学者相关研究成果和客户关系管理、客户细分、数据挖掘的理论基础,针对上述问题给予科学合理的解决方案:首先,从客户价值和客户忠诚度两个维度出发,构建了一套涵盖16个变量的符合H公司行业特征和企业特点的细分指标体系;其次,采用因子分析法对多个细分变量进行降维,提取潜在公共因子个数和获取因子解释信息的能力,并计算每个客户在公因子上的得分,作为聚类算法的聚类对象;再次,在分析K-means聚类算法和SOM神经网络算法优缺点的基础上,提出一种基于SOM的K-means两阶段聚类组合算法,使两类算法的优点相结合并弥补各自的不足。运用该组合聚类算法对客户进行细分,并采用簇内方差值、基于聚类分布的有效性度量（ocq）和稳定性指标验证了该算法的有效性。最后,根据最终的客户细分结果,提出企业的资源投入策略及客户保持策略等战略决策。以期指导企业解决问题,希望为诸多证券企业科学有效的客户细分提供一些实用型的参考方案。
刘斌,雷勇[5]（2015）在《数据挖掘在证券公司CRM系统中的应用研究》文中认为本文研究了数据挖掘技术在证券公司CRM系统领域中的应用。笔者在数据挖掘技术的基础上,对用户进行分类及预测,构建出证券企业CRM系统的用户描述模型及消费预测模型,实现了用户分类及用户管理,为企业扩宽市场、决策智能化等奠定了良好基础。
谢伟峰[6]（2014）在《分析型CRM系统在证券公司经纪业务中的应用研究 ——以厦门证券为例》文中认为近年来,证券市场的竞争日趋激烈。越来越多的证券公司意识到传统的“通道式”服务及“佣金战”并不能为企业带来更多的利润。为此,证券公司纷纷开始了由“通道式”的盈利模式向“服务式”的盈利模式转变。“服务式”的盈利模式是以客户为中心,以满足客户的需求为导向,尽可能推出服务型产品,尽可能增加服务型产品的销售,通过满足客户的需求来提高客户的忠诚度。厦门证券作为一家地区性的券商,面临着各大券商在厦门地区开设营业部带来的冲击,出现了客户流失严重,市场份额不断缩小的局面。厦门证券需要认清自己在经纪业务方面面临的问题,通过建立分析型CRM系统来引导公司经纪业务的转型,这样才能保住甚至扩大在这个地区的市场份额。论文采用理论分析和实证分析相结合对分析型CRM系统在厦门证券经纪业务中的应用进行分析。论文先对客户关系管理理论进行了梳理,并对客户关系管理的分类进行了介绍。就分类中的分析型客户关系管理进行了详细的说明,重点讲述了分析型CRM系统的功能及作用并对国内外分析型CRM系统应用的现状进行了描述。其次,论文介绍了厦门证券及其经纪业务的现况并对厦门证券经纪业务的发展现状进行了分析,发现了厦门证券经纪业务中存在的问题即：目标客户不明确,客户细分不详细；客户流失严重,新客户增长缓慢；客户需求难以得到满足,贡献度低于行业水平：经纪人管理较为粗放,管理体系不健全；竞争手段简单,潜在客户管理不足等几个方面的问题。根据提出的问题,就厦门证券经纪业务应用分析型CRM系统的必要性和难点进行分析。鉴于以上分析得出的问题,论文有针对性地提出了分析型CRM系统在厦门证券经纪业务中的应用设计可以从客户细分、客户保留、交叉销售、经纪人管理、潜在客户管理等五个方面来体现。最后,总结了厦门证券应用分析型CRM系统的保障措施,提出了数据保障、信息技术保障、组织管理保障、人才保障等四个方面。厦门证券只要能够及时调整公司的战略方向,加强分析CRM系统在经纪业务中的应用,依据自身在厦门地区的资源优势,就一定能不断提高自身的竞争力,巩固自身在厦门地区领导者的地位。
赵顺乾[7]（2013）在《证券客户关系管理系统应用研究》文中进行了进一步梳理客户关系管理系统（CRM系统）是一种全新的企业客户管理理念,即以“客户为中心”的管理模式。随着中国经济的高速发展,我国的资本市场发生了翻天覆地的变化,市场规模已经跃居世界第二,由此使得竞争也日益加剧。然而,近几年我国A股市场持续低迷,券商的传统经纪业务也萎靡不振,导致证券公司的收益不断下滑。这些因素使得我国各大证券公司面临了巨大的挑战。为此国内各大证券公司纷纷探寻先进的管理手段、新的销售策略,致使各大证券公司对客户关系管理系统的开发及应用越来越重视,希望通过CRM系统的应用为客户提供更高水准的服务以及更具专业的投资建议,提高客户的满意度与忠诚度,实现企业的经营目标。因此,基于证券公司客户关系管理系统的应用研究俨然成为了一项重要课题。