English  |  正體中文  |  简体中文  |  Post-Print筆數 : 27 |  Items with full text/Total items : 113648/144635 (79%)
Visitors : 51589973      Online Users : 759
RC Version 6.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library IR team.
Scope Tips:
  • please add "double quotation mark" for query phrases to get precise results
  • please goto advance search for comprehansive author search
  • Adv. Search
    HomeLoginUploadHelpAboutAdminister Goto mobile version
    政大機構典藏 > 商學院 > 金融學系 > 學位論文 >  Item 140.119/31166
    Please use this identifier to cite or link to this item: https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/31166


    Title: 信用卡顧客流失之預測與防範
    Authors: 王文宇
    Contributors: 沈中華
    江永裕
    胡星陽




    王文宇
    Keywords: 資料採礦
    客戶關係管理
    Data Mining
    CRM
    Date: 2004
    Issue Date: 2009-09-14 09:27:46 (UTC+8)
    Abstract: 資料採礦(Data Mining)以及客戶關係管理系統(CRM, Customer Relationship Management)是近年來資料庫應用領域中相當熱門,且引起熱烈討論與高度關切的議題,尤其在直效行銷的崛起與網路的快速發展帶動下,跟不上CRM的腳步如同跟不上時代。目前已被許多研究人員視為結合資料庫系統與機器學習技術的重要領域,許多產業界人士也認為此領域是一項增加各企業潛能的重要指標。
    本論文運用資料採礦建立信用卡脫離預測模型,同時將模型自動化後結合CRM之運用,期達到有效保育客戶 (Retention Gap) 之功能,可以由既有原客戶後來卻轉成競爭對手的客戶群中,分析其特徵,再根據分析結果到現有客戶資料中找出可能剪卡轉向的客戶,然後設計一些行銷方案預防客戶流失;更有系統的做法是藉由決策樹Decision Tree演算法建立之模型,再根據客戶的消費行為與交易紀錄對客戶忠誠度進行評分Scoring的排序,如此則可區隔出剪卡流失分數高低的等級,進而配合不同的策略進行挽留與保育。
    近年來,台灣的信用卡市場在歷經十幾年的發展與競爭後,市場已漸邁入飽和期,然而在發卡成本與剪卡率卻不斷攀升下,卻也不見發卡機構積極的試圖提升持卡人品牌忠誠度,因此,本論文擬透過資料採礦技術結合客戶關係管理系統的應用,以有效降低剪卡率、提升客戶保留率,藉以強化發卡機構的競爭優勢(Competitive edge),免於被市場淘汰。
    另外,本論文之特色在於分析之目的資料倉儲為一企業級資料倉儲 (Enterprise Data Warehouse, EDA),它不單具有持卡人使用信用卡之刷卡行為、持卡狀況、繳款狀況…等信用卡往來資訊可供分析探索,同時,亦包括持卡人在發卡機構所屬之企業級團之往來資訊,緣此,在此基礎上建立之採礦模型將更準確且更具有參考價值。
    Reference: 1. Berry, M. J. and Linoff, G. Data Mining Techniques for Marketing, Sales and Customer Support. John Wiley & Sons,Inc., 1997.
    2. Fayyad U. M., “The KDD Process”, 1996
    3. Fayyad U. M., Piatetsky-Shapiro, P. Smith”From Knowledge Discovery to Data Mining: An Overview in Advanced Knowledge Discovery and Data Mining.” 1995.
    4. Hand D.J., Blunt G., Kelly M.G., and Adams N.M. Data mining for fun and profit. Statistical Science, 15, 111-113, (2000)
    5. Information Discovery INC. “Structure of Business Intelligent”
    6. MasterCard International Taiwan, “各國信用卡消費佔民間消費總支出比例”
    7. M. J. A. Berry and G. Linoff, Marketing Data Mining, The Art & Science of Customer Relationship Management, John Wiley & Sons,Inc., 2000
    8. 金管會銀行局出版 2003. 12 “金融統計輯要”
    9. 何旭如, 2004.09.08 中國時報專題報導
    10. 盧傳熙 奧美廣告 “Data Mining Q&A”
    Description: 碩士
    國立政治大學
    金融研究所
    91932208
    93
    Source URI: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0091932208
    Data Type: thesis
    Appears in Collections:[金融學系] 學位論文

    Files in This Item:

    File SizeFormat
    index.html0KbHTML2337View/Open


    All items in 政大典藏 are protected by copyright, with all rights reserved.


    社群 sharing

    著作權政策宣告 Copyright Announcement
    1.本網站之數位內容為國立政治大學所收錄之機構典藏,無償提供學術研究與公眾教育等公益性使用,惟仍請適度,合理使用本網站之內容,以尊重著作權人之權益。商業上之利用,則請先取得著作權人之授權。
    The digital content of this website is part of National Chengchi University Institutional Repository. It provides free access to academic research and public education for non-commercial use. Please utilize it in a proper and reasonable manner and respect the rights of copyright owners. For commercial use, please obtain authorization from the copyright owner in advance.

    2.本網站之製作,已盡力防止侵害著作權人之權益,如仍發現本網站之數位內容有侵害著作權人權益情事者,請權利人通知本網站維護人員(nccur@nccu.edu.tw),維護人員將立即採取移除該數位著作等補救措施。
    NCCU Institutional Repository is made to protect the interests of copyright owners. If you believe that any material on the website infringes copyright, please contact our staff(nccur@nccu.edu.tw). We will remove the work from the repository and investigate your claim.
    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library IR team Copyright ©   - Feedback