本文是一篇客户关系管理论文，本文通过对兰州银行客户关系管理具体情况的分析，结合客户关系价值理论、客户关系营销理论以及大数据相关理论，指出了兰州银行客户关系管理的现状及存在的问题，并对问题产生的原因进行了分析，分别从客户关系管理的理念培养和客户层级细分等角度提出了改善策略，接着从强化“以客户为中心”的服务理念、构建基于大数据分析平台的兰州银行客户关系管理系统、实施行内外数据整合、建设智能专业的客户营销评价模型和风险评估模型、完善客户营销和客户经理考核制度、加强综合性人才队伍建设、全面推进兰州银行智能化客户关系管理等方面提出了相应的保障措施。
第 1 章 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.1.1 研究背景
伴随着金融市场化的推广，金融机构向消费者提供的服务和产品趋于同质化，我国商业银行间的竞争也日益激烈。与此同时，互联网技术的飞速发展也正在潜移默化地改变着消费者的消费习惯、消费模式和价值诉求，原有的由银行主导的客户关系逐渐演变为由客户主导，银行的市场战略也渐渐地由产品转向了客户，因此，银行的客户关系管理就显得尤为重要。
在大数据时代下，伴随着社交和移动化的盛行，在银行内部构建以客户为导向的产品创新、营销服务和分析决策机制，为银行实施定向、精准、高效和低成本的个性化产品开发和智能营销及风险防范提供决策支持将成为银行明确资源配置方向，推动业务创新，提高核心竞争力的重要手段和途径。恒丰银行借助大数据平台全面整合工商、企业舆情、互联网行为等公开信息，构建了全面清晰的多渠道全方位的客户画像，实现了对客户需求的深度洞察和自上而下的客户定位与营销指引。招商银行从“客户视角”和“银行视角”两个维度出发，以“网络化、数据化、智能化”为目标，通过自动化营销、智能预警、事件触发等模块细分，细化了大数据智慧营销平台，不仅实现了科学合理地营销决策，而且改善了资源的优化配置。
本文基于大数据、客户关系价值理论和客户关系营销理论对兰州银行客户关系管理现状进行分析，将大数据技术运用到客户关系管理中，力图打破传统经营理念和粗放的管理模式的制约。通过借助大数据技术，融合行内外数据，构建以客户标签体系为基础，以客户关系模型、客户特征模型、客户营销评价模型和客户风险评估模型为支撑的客户关系管理系统，从真正意义上实现差异化的精准营销和智能化的风险信息预警，为兰州银行经营管理能力和风险管控水平的提升提供支持。
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1.2 国内外研究综述
1.2.1 国外研究现状
国外对客户关系管理的研究起步较早，相关的研究也取得了客观的成果。大数据技术的推广和普遍应用，吸引着广大学者的关注，在《大数据时代》中，维克托论证了大数据对企业管理带来的巨大影响，包括企业运营和企业发展战略。销售大亨 Peppers 等（1999）强调了客户关系管理的重要性，尤其面对大数据所带来的冲击，企业管理者更应该重视高端客户的服务提升[1]。
随着信息化的日趋深入和大数据技术的推广，国外学者对大数据背景下企业客户关系管理的研究也越来越多。Shah 等（2012）通过对 5 家公司的客户信息进行数据建模分析，发现当某些具有持续不良行为特征的顾客（例如，有限的开支、过度的收入逆转、过度的服务请求、促销购买行为）进行交叉购买时，他们呈现出非盈利关系的向下螺旋，随着交叉购买水平的提高，客户的损失将会增加[2]。Saarijarvi 等（2013）对客户数据在 CRM 框架中的角色进行了重新配置，利用数据分析工具进行客户细分和交叉销售，从而实现以客户为中心的战略目标[3]。Bernier Paula（2014）研究了基于大数据的商业银行风险管理系统，他通过大数据分析模型对银行的平均资产收益率、不良贷款率、资本充足率等财务指标进行分析，为银行的资金安全运营提供指导[4]。Cook 等（2015）提出消费者数据的指数增长和不断提高的计算能力为机器学习和统计预测模型的开展提供了支撑，他利用一个咨询公司的客户关系管理数据库中收集的数据，进行线性分析和机器学习决策树分析，成功为企业管理者提供了可视化、交互式的预测支持[5]。Jaelani（2016）采用多元线性回归分析，用信息共享、顾客参与、长期合作作为三个自变量，研究了客户关系管理对产品创新的影响，研究表明，信息共享和顾客参与都对产品创新有显著的正向影响[6]。Lau 等（2016）利用关系营销模型、模糊层次分析法（FAHP）建立了客户关系管理的业务流程管理（BPM）模型，用来分析长期内客户利润和价值潜力的关系，并针对高利润客户制定保留策略[7]。Rotovei 等（2017）通过分析客户关系管理系统中的客户交易数据，使用多重自适应回归模型来识别特征的重要性，并用随机森林建立销售分类树，以洞察复杂的销售规则[8]。Anshari 等（2018）认为大数据的出现带来了客户关系管理的新革命，它掀起了客户关系管理的新浪潮，通过将结构化和非结构化的客户信息进行有效整合，并利用大数据技术分析客户特征，可以使得企业在营销策略方面变得更加积极[9]。Khorraminia 等（2019）认为客户关系管理（CRM）是企业保持竞争力的主要内容，通过使用云计算技术，CRM 能够使企业管理者有效地收集、存储和检查客户的数据，以提供客户的完整视图[10]。Rafsan 等（2020）采用孟加拉国 30 家上市商业银行连续 5 年的数据，通过描述性分析、线性回归分析、多元分析、方差分析、相关分析、多重共线性检验，研究了利率变动与银行盈利能力之间的关联关系[11]。