近几年来,随着资本市场的规模越来越大,业务也趋于多样化、复杂化,由单一的经纪业务逐渐向多样化业务发展,如：融资融券、质押式回购等。证券客户个性化需求在这显着的、激烈的市场竞争环境下应运而生,CRM的核心是针对不同客户制定不同的投资品种,提供多样化的投资需求。所以,证券公司需要一种切合自身的可以有效的帮助其正确识别客户核心价值、提高客户的满意度、降低管理成本、提高管理水平的CRM系统,并且能够帮助其增强核心竞争力,使其在证券行业中占据有利地位。本文研究的目的在于使CRM系统有效地应用于国内证券客户管理系统中。本文首先对CRM系统的相关理论进行阐述,并且对CRM系统未来发展趋势进行了展望。其次,讨论了我国证券公司应用CRM系统的背景及现状,其中列举了国内某证券股份有限公司应用CRM系统的现状,并且分析了CRM系统的应用给证券公司以及给客户带来的影响,同时也对国内证券公司应用客户关系管理系统中产生的问题进行了研究。最后,介绍了数据挖掘技术在证券客户关系管理系统中的应用,并且利用聚类分析、关联分析及孤立点分析法进行理论研究。此外还通过建立证券公司客户细分模型,设计客户等级体系模型、证券客户分类模型来提高客户价值。此外,对客户满意度模型的研究,从而最终提高客户的忠诚度和满意度。然后运用数据挖掘技术对证券客户流失进行分析和预测,设计客户流失预测模型,通过此模型的运用以防止客户流失,并且通过实证研究加以说明。通过对证券客户管理系统的研究和讨论,以及对数据挖掘技术在证券客户关系管理系统中的应用研究,提高证券公司的服务质量,提升证券公司的核心竞争力,最终实现客户与券商的“共赢”。
王园,李少峰,王永梅,欧冰臻,王秋明,林巧明[8]（2013）在《基于朴素贝叶斯算法的证券业客户价值细分研究》文中研究说明客户价值是客户关系管理的基本依据。在客户细分的基础上运用朴素贝叶斯模型对证券业客户交易数据和客户基本信息进行数据挖掘分析,并利用Weka数据挖掘工具中的Nave Bayes simple模型对客户交易数据进行训练、测试和验证,构建客户价值分析模型,同时对模型进行测试和评估,验证了客户价值分析模型的准确率。该模型能将现有的客户进行细分和价值分析,识别出具有不同特征、不同价值的客户群,以便针对不同价值等级的客户提供个性化服务策略。
王园[9]（2012）在《证券业客户细分模型构建及实证研究》文中研究表明对比国内外证券业市场客户关系管理应用现状,在客户行为细分和客户生命周期理论的基础上,结合K-means聚类算法和商务智能技术,提出基于K-means聚类方法的中国证券业客户分层分级细分模型,并结合具体案例,进行了实证研究,证券公司可以据此推出个性化营销策略。
娄志涛[10]（2010）在《基于聚类分析的证券业客户关系管理研究》文中研究说明客户关系管理（简称CRM）20世纪90年代初出现在美国,90年代末期进入中国。客户关系管理应用的最终目标的帮助企业获取更多的客户、保留原来的老客户、提高客户的忠诚度,从而达到客户创造价值的目的。所以,在证券行业引入客户关系管理十分必要。企业在实施和完善以客户为中心的经营理念的同时最为重要的是对客户进行细分,使得企业对具有不同贡献度的客户实行差别化服务,这样如何进行客户细分就成为关键。针对证券业的行业特点,加之众多的客户数量,将K-means算法应用于证券公司客户关系管理的客户细分领域,通过改进初始聚类质心的选取,优化了算法。最后,根据聚类结果,将客户分成不同的客户细分群,并对证券公司提出合理的政策建议。本文分为六章,第一章介绍论文研究的背景、研究的目的和意义,综述国内外客户关系管理研究动态,并提出论文研究思路和研究方法。第二章为客户关系管理相关理论,详细介绍了客户关系管理的概念、功能和分类以及客户细分的相关概念。第三章为证券业引入客户关系管理的必要性。在介绍国内外证券业发展概括后,提出国内证券业应用客户关系管理存在的误区,给出了相应的解决措施。最后,提出证券业进行客户细分的重要意义。第四章,建立基于聚类分析的客户细分模型。首先介绍聚类分析、K-means算法的相关理论,指出K-means算法存在的优缺点,通过预聚类的方法对其初始质心选取的依赖性作出了改进,优化了算法,得出了良好的结果。第五章,实证分析,对证券业的客户信息进行了客户细分,最终得出了三类客户,为证券公司提供差异化服务提出建议。最后一章为结论。对本文的研究结果作出了评述,并指出研究中存在的不足及改进的方向。
