随着我国改革开放的深入及小康社会目标的提出,我国经济取得了高速的发展。作为经济重要组成部分的证券业,其本身在取得巨大成绩的同时,也面临着诸多的竞争与挑战。目前,由于券商的服务产品的同质性及易仿效性加剧,产品生命周期在不断缩短,使得企业的竞争核心主要体现在对客户资源的保留和吸引。如何能更好地了解客户的特点和需求,设计满足客户需求的有效产品和服务,提高客户的收益和满意度,是证券业客户关系管理的关键所在。 而了解客户的特点和需求关键在于:通过建立满足客户关系管理要求的数据仓库,收集业务数据库中的客户信息,其中包括客户的属性、资金情况、交易特点等数据记录,然后利用适当的数据挖掘方法及工具,对数据仓库中的数据进行深入地挖掘分析,建立合理的客户细分模型,以实现有效的客户细分。根据所得到的客户细分,券商才可能设计出科学的、合理的服务产品,强化并吸引客户资源。为此本文进行了相关研究。 本文从宏观和微观两方面对证券业客户关系管理进行了探讨。在宏观方面,主要是从证券业客户关系管理的特点入手,研究数据仓库的特点、架构、功能等,并探讨了相应的数据挖掘方法,以及如何在网上经纪业务中,开展Web数据挖掘来进行客户关系管理;在微观方面,主要以证券业客户关系管理中的客户细分为例,进行了数据仓库中数据的载入、抽取,数据挖掘方法的选择,数据模型的建立及分析等全过程研究。 本文的研究重点包括: 1、证券业客户关系管理中数据仓库结构特点的分析及多维建模研究; 2、证券业客户关系管理数据挖掘的特点及方法研究; 3、证券业客户细分的种类、方法及过程研究; 4、多维数据分析在证券业客户关系管理中的应用研究; 5、Web数据挖掘在证券业客户关系管理中的应用研究。