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第 2 章 客户关系管理及大数据相关理论
2.1 客户关系管理相关理论
2.1.1 客户关系营销理论
当今的企业处于竞争激烈、瞬息万变的环境之中，不可避免地要与外部环境发生错综复杂的关系，因此，企业必须维护好与各关系方的关系，才能更好地开展各项经营活动。20 世纪 70 代以来，西方国家广泛采用一种全新的营销理论和方法--关系营销，来吸引、维持和增强客户关系。工业市场营销专家巴巴拉·B·杰克逊（Jackson B.B，1985）认为吸引客户、发展客户和保留客户是关系营销的重要组成部分，在工业营销领域，这三点尤为重要[78]。亨特（1994）分析了交换过程中经济与社会层面的区别，认为确定客户关系、发展客户关系和维系客户关系是关系营销的三个关键步骤[79]。
关系营销的核心内容是指各关联方在市场营销中建立的互相依赖的营销关系，通过此营销关系，与客户达到长期合作、协作发展的目的，关系营销通常会遵循主动沟通原则、承诺信任原则和互惠原则。
关系营销的基本模式包括顾客忠诚和梯队推进两方面，它的实施主要包括筛选合作伙伴、指派关系经理、制订工作计划和了解关系变化。企业实施关系营销策略也要从这四各方面开展，首先企业要从存量客户中过滤出有发展前景的优质客户；其次企业要为筛选出的合作伙伴指定专门的关系经理，关系经理对客户负责，要汇集客户的所有信息，是公司为客户服务的推动者；然后就是制定工作计划，为了能与关系对象进行顺畅沟通，企业必须制订长期计划，计划中要确定关系经理职责，明确目标、责任、策略、具体行动方案和评价标准；最后是了解关系变化，跟踪客户，实时掌握客户动态。
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2.2 大数据相关理论
2.2.1 数据仓库 3NF 理论
Normal Form 即范式，由英国人 E.F.Codd 在上世纪 70 年代最早提出的，范式是关系数据库理论的基础，也是设计数据库结构过程中必须要遵循的规则[82]。目前常见的共有 8 种范式，依次是第一范式 1NF（1 Normal Format）、第二范式 2NF（2 Normal Format）、第三范式 3NF（3 Normal Format）、巴斯范式 BCNF（Boycee Codd Normal Format）、第四范式 4NF（4 Normal Format）、第五范式 5NF（5 Normal Format）、域键范式 DKNF（DomainKey Normal Form）、第六范式 6NF（6 Normal Format）。传统的 OLTP 系统是面向应用来建立模型，它是针对具体业务对数据库联机进行的日常操作，通常对少数记录进行查询和修改，用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和支持并发的用户数等问题，而数据仓库则是面向主题（Subject）来建模。不同于传统数据库中面向应用的数据组织方式，数据仓库中的数据集成是面向主题进行组织，例如一个银行的数据仓库所组织的主题有产品销售分析、产品持有分析等，而按应用来组织则可能是财务子系统，产品营销子系统，客户信息子系统等。
银行内部，一般包含个人储蓄（对私）、企业存款（对公）、中间业务、贷记卡等多个业务系统，它们支持简单、特定的交易种类，因为项目实施过程中采用了不同的框架，各系统之间很难交互，且有大量的数据冗余。如各业务子系统中都包含客户的基础信息，在建立数据集市或数据仓库时，需要按数据存储规则，将上述业务子系统中的数据转换到数据仓库中。
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第 3 章 兰州银行客户关系管理现状与问题分析...................18
3.1 兰州银行简介与客户关系管理现状...................... 18
3.1.1 兰州银行简介 ................... 18
3.1.2 兰州银行客户关系管理现状 ................... 19
第 4 章 基于大数据分析平台的兰州银行客户关系管理系统设