二、数据挖掘在证券公司CRM客户细分中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数据挖掘在证券公司CRM客户细分中的应用（论文提纲范文）
（1）基于大数据和客户画像的证券公司CRM系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 客户关系管理在证券行业中的研究现状及趋势 |
| 1.3.1 证券行业的信息化研究现状 |
| 1.3.2 客户关系管理系统在证券行业的应用现状 |
| 1.3.3 证券行业客户关系大数据运用趋势 |
| 1.4 研究内容 |
| 2 海欣证券公司CRM数据建设系统需求分析 |
| 2.1 海欣证券公司CRM系统及相关技术 |
| 2.2 海欣证券公司对客户关系管理建设中的问题 |
| 2.2.1 客户关系管理大数据化的战略目标不明确 |
| 2.2.2 客户关系管理系统未有效结合大数据技术 |
| 2.2.3 缺少对客户行为的大数据分析 |
| 2.3 海欣证券公司客户关系管理系统的大数据建设策略 |
| 2.3.1 海欣证券公司客户关系管理系统的大数据应用战略 |
| 2.3.2 对建立的数据库进行精细化处理 |
| 2.3.3 分析相似客户的行为特征 |
| 2.3.4 推送给客户个性化服务 |
| 2.3.5 设计并建立理财交互流程 |
| 2.3.6 明细大数据提升客户关系管理系统的战略目标 |
| 2.3.7 建立客户关系管理风险等级五种模型 |
| 2.4 系统功能需求 |
| 2.4.1 CRM系统的流程引擎功能需求 |
| 2.4.2 CRM系统的视图引擎功能需求 |
| 2.4.3 CRM系统的任务调度功能需求 |
| 2.4.4 CRM系统的统一缓存服务功能需求 |
| 2.4.5 CRM系统的管理平台功能需求 |
| 2.4.6 CRM系统的开发平台功能需求 |
| 2.4.7 CRM系统的客户管理功能需求 |
| 2.4.8 CRM系统的员工管理功能需求 |
| 2.4.9 CRM系统的业务管理功能需求 |
| 2.4.10 CRM系统的数据统计功能需求 |
| 3 海欣证券公司CRM数据建设系统设计 |
| 3.1 总体技术架构 |
| 3.2 海欣证券公司CRM的功能设计 |
| 3.2.1 CRM系统的流程引擎设计 |
| 3.2.2 海欣证券公司CRM的视图引擎设计 |
| 3.2.3 CRM系统的任务调度设计 |
| 3.2.4 CRM系统的统一缓存服务设计 |
| 3.2.5 CRM系统的管理平台设计 |
| 3.2.6 CRM系统的开发平台设计 |
| 3.2.7 CRM系统的客户管理设计 |
| 3.2.8 CRM系统的员工管理设计 |
| 3.2.9 CRM系统的业务管理设计 |
| 3.2.10 CRM系统的数据统计设计 |
| 4 海欣证券公司CRM数据建设系统实现 |
| 4.1 系统运行环境 |
| 4.2 海欣证券公司CRM的系统功能实现 |
| 4.2.1 CRM系统的流程引擎实现 |
| 4.2.2 CRM系统的视图引擎实现 |
| 4.2.3 CRM系统的任务调度实现 |
| 4.2.4 CRM系统的统一缓存服务实现 |
| 4.2.5 海欣证券公司CRM的管理平台实现 |
| 4.2.6 CRM系统的开发平台实现 |
| 4.2.7 CRM系统的客户管理实现 |
| 4.2.8 CRM系统的员工管理实现 |
| 4.2.9 CRM系统的业务管理实现 |
| 4.2.10 CRM系统的数据统计实现 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）YH证券公司HK营业部客户关系管理优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究的创新之处 |
| 2 客户关系管理相关理论及研究现状 |
| 2.1 客户关系管理概念 |
| 2.2 客户关系管理的功能与分类 |
| 2.3 客户细分 |
| 2.4 国内外研究现状 |
| 2.4.1 国外研究现状 |
| 2.4.2 国内研究现状 |
| 2.4.3 国内外研究现状归纳总结 |
| 3 HK营业部客户关系管理现状 |
| 3.1 HK营业部基本情况 |
