一、挖掘客户真实需求（论文文献综述）
韩璐[1]（2021）在《制造企业供应链数字化转型机理与决策模型》文中研究表明在数字化时代,零售商、分销商以及最终消费者对供应链的期待越来越高。为了满足客户需求并帮助企业实现数字化运营,供应链管理需要进行数字化转型。然而,对于生产环节众多、管理内容复杂的制造企业来讲,供应链的数字化转型是一项极为艰难的任务。转型方案与业务需求脱节、转型管理效率低下等原因致使很多实践以失败告终。关于制造企业供应链的数字化转型问题,目前行业和学术界的研究成果往往将管理、技术以及组织支持相混淆,对转型驱动要素、转型机理、转型研究方法以及转型管理方案尚无清晰的认识和有效的建议。针对这一现状,本文从管理层面对以上不足展开深入研究,帮助制造企业对供应链数字化转型形成理论认识与进行科学管理。本文从制造企业供应链数字化转型的难点出发,以供应链管理理论、信息管理理论和系统工程理论为理论基础,提出制造企业供应链数字化转型的三个关键驱动要素,即数据管理（对数据资源的获取与管理）、信息融合（对信息到相关决策点的可达性管理）以及智能优化（对数字化供应链管理点的系统性优化）,构建转型驱动机理概念模型,并分析运作管理中三个驱动要素的内在联系,对制造企业供应链数字化转型的管理思想进行系统阐述,所提出的观点得到了上市公司真实数据的实证支持。另外,本文提出了制造企业供应链数字化转型驱动要素的研究方法,为驱动要素的深入研究提供思路指导。基于所提出的制造企业供应链数字化转型机理和转型驱动要素研究方法,本文对每一个驱动要素展开了进一步研究。首先为驱动要素构建完整的管理内容体系,帮助制造企业明确驱动要素的管理范围。然后针对驱动要素关键问题的管理需求构建决策模型,依据建模结果制定驱动要素的管理方案。最后结合驱动要素的数字化属性,提出管理方案中不同对象的管理策略,帮助企业实现驱动要素的高效管理。实例分析章节的模型计算结果表明,本文所提出的数据管理决策模型对数据的相对重要性具有良好的区分度,所提出的信息融合仿真模型对信息的关联性具有良好的识别能力,所提出的智能优化决策模型对决策效用的提升具有良好的规划能力。本文的创新成果主要体现在3个方面:（1）阐明了制造企业供应链数字化转型驱动机理。现有研究供应链数字化转型影响因素尚不完整或者分散于人力资源等供应链管理之外的领域,对供应链数字化转型中的管理分析不够聚焦与完善,缺乏综合性研究视角。为了分析制造企业供应链数字化转型管理问题,本文从供应链管理的本质出发,结合数字化特点与信息管理学理论,对制造企业供应链数字化转型的影响因素进行分析和归纳,系统性地提出了制造企业供应链数字化转型的驱动要素——数据管理、信息融合以及智能优化,构建了转型驱动机理概念模型,探讨了驱动要素的运作机理与递进关系,从理论角度阐明了制造企业供应链数字化转型的基本原理,并且通过上市公司的真实数据,使用Malmquist指数法和回归分析法对所提出的驱动要素和驱动机理进行验证,进一步证明了本文所提出驱动要素和驱动机理的有效性。（2）构建了制造企业供应链数字化转型数据管理决策模型。现有文献对于制造企业供应链数字化转型中数据管理方面的讨论多为定性分析,没有考虑投入产出效率问题。为了提升数据管理效率、有效分配企业资源和精力,本文针对数据管理的方案制定问题,建立了数据管理体系,构建了基于DEMATEL方法和HOQ方法的数据管理决策模型,从信息需求决定数据需求的角度,对数据的相对重要性进行区分,依据结果提出数据的分级管理方案,并且结合数据管理的数字化属性提出不同分级中数据的管理建议,从而实现对制造企业供应链数字化转型中数据的高效管理。