5.1 Z 银行信用卡现状分析 ............................ 22
5.2 构建信用卡借记卡交叉营销模型 ....................... 24
6.基于大数据的 Z 银行信用卡精准营销应用
6.1 基于大数据的信用卡智能营销推荐
系统建设目标：联合客户画像和客户标签，快速识别优质客户建立标签体系，打造标签管理平台，提升客户体验度。
6.1.1 客户信息搜集管理
用户信息搜集管理的总体框架主要分为四个部分：数据的来源、数据的采集、数据的预处理、标签化用户画像的实现。银行应该从以下四个方向进行挖掘：
（1）内外兼顾扩展数据源
大数据的来源越丰富客户画像越精准，所以商业银行应该既要利用行内的内部数据又要积极拓展外部来源。想要高效利用内部数据需要银行对内部数据来源进行有效清洗、分层、筛选等。拓展外部数据来源需要银行和第三方公司例如互联网公司等机构进行合作共享数据但是价位较高，目前非Z银行所考虑。
（2）动态加静态数据相结合
银行需要尽可能多的搜集数据信息进行用户动态数据分析管理。在收集数据时，应尽最大努力确保收集数据的完整性和全面性。数据采集的难点在于对动态数据即用户行为的采集和管理，银行需要收集尽可能多的数据信息进行用户动态数据分析和管理。
（3）精细化做好数据定义聚类
在数据的预处理的阶段需要做好数据的结构化处理，方便计算机处理后续数据，用户画像的数据结构化，重点在于特征定义和特征聚类。精细的数据定义和合适的聚类将有利于用户画像的精准化实现。
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7.研究结论与展望
7.1 研究结论
本文从信用卡业务发展角度帮助企业利用大数据用户画像技术进行客群细分，筛选企业优质目标客户，提供不同细分维度下的精准营销的应用。
（1）Z银行大数据精准营销模型构建
传统意义上的优质客户筛选是基于决策人员对业务的认知和判断对客户进行区分，这样筛选出来的优质客户在数据反应上可能会有较大的差异。构建基于大数据的借记卡信用卡交叉营销模型，可实现对零售业务客户的二次筛选，并对筛查出的具备还款能力和办卡意愿的低风险优质客户推荐符合其需求的信用卡产品从而实现交叉营销。构建个人价值客户流失预警模型则能够第一时间发现客户即将流失，从而提醒业务人员进行积极的客户关系维护和精准营销。
（2）基于大数据的Z银行信用卡精准营销应用
商业银行拥有海量的数据信息，天然的数据资源，通过建立数据模型和算法，深入分析用户行为背后的动机，筛选出符合办卡条件具备偿还能力的低风险优质客户。通过基于客户细分的智能营销推荐为不同需求的客户提供差异化的营销服务、精准的授信模式，产品精准触达、营销活动多渠道精准投放等多个方面的应用，从而满足信用卡用户的个性化需求，使银行信用卡在应用过程中真正实现精准营销应用及创新。
参考文献（略）