| 3.1.1 YH证券公司简介 |
| 3.1.2 HK营业部基本情况 |
| 3.2 HK营业部客户关系管理现状 |
| 3.2.1 营业部客户关系管理系统基本情况 |
| 3.2.2 营业部客户细分现状 |
| 3.2.3 营业部客户关系管理服务体系现状 |
| 3.3 HK营业部客户关系管理的问题 |
| 3.3.1 营业部客户方面的问题 |
| 3.3.2 管理服务问题 |
| 4 HK营业部客户关系管理优化的实证分析 |
| 4.1 客户关系管理优化的目标 |
| 4.2 营业部客户细分指标选取 |
| 4.2.1 营业部客户细分指标 |
| 4.2.2 访谈问卷设计 |
| 4.2.3 问卷结果分析 |
| 4.2.4 指标确定 |
| 4.2.5 指标重要性比较分析 |
| 4.3 客户聚类分析 |
| 4.3.1 聚类分析定义 |
| 4.3.2 K-means聚类算法 |
| 4.3.3 数据获取及预处理 |
| 4.3.4 客户细分优化 |
| 4.4 结果分析 |
| 5 HK营业部客户关系管理优化对策 |
| 5.1 营业部客户服务优化对策 |
| 5.1.1 机构客户服务对策 |
| 5.1.2 高净值客户服务对策 |
| 5.1.3 中高净值客户服务对策 |
| 5.1.4 中净值客户服务对策 |
| 5.1.5 中低净值客户服务对策 |
| 5.1.6 低净值客户服务对策 |
| 5.1.7 “沉默客户”服务对策 |
| 5.2 营业部流程体系改进建议 |
| 5.2.1 日常客户管理服务流程改进建议 |
| 5.2.2 管理层经营改进建议 |
| 6 结论及展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（3）XB证券客户服务质量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 底部行情加剧客户资源争夺 |
| 1.1.2 改革开放环境下券商竞争的复杂化 |
| 1.1.3 互联网推动证券业变革 |
| 1.1.4 XB证券客户服务质量的概念界定 |
| 1.2 研究的意义 |
| 1.2.1 以高质量服务参与客户资源竞争 |
| 1.2.2 散户环境下的客户服务特征 |
| 1.2.3 客户服务中心是客户服务的首问窗口 |
| 1.2.4 优质服务是中介代理商的突出特性 |
| 1.3 研究的内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究思路与研究框架图 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究框架图 |
| 1.5 本文的主要贡献 |
| 第二章 客户服务相关理论述评 |
| 2.1 国内客户服务理论研究 |
| 2.2 国外客户服务理论研究 |
| 2.3 基于互联网的客户服务理论研究 |
| 2.4 CRM与顾客价值理论 |
| 第三章 XB证券客户服务现状及存在问题 |
| 3.1 XB证券客户服务现状 |
| 3.1.1 XB证券公司概况 |
| 3.1.2 XB证券客户服务现状案例研究 |
| 3.2 XB证券客户服务存在问题及原因分析 |
| 3.2.1 客户服务部门架构问题 |
| 3.2.2 客户服务品牌形象问题 |
| 3.2.3 客户服务企业文化缺失问题 |
| 3.2.4 客户服务行业同质化问题 |
| 3.2.5 线上线下客户服务资源协作问题 |
| 3.2.6 客户服务系统应用问题 |
| 3.2.7 XB证券存在状态所引发客户服务问题 |
| 第四章 XB证券客户服务质量提升方案设计 |
| 4.1 重新设定XB证券客户服务目标 |
| 4.2 客户关系管理质量提升 |
| 4.3 品牌和文化环境提升 |
| 4.3.1 提升XB证券品牌力 |
| 4.3.2 提升XB证券企业文化环境 |
| 4.4 客户服务中心人力资源的提升 |
| 4.5 提升客户服务技巧 |
| 4.5.1 触发触达技巧能力提升 |
| 4.5.2 游戏化方法的应用 |
| 4.5.3 营业部收缩对客户服务影响的改进建议 |
| 4.6 提升投资者教育水平 |
| 第五章 XB证券客户服务质量提升方案实施保障 |
| 5.1 设立XB证券客户服务资源协调机构 |