（3）构建了制造企业供应链数字化转型智能优化决策模型。以往对于制造企业供应链数字化转型中管理决策方面的研究多为单一管理点的决策效率提升,没有考虑所有管理点的整体决策效率问题。为了系统性地提升智能优化的决策效率,以及帮助企业在有限的计算能力与众多优化需求之间取得平衡,本文针对智能优化的路径规划问题,建立了智能优化体系,构建了基于ISM方法和NK模型的智能优化决策模型,从系统结构、优化目标、决策效用三个角度对所构建的智能优化分析系统进行建模与仿真,求解出提升整体决策效用的最佳优化路径作为智能优化的路径方案,从而实现对制造企业供应链数字化转型智能优化的高效管理。本研究针对制造企业供应链数字化转型缺乏理论指导的问题提出了转型驱动机理;针对转型驱动要素管理的深入研究问题形成了转型驱动要素研究方法;针对转型管理内容零散不全问题构建了驱动要素的内容体系与架构;针对转型管理效率问题分别构建了转型驱动要素决策模型与管理方案。综上所述,本文从管理与决策的角度为制造企业供应链数字化转型建立了一套完整的基本思想和管理方案,有利于构建制造企业供应链数字化转型理论;有利于建立制造企业供应链数字化转型管理体系;并且有利于提升制造企业供应链数字化转型管理效率。
周彪[2]（2021）在《小微企业互联网融资信用评价研究》文中提出我国正处于经济结构、产业结构调整优化的重要阶段,小微企业由于产业类型多样、覆盖范围广、市场反应敏感等特征,对促进我国产业结构的调整和社会经济的持续、平稳运行,发挥着关键的作用。然而,小微企业的融资难题,特别是传统融资的困境限制了小微企业的发展,转向民间信贷融资又使得小微企业面临融资贵的风险,并加剧了市场动荡。信息不对称是小微企业融资困境产生的关键原因,在“互联网+”背景下,加快我国金融供给侧改革、推动互联网金融的发展,既为小微企业融资渠道的拓展提供条件,又为小微企业融资信用水平相关信息的获取提供重要手段。大数据背景下的小微企业互联网融资,成为解决小微企业融资困境的有力方式;基于大数据技术、对小微企业互联网融资信用评价问题展开深入而细致的研究,是该方式发挥作用的关键。本文研究的关键科学问题包括:（1）评价机理分析。研究国外小微企业特征及信贷服务实践的成功经验,分析小微企业互联网融资信用数据来源、剖析小微企业传统渠道与互联网渠道下融资信用评价的异同点等,分析大数据背景下小微企业互联网融资信用评价机理。（2）评价体系构建。加快适用于小微企业互联网融资信用评价体系的针对性研究,强化小微企业互联网融资信用评价的有效性,成为银行等金融机构服务小微企业互联网融资、防控小微企业互联网融资风险的重要举措;（3）数据模型构建。借助互联网技术、大数据技术对海量、多元信息的获取能力,利用数据挖掘及机器学习技术如何改进小微企业融资信用评价模型及模型精确度;（4）评价结果及应用。研究信用评价对金融机构与小微企互联网融资信任关系形成的作用机理,是需要深入分析和研究的重点问题。文章在基本理论模型分析的基础上,通过对四大类问题的研究,产生如下的研究成果:（1）基于大数据的小微企业互联网融资评价机理模型。针对小微企业互联网金融产品、服务及融资流程不明晰、不系统的现状,对小微企业互联网融资途径及大数据信用评价机理展开分析。我国小微企业是国民经济发展的重要力量,从国外小微企业特征及信贷服务实践的分析入手,实现我国小微企业特征的详细统计分析和对比分析,我国小微企地域分布和行业分布等总体情况、金融行为、竞争力、社会关联性以及还款能力和还款意愿上,表现出显着差异性特征。