银行客户响应模型的有效性比较研究

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3.0 刘畅 2024-11-07 4 4 2.45MB 48 页 15积分

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摘要

客户响应模型源于营销定位的需要，营销定位的目的是为目标客户提供产品

或服务。定位营销的概念最早出现于 20 世纪 70 年代，当时美国报刊上涌现出一

系列以“定位时代”为主题的有关营销和广告新思维的文章。这些文章引起了全

行业的轰动，定位成了营销界人人谈论的热门话题。定位营销是一个通过发现顾

客不同的需求，进行合理定位，并不断地满足这些需求的以提高客户响应率的过

程。其实质是消费者、市场、产品、价格以及广告诉求的重新细分与定位。随着

建模技术的进步，零售银行由于客户量较大，较早开始使用客户响应模型来进行

定位营销建模。

我们首先介绍了客户响应模型的产生、典型应用、研究背景与意义和研究方

法。然后，介绍了与客户响应模型紧密相关的数据挖掘的相关概念，讨论了客户

响应模型建模的方法论并详细地描述了 Logistic 回归、决策树、神经网络和支持

向量机等四种建模算法的内容。接着，由于进行客户响应模型有效性的比较需要

有明确模型评估指标，我们确立了准确度、稳定性、可解释性、可部署性和适用

范围等五个维度。在评估模型的准确度和稳定性这两种最为重要的指标时我们使

用了 KS、Lift 图和 ROC 曲线等三种方法，根据各算法与应用场景的符合程度分

析了不同算法的可解释性、可部署性和适用范围。综合各项指标，对各种算法进

行总体比较，便得出了客户响应模型中的最佳算法。最佳算法保持了较高的准确

度与稳定性，同时在可解释性、可部署性和适用范围上都有较高评价。文章的创

新点就在于提出一个对银行客户响应模型进行有效性比较的方案，并通过实例执

行该方案，得出具有实际参考价值的结果。

最后，我们对国内的银行客户响应模型应用现状进行分析后提出了几点建议，

并对客户响应模型的应用进行了总结与展望。

关键词：Logistic 回归决策树神经网络支持向量机客户响应模型

ABSTRACT

Customer response models come from the needs of positioning marketing, and

the target of positioning marketing is to provide products or services for customers

who are the most likely to respond. Positioning marketing first appeared in the 1970s,

when a series of articles with the theme of "positioning times" were published in

American newspapers. These new ideas on the marketing and advertising caused a

sensation in different industries, and became the hot topic everyone talked about.

Positioning marketing is a process to discover different needs of customers and to

satisfy them constantly. And it is mainly about the segmentation and positioning of

consumers, market, products, price and advertising. With the development of

modeling technologies, retail banks gradually began to use customer respond model

for positioning marketing more and more widely.

Firstly, we introduce the generation, typical application situations, the

background, the significance of customer response models. Then, we introduce some

concepts in data mining which are closely related to customer response models,

discuss the methodology and descript the algorithm content of Logistic regression,

decision tree, neural network and support vector machine in detail. Because

comparing the efficiency of different models needs some standard indicators, we set

up five ones including the accuracy, stability, interpretability, deployment and

applicable scope. In the evaluation of these two most important indicators-the

accuracy and stability, we use three methods including KS, Lift diagram and ROC

curve. And we analyze the other three according to applying situations and different

algorithms’ characteristics. We propose an innovative solution to compare the

efficiency of bank customer response models and get a valuable result of practical

reference value through carrying out the plan.

In the end, we put forward some suggestions on applying customer response

models after analyzing its current applying situation in our nation. There is no doubt

that customer response models will be applied more and more widely in the future.

Key Word：Logistic Regression, Decision Tree, Neural Network,

Support Vector Machine, Customer Response Models

中文摘要

ABSTRACT

第一章导论 ........................................................................................................... 1

1.1 客户响应模型的产生 ..................................................................................... 1

1.2 银行的客户响应模型 ..................................................................................... 1

1.3 选题背景与研究意义 ..................................................................................... 2

1.4 研究方法及论文结构 ..................................................................................... 3

第二章客户响应模型建模方法 ............................................................................. 5

2.1 数据挖掘的定义及分类 ................................................................................ 5

2.2 客户响应模型的方法论 ................................................................................ 6

2.3 常用的客户响应模型算法 ............................................................................ 7

2.3.1 Logistic 回归 ............................................................................................ 7

2.3.2 决策树 ..................................................................................................... 9

2.3.3 神经网络 ............................................................................................... 13

2.3.4 支持向量机 ........................................................................................... 15

第三章银行客户响应模型建模 ........................................................................... 18

3.1 存在的问题 .................................................................................................. 18

3.2 客户响应模型评价 ...................................................................................... 19