| 5.2 XB证券客户关系质量提升策略 |
| 5.3 XB证券品牌和文化环境建设 |
| 5.3.1 XB证券企业品牌建设 |
| 5.3.2 XB证券企业文化环境建设 |
| 5.4 XB证券客户服务技巧提升 |
| 5.5 XB证券投资者教育水平提升 |
| 5.6 正视开放带来的客户服务质量竞争现实 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（4）基于数据挖掘的H证券公司客户细分研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 研究内容与框架 |
| 1.4 研究方法与创新之处 |
| 2 相关理论及文献综述 |
| 2.1 客户关系管理 |
| 2.2 客户细分 |
| 2.3 数据挖掘概述 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 H公司客户关系管理现状及客户细分问题分析 |
| 3.1 H公司基本概况 |
| 3.2 H公司客户关系管理系统的构成 |
| 3.3 H公司客户细分现状及问题分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 H公司客户细分指标体系的构建 |
| 4.1 客户细分指标选取原则 |
| 4.2 H公司客户细分指标的选取 |
| 4.3 H公司客户细分指标体系的建立 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于数据挖掘的H公司客户细分模型构建 |
| 5.1 H客户细分模型的构建思路 |
| 5.2 数据采集与因子分析 |
| 5.3 基于SOM-K-means两阶段聚类组合算法的客户细分模型构建 |
| 5.4 客户聚类过程与聚类效果评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 客户细分结果分析与建议 |
| 6.1 客户细分结果分析 |
| 6.2 个性化服务营销策略建议 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一 H公司客户经理访谈提纲 |
| 附录二 H公司客户关系管理系统操作界面 |
| 附录三 因子分析R语言命令 |
| 附录四 K-means和SOM算法在Clementine12.0的实现 |
| 致谢 |
（5）数据挖掘在证券公司CRM系统中的应用研究（论文提纲范文）
| 1证券公司CRM系统的概述 |
| 1.1 CRM的定义 |
| 1.2 CRM的内容 |
| 2数据挖掘技术 |
| 2.1数据挖掘定义 |
| 2.2数据挖掘的常用方法 |
| 2.2.1分类法 |
| 2.2.2聚类法 |
| 2.2.3回归分析法 |
| 2.2.4神经网络方法 |
| 2.2.5关联规则法 |
| 3数据挖掘在证券企业CRM中的应用研究 |
| 3.1数据挖掘在证券企业CRM中的应用 |
| 3.2数据挖掘在证券企业CRM中的具体步骤 |
| 4结论 |
（6）分析型CRM系统在证券公司经纪业务中的应用研究 ——以厦门证券为例（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 国内外相关文献综述 |
| 1.3 论文的研究目标、思路及方法 |
| 1.4 论文的创新与不足 |
| 第二章 分析型CRM系统的理论基础 |
| 2.1 CRM系统的基本原理 |
| 2.2 分析型CRM系统的内涵 |
| 2.3 分析型CRM系统的功能 |
| 2.4 分析型CRM系统的作用 |
| 第三章 分析型CRM系统在国内外的应用现状及总结 |
| 3.1 国外应用现状 |
| 3.2 国内应用现状 |
| 3.3 总结 |
| 第四章 厦门证券经纪业务发展现状及存在问题分析 |
| 4.1 厦门证券概述 |
| 4.2 厦门证券经纪业务发展现状分析 |
| 4.3 厦门证券经纪业务发展中存在的问题 |
| 第五章 厦门证券经纪业务应用分析型CRM系统的必要性及难点 |
| 5.1 厦门证券经纪业务应用分析型CRM系统的必要性 |
| 5.2 厦门证券经纪业务应用分析型CRM系统的难点 |