基于案例提出小微企业互联网融资模式共包含传统融资业务的互联网化、基于互联网平台的融资模式、“互联网+”金融的全新模式以及上市融资四种类型。提出信息不对称风险、财务风险、关联关系复杂性风险、脆弱性风险四类小微企业互联网融资信用的风险来源,剖析小微企业传统渠道与互联网渠道下融资信用评价的异同点,界定小微企业互联网融资信用评价的四维概念模型。研讨大数据技术小微企业互联网融资信用评价中的应用机理,提出评价的基本框架。（2）“互联网+”的小微企业互联网融资评价体系模型。充分利用“互联网+”下小微企业融资渠道拓宽所带来的海量信息获取优势,分析影响小微企业互联网融资信用水平的相关因素,构建针对小微企业互联网融资信用评价的专门指标框架,形成具体、细致的评价指标储备。界定反映小微企业互联网融资信用水平的硬信息、软信息,从双重维度提炼81项影响小微企业互联网融资信用水平的具体因素。继而,从经营活动信息、金融行为信息、企业基本信息、企业竞争力信息、企业关联关系信息系和企业融资申请陈述信息等六个维度提炼、储备90个具体评价指标,构建小微企业互联网融资信用评价指标体系的总体框架,明确各评价指标的指标类型、评分方法及数据的标准化方法。构建融合熵值法、CRITIC方法、方差齐性检验的小微企业互联网融资信用评价指标组合赋权方法,强化指标体系区分小微企业互联网融资信用履约客户和违约客户的能力。（3）基于主题挖掘的小微企业互联网融资数据获取模型。信息量暴增、数据结构多元化,是大数据背景下小微企业互联网融资评价的鲜明特征,小微企业互联网融资信用评价研究需围绕硬信息、软信息多元结构的融合展开。基于小微企业互联网融资信用指标框架中的部分软信息变量,构建小微企业互联网融资信用相关软信息LDA主题挖掘模型,获取17个主题变量及各主题对应每条样本的概率分布,实现小微企业互联网融资信用软信息的量化挖掘。（4）基于神经网络的小微企业互联网融资评价模型。针对小微企业互联网融资信用评价的二分类问题,构建基于BP神经网络的小微企业互联网融资信用评价模型。选取同花顺行情中心新三板作为数据来源开展案例分析,分别将硬信息、软信息、硬信息+软信息纳入BP神经网络模型,形成三组对比实验。结果发现硬信息能够更直观地反映小微企业互联网融资的偿债能力、偿债意愿,相对于单独使用软信息进行小微企业互联网融资信用评价而言,单独使用硬信息进行评价的精确度更高;融入软信息的小微企业互联网融资信用评价精确度高于仅使用软信息或硬信息进行评价的精确度,因而将软信息、硬信息同时纳入小微企业互联网融资信用评价模型,是提升银行等金融机构信贷风险评估准确性的重要方式。（5）小微企业互联网融资发展政策建议。以多元数据的合理化运用为脉络,研究大数据背景下信用评价对金融机构与小微企业信任关系形成的作用机理,给出促进小微企业与金融机构互联网融资信任体系良性发展的策略和管理建议。明确了不同阶段银行等金融机构对多元信息的处理范式,分析小微企业多元信息发挥作用的方式。将小微企业的互联网融资行为和银行等金融机构的放贷行为,抽象为小微企业与金融机构之间互联网融资信任关系形成的博弈问题,构建演化博弈模型,分析二者互联网融资信任关系形成过程中的策略选择,逆向推理信用评价中的相关因素对二者策略选择的影响,进而为银行等金融机构提供相应的管理建议。本文产生的创新点可能包括:（1）基于大数据的小微企业互联网融资信用评价体系总体框架。从我国小微企业的概念和范围界定入手,具体考虑我国小微企业特征,提出大数据背景下、针对小微企业互联网融资信用评价的指标体系总体框架,为后续相关研究提供范式参考。