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基于数据挖掘的信用卡客户细分与目标营销模型研究 谢佳斌 张兰兰 刘朔 中国人民大学统计学院 目录 1 引言 2 商业理解 3 数据理解 4 数据准备 5 模型的建立和评估 6 模型的实施 1 引言 信用卡主要通过个人短期循环借贷获取利润，具有很高的风险 性。 在个人消费信贷越来越被中国银行业看重的今天，由于受信用 卡业务的高额利润和巨大市场空间的引诱，中国的各大商业银 行都开始加入或增加了在信用卡业务的投入，将其作为重点业 务加以发展，激烈争夺信用卡客户。  目前，我国的信用卡发卡行、发卡量和交易量都大幅上升。 1 引言（续） 国内推出信用卡业务的商业银行都不同程度地存在以下问题： 盲目发卡 信用卡信 未合理地 用额度设 选择客户 定不合理 上述问题给这些银行造成的损失是巨大的，它们逐渐意识 到仅重视信用卡发行量的增加及客户消费金额的提高是不够的。 如何衡量客户价值的高低，确立发卡准则，为核发信用卡及信 用额度提供参考，防范与信用卡违约、欺诈行为等相关的一系 列问题成为了这些银行的首要任务。 2 商业理解 随着国内金融行业竞争程度的日益加剧，国内金融企业必须通 过“以客户为中心”建立“一对一”的营销方式来实现。 但对每一位客户都进行关系营销，其投入的成本是非常大的， 且通常回报却并不高。当前银行业发展的现状，是20%的客户创 造出80%的利润，即服从“二八定律”。 所以，银行必须先要对客户进行分类，将有限的资源优先满足 最有价值的客户，而非对每一位客户都进行关系营销。 如何依据客户价值对其进行分类，怎样对不同类别的客户进行 特征提取来指导营销人员进行有针对性的营销、采取策略来减 少客户的流失、增加客户的消费就成为非常重要的议题。 2 商业理解（续） 本文将根据国内A银行信用卡中心提供的数据集：  首先，从持卡人的收入、刷卡消费及个人信用三方面利 用聚类分析方法将该行的所有顾客进行细分；  然后，利用持卡人的背景信息变量建立预测模型，对客 户所属类别进行预测；  最后，利用预测模型输出的决策树规则，帮助银行了解 不同类别客户的相关特征，根据这些特征为银行的营销人员 寻找、定位有价值的新客户提供帮助，同时对不同价值的客 户采取不同的管理营销策略，使营销人员的工作更有针对性、 更有效，从而为增进银行与客户之间的互动关系，减少客户 流失率，强化客户忠诚度和价值，改进客户关系管理提供参 考依据。 3 数据理解 本文的研究数据为A银行信用卡中心提供的客户资 料，具体包括： 个人基本信息：性别、年龄、职业、学历、户籍、婚 姻、个人月收入及支出等 家庭情况：家庭月收入、人口数、家庭经济状况等 个人持卡消费情况：刷卡频率、月刷卡金额、借款余 额及逾期等 个人与银行往来的相关情况：呆账记录、退票记录、 拒往记录、其它银行强制停卡记录等 共27个变量65535条记录。 3 数据理解（续） 变量名 变量解释 类别 申请书来源 信用卡申请书的来源及方式 8分类变量 瑕疵户 此信用卡是否为瑕疵户