| 第六章 分析型CRM系统在厦门证券经纪业务中的具体应用 |
| 6.1 分析型CRM系统在厦门证券客户细分中的应用 |
| 6.2 分析型CRM系统在厦门证券客户保留中的应用 |
| 6.3 分析型CRM系统在厦门证券交叉销售中的应用 |
| 6.4 分析型CRM系统在厦门证券经纪人绩效考核中的应用 |
| 6.5 分析型CRM系统在厦门证券潜在客户管理中的应用 |
| 第七章 厦门证券经纪业务应用分析型CRM系统的保障措施 |
| 7.1 数据保障 |
| 7.2 信息技术保障 |
| 7.3 组织管理保障 |
| 7.4 人才保障 |
| 结论与展望 |
| (1) 结论 |
| (2) 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）证券客户关系管理系统应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文研究的背景 |
| 1.2 本文研究的目的和意义 |
| 1.3 本文的主要内容与结构框架 |
| 第二章 客户关系管理相关理论综述 |
| 2.1 客户关系管理系统基本理论概述 |
| 2.1.1 客户关系管理系统的定义 |
| 2.1.2 客户关系管理系统的主要作用 |
| 2.1.3 客户关系管理系统的特点 |
| 2.2 客户管理系统功能介绍 |
| 2.2.1 客户关系管理的基本功能 |
| 2.2.2 客户关系管理系统的主要模块 |
| 2.3 客户关系管理系统未来的发展趋势 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 国内证券公司应用客户关系管理系统的背景及应用现状 |
| 3.1 客户关系管理系统在证券业中的应用 |
| 3.1.1 在新形势下国内证券公司的挑战 |
| 3.1.2 客户关系管理系统对国内证券业可能带来的前景 |
| 3.2 国内证券公司应用客户关系管理系统的现状分析 |
| 3.2.1 国内证券公司应用客户关系管理系统的现状 |
| 3.2.2 A证券公司应用客户关系管理系统概述 |
| 3.3 国内证券公司应用客户关系管理系统的优势 |
| 3.3.1 应用客户关系管理系统对证券公司的竞争优势 |
| 3.3.2 客户关系管理应用对客户带来的影响 |
| 3.4 国内证券公司应用客户关系管理系统面临的主要问题 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 数据挖掘技术在证券客户关系管理中的应用研究 |
| 4.1 数据挖掘的理论阐述 |
| 4.1.1 数据挖掘的定义 |
| 4.1.2 数据挖掘的主要功能 |
| 4.1.3 数据挖掘的常用技术 |
| 4.1.4 数据挖掘的过程 |
| 4.2 数据挖掘技术在证券客户关系管理中的应用 |
| 4.2.1 数据挖掘技术在证券客户管理管理中的理论应用 |
| 4.2.2 数据挖掘技术在证券客户管理管理中的应用现状 |
| 4.3 证券客户关系管理相关模型的建立 |
| 4.3.1 证券公司客户的细分模型 |
| 4.3.2 证券客户满意度模型研究 |
| 4.3.3 证券公司客户流失分析和预测研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 证券客户关系管理系统的评估 |
| 5.1 客户关系管理系统应用的评估规则及方法 |
| 5.1.1 实施客户关系管理系统的目标 |
| 5.1.2 客户关系管理系统评价标准 |
| 5.2 客户关系管理系统的应用对证券公司产生的影响 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文研究回顾 |
| 6.2 本文研究的意义 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于朴素贝叶斯算法的证券业客户价值细分研究（论文提纲范文）
| 1 朴素贝叶斯分类模型 |
| 2 数据预处理 |
| 2.1 数据理解 |
| 2.2 数据清理 |
| 1) 2011年第一季度的数据清理。 |
| 2) 2011年第二季度的数据清理。 |
| 3) 2011年第三季度的数据清理。 |
| 3 实证结果分析 |
| 4 模型评估和验证 |