小微企业融资过程中存在大量财务管理数据等结构性硬信息获取不足的问题,致使银行等经融机构难以作出准确的风险评估,造成严重的“信息不对称风险”,进而加剧小微企业互联网融资难度。非结构性文本信息等软信息暴增、数据结构多元化,是大数据背景下小微企业互联网融资评价的鲜明特征,小微企业互联网融资信用评价研究需围绕硬信息、软信息多元结构的融合展开。针对我国小微企业特征,综合考虑小微企业经营过程中产生硬信息、软信息的双重维度,提炼影响小微企业互联网融资信用水平的多项因素,构建针对小微企业互联网融资信用评价的指标体系总体框架,确定具体评价指标及指标类型、标准化方法。大数据技术能够大大提升不同类型、不同来源数据的可得性,因而该数据集合在大数据技术的辅助下,获取更多数据成为可能,这也为其他相关研究提供借鉴。（2）基于多元信息融合的小微企业互联网融资信用评价模型的构建方法。研究大数据技术下非结构性软信息的获取方式、使用方式。软信息暴增、数据结构多元化,是大数据背景下小微企业互联网融资评价的鲜明特征。基于文本挖掘技术,提出大数据背景下小微企业互联网融资信用评价非结构性软信息的量化方法,实现大数据背景下小微企业互联网融资信用评价结构性硬信息和非结构性软信息的量化融合。基于机器学习方法、神经网络模型,构建大数据背景下的小微企业互联网融资信用评价模型。利用网络爬虫技术,研究针对我国小微企业互联网融资信用评价的多元数据获取方法。案例分析设计三重实验,分别采用硬信息数据集、软信息数据集、硬信息+软信息数据集,将三类数据集合分别纳入评价模型中,发现不同数据类型的使用对模型精度具有显着影响。硬信息能够更直观地反映小微企业互联网融资的偿债能力、偿债意愿,相对于单独使用软信息进行小微企业互联网融资信用评价而言,单独使用硬信息进行评价的精确度更高;融入软信息的小微企业互联网融资信用评价精确度高于仅使用软信息或硬信息进行评价的精确度。（3）基于演化博弈的金融机构与小微企业互联网融资信任的关系模型。针对我国小微企业与银行等金融机构之间相互信任不足的特征,构建金融机构与小微企业互联网融资信任关系的演化博弈模型,分析如何通过大数据技术下互联网融资信用评价不同策略选择,实现信用评价的改进、促进小微企业与金融机构互联网融资互利互信共赢的最终目标。围绕多元数据的合理化运用脉络,将小微企业的互联网融资行为和金融机构的放贷行为,抽象为小微企业与金融机构之间互联网融资信任关系形成的博弈问题,构建演化博弈模型。通过演化博弈均衡的分析及影响因素分析,模拟二者互联网融资信任关系形成过程中的策略选择,发现金融机构在小微企业互联网融资中的潜在损益、体现小微企业信用水平的结构性软信息潜在损益以及对软信息硬化边界、机器评价与人际沟通关系的掌握,是影响二者策略选择和良好信任关系形成的重要因素。基于此,为银行等金融机构提供相应的管理建议,以期在大数据背景下实现小微企业互联网融资信用评价效果的提升。图58幅,表27个,参考文献204篇。
