房产金融公司crm数据模型框架性建议(编辑修改稿)

房产金融公司crm数据模型框架性建议(编辑修改稿)内容摘要：

数据变成有价值的信息，并提供决策支持 如果仅仅是积累的大量数据，没有通过分析这些数据来指导企业的业务活动，从而为企业创造价值，那么这实际上是浪费了企业的资源。 问题的关键是将“客观的、无感情的数据”转化成“有价值、有指导意义的信息”，为企业的决策提供支持，这就是 数据挖掘 的过程 数据 信息 知识 决策与行动 14 数据挖掘是一个循序渐进的过程 问题定义 •定义商务问题 •检查数据 •定义初步措施 •给出方案范围 数据预处理 •数据存取和采样 •数据可视化 •数据处理 建模并分析 •创建模型 •测试模型 •了解和评估 知识配置 和维护 •客户报告 •外部客户应用 •外部监督和代理 15 182。 信息技术与金融服务业 182。 基于数据仓库技术的 CRM 182。 德赛实施 CRM的框架性建议 案例：美洲银行 CRM应用 目录 16 信息技术有助于德赛在产品、地域、客户进行拓展 未来 目前 •地域：广州市 •产品：二手房 •客户：基于人口统计学的方法划分客户群 •地域：以广东省为核心辐射全国 •产品：多类别 •客户：基于客户需求的方法划分客户群 业务概况 对信息技术 的依赖性 •业务比较单一 •使用手工的方式或简单的信息系统可以满足业务的要求 •地域跨度大、产品种类多、客户的需求更多样化 /个性化 •不使用信息系统，也可以处理业务，但要以低效率、高人力成本和运营成本为代价 信息来源 : 远卓分析 17 德赛的 CRM系统应该充分结合风险管理，并考虑与农行的客户数据库对接 风险管理决策环节 •定义目标客户 •新产品定位 •定价 •营销策略与渠道 •批准 /拒绝 •费用及价格 •审批额度 •推荐其他产品 •预测风险 •客户服务 •客户资料更新 •推荐其他产品 •预测风险 •催收策略 •清帐 •呆 /坏帐分折 •坏帐收购 产品设计与市场营销 贷前审批 贷后管理 清贷管理 反馈分析 CRM营销与销售功能 CRM服务功能 底层数据挖掘功能 18 良好的数据模型可以帮助进一步提升德赛业务问题的解决能力 举 例 客户号 1 2 3 4 信用等级 A A B A 申请数据 姓名 * * * * 身份证 * * * * 电话 * * * * 地址 * * * * 教育程度 硕士 本科 大专 本科 收入 * * * * 职业 教师 公务员 司机 服务人员 还款记录 202020 Y Y N Y 202020 Y N Y Y 202020 Y Y N Y 202003 Y Y Y Y 清贷记录 1 NA 0305a 0306b NA 2 0304a 客户数据 •统计不同信用等级的客户比例，当 C等级比例过高时，应调整专家模型和风控策略 可以解决的业务问题 •新产品促销、清贷、客户投诉反馈等需要的基本信息 •统计不同教育程度、收入、职业的客户所占比例，为目标客户群分析提供基础数据；同时为风控专家模型提供依据 •针对不同的客户制定不同的清贷策略、发现最有效的清贷策略、调整客户的信用等级 •记录客户的还款行为数。