| 5 对策建议 |
| 1) 针对明星型客户的CRM策略。 |
| 2) 针对萎缩型客户的CRM策略。 |
| 3) 针对潜力型客户的CRM策略。 |
| 4) 针对退出型客户的CRM策略。 |
（10）基于聚类分析的证券业客户关系管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究动态及评述 |
| 1.3.1 国外研究动态 |
| 1.3.2 国内研究动态 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究思路与研究方法 |
| 1.5.1 研究思路 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.6 可能创新之处 |
| 第二章 客户关系管理相关理论 |
| 2.1 客户关系管理的概念 |
| 2.2 客户关系管理的功能 |
| 2.3 客户关系管理的分类 |
| 2.4 客户细分 |
| 2.4.1 客户细分的概念 |
| 2.4.2 客户细分的目的和步骤 |
| 第三章 证券业客户关系管理现状 |
| 3.1 证券业的发展概况 |
| 3.2 客户关系管理的应用现状 |
| 3.2.1 国外客户关系管理的应用现状 |
| 3.2.2 国内客户关系管理的应用现状 |
| 3.2.3 国内证券业客户关系管理面临的问题和对策 |
| 3.2.4 证券业进行客户细分的必要性 |
| 第四章 基于聚类分析的客户细分模型 |
| 4.1 聚类分析的介绍 |
| 4.1.1 聚类分析的定义 |
| 4.1.2 聚类分析的数据类型 |
| 4.1.3 聚类分析的数据度量 |
| 4.1.4 聚类分析的分类 |
| 4.2 K-means 算法介绍 |
| 4.2.1 K-means 算法的概念 |
| 4.2.2 K-means 算法存在的问题 |
| 4.2.3 K-means 算法的改进 |
| 4.3 客户细分模型的建立 |
| 4.3.1 模型变量的解释 |
| 4.3.2 数据的预处理 |
| 4.3.3 改进算法的数据示例 |
| 4.3.4 改进的K-means 算法与原算法的比较 |
| 第五章 K-means 算法在证券业客户关系管理中的应用 |
| 5.1 应用目标 |
| 5.2 实例聚类 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.4 证券公司采取的服务措施 |
| 5.4.1 证券公司提供差异化服务的原因 |
| 5.4.2 证券公司提供差异化服务的意义 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究中存在的不足 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附件 |
四、数据挖掘在证券公司CRM客户细分中的应用（论文参考文献）
- [1]基于大数据和客户画像的证券公司CRM系统[D]. 蒋晓霞. 江西财经大学, 2020(04)
- [2]YH证券公司HK营业部客户关系管理优化研究[D]. 符苗. 海南大学, 2019(05)
- [3]XB证券客户服务质量研究[D]. 刘孟尧. 西北大学, 2019(04)
- [4]基于数据挖掘的H证券公司客户细分研究[D]. 彭洁玲. 暨南大学, 2017(05)
- [5]数据挖掘在证券公司CRM系统中的应用研究[J]. 刘斌,雷勇. 信息技术与信息化, 2015(07)
- [6]分析型CRM系统在证券公司经纪业务中的应用研究 ——以厦门证券为例[D]. 谢伟峰. 福州大学, 2014(03)
- [7]证券客户关系管理系统应用研究[D]. 赵顺乾. 复旦大学, 2013(03)
- [8]基于朴素贝叶斯算法的证券业客户价值细分研究[J]. 王园,李少峰,王永梅,欧冰臻,王秋明,林巧明. 科技和产业, 2013(05)
- [9]证券业客户细分模型构建及实证研究[J]. 王园. 上海管理科学, 2012(02)
- [10]基于聚类分析的证券业客户关系管理研究[D]. 娄志涛. 西北农林科技大学, 2010(12)
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