王细韵[3]（2021）在《非财务信息在制造业收入舞弊识别中的运用研究 ——基于数据挖掘》文中进行了进一步梳理收入是企业常见舞弊领域,舞弊方法多样且隐蔽。如今,各行各业都已经进入大数据时代,企业各方面的信息都以电子数据的形式得以储存。大数据时代使得非财务信息的获取和处理更加容易,将非财务信息运用到收入舞弊识别中,能够更好地帮助审计人员识别出舞弊迹象。本文研究的正是如何利用大数据技术在收入舞弊识别中发挥非财务信息的作用。本文首先对收入舞弊识别、非财务信息应用、数据挖掘运用三方面的文献进行梳理,发现将收入舞弊、非财务信息和数据挖掘三个方面联系起来的研究较少,有较大的空白领域需要填补。在前人理论的基础上,本文对非财务信息、制造企业收入舞弊识别和数据挖掘三个方面的相关理论进行分析研究。根据非财务信息的定义、内容和特点,结合制造企业收入舞弊特点、手段和痕迹,以及数据挖掘流程和算法的特性,选择了背景、股权、人员、生产和销售五个方面的非财务信息用于收入舞弊识别。其次,根据所选择出的非财务信息的类型,分别详细阐述了需要收集哪些非财务信息、这些非财务信息与制造企业收入舞弊的关系、如何收集以及如何使用这些非财务信息进行收入舞弊识别。然后,借鉴数据挖掘的方法,使用决策树作为基础模型,根据选择出的五类非财务信息与制造业收入舞弊的密切程度,依次运用销售、生产、背景、人员、股权五个方面的非财务信息进行收入舞弊分析,构建出使用非财务信息进行制造企业收入舞弊识别的程序,用于辅助审计人员识别收入舞弊。最后,本文将通过将构建出的制造企业收入舞弊识别程序应用于昆明机床舞弊案例,证实了该程序的实用价值。本文基于数据挖掘方法,利用非财务信息构建出一个制造企业收入舞弊识别程序,辅助审计人员进行收入舞弊识别。本文的研究丰富了收入舞弊研究内容,为使用非财务信息进行财务舞弊识别扩宽了思路。
刘占玉[4]（2021）在《基于数据挖掘的电力客户投诉预测模型研究与应用》文中提出伴随电力市场改革的不断深入,人们对供电能力和服务品质的要求也日益提高。在大数据背景下,使用数据挖掘技术理解市场需求与客户诉求,全面提升供电服务质量,已成为各国家电网公司的共识。本文以某国家电网公司客户为研究对象,“95598历史工单”为数据基础,应用数据挖掘技术对电力客户投诉问题展开研究。主要研究工作如下:（1）为了给电力客户投诉预测模型挖掘有价值的特征,提出特征构建方法。分析电力客户投诉影响因素,结合“95598历史工单”数据特点和挖掘需求,提出从轨迹、时间、业务和客户情绪四个不同角度进行特征构建的思路,然后采用该思路设计了以数据挖掘技术为基础的特征构建方法。（2）针对电力客户工单存在正负样本严重不平衡的问题,提出基于SMOTE和贝叶斯优化算法改进的随机森林算法,即BSMOTE-RF算法。选择经典的数据挖掘分类算法与BSMOTE-RF算法进行实验对比分析,结果表明,BSMOTE-RF算法在大数据集上的分类精度及处理正负样本不平衡问题都优于SVM、朴素贝叶斯和随机森林算法。（3）利用BSMOTE-RF算法设计电力客户投诉预测模型,并将其应用于真实电力客户服务数据中,预测电力客户在未来是否会发起投诉。通过实验证明,该模型可以高效、精确的预测电力客户在未来是否会发起投诉,可以协助国家电网公司开展服务工作,提升客户满意度。提出的特征构建方法和BSMOTE-RF算法比较适合电力客户投诉预测,实验证明它们有助于高效的预测出电力客户是否会发起投诉。
董文广[5]（2021）在《基于城市老年群体视角的银行个人理财服务研究》文中研究指明随着社会的不断发展,我国已经进入人口老龄化社会,我国的老年群体数量与日俱增,人口老龄化的进程呈现加速的趋势,而且,老龄化更是我国社会人口结构的长期发展趋势。一方面来说,人口结构的老龄化是人类社会进步和文明的具体表象,深层次来说更是居民生活的跨越式改善、经济社会的富裕、医疗和卫生方面的不可同日而语的自然结果。然而,国家在老龄化方面存在着老年人口规模大、高龄化趋势显着、老龄化进程加速、经济社会未富先老等明显的特征。