3.2.1 评价角度及指标 ................................................................................... 19

3.2.2 模型评估 ............................................................................................... 20

3.2.3 KS 检验 .................................................................................................. 21

3.2.4 Lift 图 ..................................................................................................... 21

3.2.5 ROC 曲线 ............................................................................................... 22

3.3 案例数据与建模 .......................................................................................... 23

3.3.1 案例数据简介 ....................................................................................... 23

3.3.2 构建客户响应模型 ............................................................................... 24

3.3.3 需要注意的问题 ................................................................................... 27

第四章银行客户响应模型的有效性比较 ........................................................... 29

4.1 模型的准确度与稳定性 .............................................................................. 29

4.1.1 Logistic 模型 .......................................................................................... 29

4.1.2 决策树模型 ........................................................................................... 30

4.1.3 神经网络模型 ....................................................................................... 32

4.1.4 支持向量机模型 ................................................................................... 33

4.2 模型有效性的综合比较 .............................................................................. 35

4.2.1 适用范围 ............................................................................................... 35

4.2.2 可解释性与可部署性 ........................................................................... 35

4.2.3 准确度与稳定性 ................................................................................... 36

4.3 最佳模型 ...................................................................................................... 39

第五章国内银行客户响应模型的建议 ............................................................... 40

5.1 国内银行客户响应模型建模存在的问题 .................................................. 40

5.2 国内银行客户响应模型建模的策略建议 .................................................. 40

第六章总结及展望 ............................................................................................... 42

参考文献 ................................................................................................................. 43

致谢 ......................................................................................................................... 46

第一章导论

1.1 客户响应模型的产生

客户响应模型（Customers Response Model）[2~11,14]源于营销定位的需要，营销

定位的目的是为目标客户提供产品或服务。定位营销的概念最早出现在美国报刊，

20 世纪 70 年代时，当时美国的一家名为《广告时代》的杂志邀请年轻的营销专家

AL Rise 和Jack Trout 以“定位时代”为题撰写了一系列关于营销定位和新广告思

维的文章。该系列文章发表后，引起了全行业的轰动，定位成了营销界人人谈论

的热门话题，从此定位营销理论全面创新的时代开始了。定位营销是一个通过发

现顾客不同的需求，进行合理定位，并不断地满足这些需求的以提高客户响应率

的过程。其实质在于消费者、市场、产品、价格以及广告诉求的重新细分与定位，

在恰当的时机给恰当的顾客提供恰当的产品或服务。零售银行为了满足定位营销

的需要，引入了客户响应模型，并逐渐开始使用客户响应模型进行定位营销建模。

1.2 银行的客户响应模型

客户响应模型经过长期的发展，在不同行业面对不同的需求和各式的环境形成

了数不清的应用案例。客户响应模型在银行业的市场营销和客户关系管理等领域

有着大量的应用，其中的一些典型应用场景[2~11,13,15~23,28]包括直效营销[3,7,11]

（Direct

marketing）和市场细分[8]（Segmentation analysis）等。下面对这些场景做一些简单

的介绍。

直效营销的目的是通过以对客户直接提供产品或服务替代使用中间商或批发

商来减低花费增加效益。直效营销需要快速的客户反应和购买，它通过像信件、

电视、电子邮件、互联网和其他客户能够接受信息的渠道把销售信息发送到特定

的客户。直效营销是一个成熟的商业模式，零售银行为了从客户群中获得更大的

收益，销售代表一般通过客户响应模型根据客户之前的交易能判断客户的特征，

然后重要的特征被选作制定市场决策的依据。有相似特征的客户被销售人员分为

相同的组，最后面向不同的组确定相符合的营销活动。

市场划分就是使用人口、地理或行为特质等相似的特征将客户划分到一组，从

而获得对客户的不同划分。由于市场的需求种类繁多，银行常常利用客户响应模

型使用市场划分的策略能增加期望的收益。许多市场研究集中在检测如何将像人

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摘要：

摘要客户响应模型源于营销定位的需要，营销定位的目的是为目标客户提供产品或服务。定位营销的概念最早出现于20世纪70年代，当时美国报刊上涌现出一系列以“定位时代”为主题的有关营销和广告新思维的文章。这些文章引起了全行业的轰动，定位成了营销界人人谈论的热门话题。定位营销是一个通过发现顾客不同的需求，进行合理定位，并不断地满足这些需求的以提高客户响应率的过程。其实质是消费者、市场、产品、价格以及广告诉求的重新细分与定位。随着建模技术的进步，零售银行由于客户量较大，较早开始使用客户响应模型来进行定位营销建模。我们首先介绍了客户响应模型的产生、典型应用、研究背景与意义和研究方法。然后，介绍了与客户响应模...

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