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社会发展中国经贸导刊

中老年信用卡客户流失特征及对策研究

——以Z银行为例

□何井丹夏广伟

摘要：本文以Z银行中老年信用卡客户的交易数据为研究样本，借助统计分析方法，包括皮尔逊

相关指数分析、T检验与U检验，以及构建随机森林算法模型，对中老年信用卡客户流失的关键因素

进行了深入剖析。同时，通过该模型，准确评估了Z银行在未来可能面临的中老年信用卡客户流失概

率。在此基础上，本文进一步采用K-means聚类算法，对中老年信用卡客户群体进行了细致的分类

处理。依据不同流失客户群体的特征，制定了具有针对性的精准营销策略，旨在有效降低中老年信用

卡客户的流失率，从而提升银行的服务质量和客户满意度。

关键词：信用卡；中老年信用卡客户；随机森林算法；K-means算法

一、导论及研究现状学的客户挽留与召回策略建议，从而有效提升客户的

随着金融科技领域的迅猛发展和消费者支付偏生命周期价值[4]。

好的转变，信用卡市场正经历着由高速增长向深度重二、数据描述

构的转型。近年来，信用卡发卡量的增长速度逐渐放为强化研究的针对性和数据的时效性，本文聚

缓，交易量也呈现出一定的波动性，多家大中型银行在焦于Z银行某特定网点中老年信用卡客户（年龄界定

信用卡业务领域正面临客户流失的严峻考验。这种客户在45岁及以上）的交易数据。研究周期设定为2023

流失不仅直接冲击着银行的业务收入和市场份额，还可年12月至2024年5月，共计六个月。在此期间，依

能对银行的品牌声誉及长期发展造成不利影响。因此，据客户近六个月内无信用卡交易的行为，界定为客户

深入剖析信用卡客户流失的风险因素，并提出有效的应流失，并据此筛选出了5953条有效数据记录。

对策略以降低流失率，对于提升客户满意度与忠诚度，（一）人口统计描述

推动银行业务的可持续发展具有举足轻重的意义[1]。如图1和图2所示，从性别和年龄来看，中老

在以往针对客户流失预测的研究中，早期的研年女性客户信用卡流失率高于中老年男性客户，从婚

究大多采用定性分析方法，通过构建基于RFM模型姻状态来看，婚姻存续的中老年客户流失率最低，单

和人口统计变量的多维度指标体系，并借助神经网络身的中老年客户流失率最高[5]。

模型来预测商业银行的客户流失情况。然而，随着（二）金融财务状况描述

数据挖掘技术的兴起，许多学者开始利用聚类集成如图3、4、5所示，信用卡的使用余额是衡量客

算法，如K-means算法，对客户特征进行高效分类，户信用卡消费情况的重要指标，余额较低则表明卡内

以识别出具有显著特征的客户群体，或者采用决策树额度被更充分地使用。在深入剖析中老年客户的金融

法来构建客户流失的预警模型[2]。财务状况后，发现中老年流失客户的信用卡余额显著

在随机森林（RF）、决策树（DT）、支持向量机高于中老年非流失客户。进一步从信用卡持卡类别分

（SVM）和逻辑回归（LR）这四种常用的分类器算法析，持有白金卡的中老年客户流失率最为突出，达到

中，随机森林算法以其卓越的精准度和良好的召回率了28.6%。此外，在信用额度方面，中老年流失客户

及其他性能指标脱颖而出[3]。鉴于此，本文决定采用的平均信用额度相较于中老年非流失客户更低。

随机森林算法来识别影响中老年信用卡客户流失的关三、