人口的老龄化将会对我国经济社会的长远发展带来广泛、深远的影响,总体来看,人口老龄化给我国的经济社会带来了前所未有的挑战,同时,也给经济社会的参与主体带来了机遇和巨大的变革。人口老龄化趋势给社会结构和经济环境带来了深远而深刻的改变。我国自1978年改革开放至今四十余年来,随着经济的腾飞和持久高速发展,公共保障体系得以不断完善,人民的收入水平和生活层次逐步提高,老年人群特别是城市老年群体的收入水平在逐年与日俱增。可以看到,随着他们财产的不断积累,城市老年群体的个人可支配财富与日俱增。随着“老有所养、老有所乐”的养老意识的增强和理财投资意识的觉醒,在银行个人理财需求上,城市老年群体的理财观念也逐渐开始发生变化,其对于商业银行个人理财服务的需求也在逐步显现。作为提供个人理财服务主力军的商业银行,战略上似乎并没有看到老年客户群体个人理财市场的巨大蛋糕。商业银行还停留在老年人到银行存款和交水电费的传统思维认知中,在战略上并未及时调整理财产品体系和理财服务的模式。因此,在针对老年客户群体的服务上,商业银行的理财服务存在着水平低端、方式直接粗暴、理财产品线单一、缺乏针对性产品等特点。为了找到城市老年群体与日俱增的理财需求和商业银行提供的个人理财服务之间的平衡点,文章拟以城市老年人作为研究对象,并通过“客户需求驱动”为核心进行研究。研究内容包括以下四个部分:一是对现阶段商业银行提供给投资者的个人理财服务进行详细的剖析,探讨分析商业银行个人理财服务的现状。二是城市老年人群在银行理财需求方面的调研。文章拟以云南芳华源老年活动中心的老年群体为研究对象,通过调研问卷的形式,调研得出老年群体在投资银行理财上的行为特征。三是通过老年人的视角分析并得出商业银行针对城市老年群体进行理财服务上的现状并找出其痛点和不足。四是通过“需求→供给”的模式,并结合当前商业银行面临零售转型的契机,对商业银行在城市老年群体的理财服务上面进行探索指引。文章基于城市的老年群体视角,从真实的需求出发对银行的理财服务进行研究,既是对商业银行的个人理财服务提出了建议,更是给各家银行零售转型期间提供可行性的方案,对商业银行中间业务的长远发展起到了相当重要的作用。
于晓颖[6]（2021）在《互联网时代建行L支行客户关系管理研究》文中研究说明随着网络金融的普及和深入发展,互联网金融企业依托互联网大数据技术快速发展并壮大,迅速地渗透到金融领域的各个业务板块,商业银行不得不面对日益焦灼的市场竞争形势。本文所研究的L支行,在互联网金融的冲击之下也受到了前所未有的影响,客户关系面临严峻挑战。新金融时代,L支行的客户服务理念已经陈旧,产品创新的缺乏,服务渠道的零散,以及大数据应用能力的不足都使得L支行客户逐步流失并被互联网分流。L支行作为商业银行的一个缩影,拥有庞大的客户基础,但在互联网时代,这种优势不再,如何通过金融科技手段赋能客户关系维护与管理,建立新金融时代的客户经营理念,成为商业银行在新金融时代所必须面临的问题。本文的研究从L支行客户关系管理的基础理论角度出发,总结国内外的发展实际情况,借鉴了前人的相关理论和实践经验,以L支行为具体课题研究重点,分析了导致L支行目前客户关系管理现状的原因,找到了管理中存在的一些待解决和提升的难点,综合应用大量数据并和客户关系管理有机地结合,挖掘潜在的有效数据资源和信息,对客户类型的分类进行了更加细致的划分,以此来促成更加准确的目标客户群的营销。学会用一种动态的、整合的数字化管理模式来进行L支行客户关系管理。借鉴移动互联网+技术进行业务线上线下的有机融合,对于优化L支行客户关系管理提出了一种有效解决的方法与可行途径,以期培育有效、稳定、忠诚的客户群体,使客户营销成本和维护成本逐渐降低,进而提高L支行的企业经营效益。
姜鹏[7]（2021）在《大数据背景下J银行企业客户服务营销策略研究》文中提出商业银行之间竞争的不断加剧,城市商业银行、农村商业银行、外资银行和民营银行纷纷加入市场竞争中来。对公业务是银行重要的盈利来源,巩固并拓宽对公市场,增强自身核心竞争力,成为银行的当务之急。过去商业银行多以产品为中心,基于产品开展营销,随着市场与对手的不断更迭,“脱虚向实”、服务实体经济、综合化布局、金融科技应用、轻型发展、加强风险防控将是未来的发展方向,商业银行更加重视“以客户为中心”的服务意识,注重通过大数据的分析挖掘,为客户提供智能化服务和精准服务。J银行目前存在授信风险高、管理粗放、对公业务产品同质化严重等问题,面对大数据时代的挑战,银行所掌握企业的数据缺乏且准确性不足,难以了解企业真实运营情况,决策只靠人工分析,容易被财务报表蒙蔽,定价能力有待加强。本文以7Ps理论为基础,重点研究J银行如何在大数据背景下,开展差异化服务,加强产品竞争力。提出了构建企业大数据服务营销平台,在了解企业客户需求后,通过收集数据、管理数据、筛选数据、使用数据四个步骤,形成用户画像,找出行业、经营状态、金融需求特征,然后再通过不同渠道,制定出精准的营销计划,针对企业资金动向、需求,有目的的定制差异化产品,抢抓内外部机遇,第一时间有目的的开展营销活动,一定程度解决企业客户忠诚度低、拓客难的问题。在地政府数字化转型的窗口期,拓展重点政府数字平台,开展业务合作,赋能J银行对公业务数字化转型加强信息整合,利用平台数据,完善企业信用评价体系。另一方面通过数据合作增强客户黏性,掌握企业真实运营情况,借鉴J银行核心的各项技术和业务成果,以其核心技术架构体系为基础,契合财务公司特点,量身定制企业营运系统,除了直接为J银行带来资金沉淀外,还可以获取到大量的共享数据,实现对财务公司及其集团各项业务的渗透。
鲁晓彤[8]（2021）在《甘肃银行零售客户关系管理策略优化研究》文中指出随着市场竞争的加剧,互联网技术的迅猛发展,我国银行业的经营环境面临着前所未有的挑战,但多层资本市场的推进却使得银行零售业务的发展迎来黄金时期。零售业务开始转变经营方式,借助互联网实现“物理网点+互联网”相融合的销售模式,为客户提供全方位服务。虽然互联网的便利性为客户提供了更多的便捷,但同业威胁、互联网金融零售业务抢占市场份额也不断加剧银行零售业务的竞争,银行零售业务经营面临越来越大的挑战。面对着机遇和挑零售业务持续的增长,准确定位客户需求、提升客户服务体验,银行零售业务的客户关系管理是核心。本文以甘肃银行客户关系管理策略优化作为研究主题,在客户关系管理的相关理论基础上,采取调查问卷和访谈的方法,梳理介绍客户关系管理的现状,诊断分析存在的问题,主要从服务战略模块、服务运营模块、零售客户关系管理模块、资源管理模块进行了细致地研究。数据分析结果发现,甘肃银行客户关系管理过程中存在客户需求挖掘不充分、CRM系统功能不健全等问题,并通过分析得出导致问题的原因是客户关系管理理念僵化、客户维护及营销体系不健全等原因,然后提出具有针对性的客户关系管理优化策略,包括客户细分策略、客户开发策略、客户维护策略以及客户挽救策略,最后提出对以上策略的实施流程和保障措施,并对预期效果进行了阐述。研究结果表明,零售客户关系管理是银行实现长远发展的关键,商业银行要在思想上、战略上重视零售客户管理,通过布局零售客户关系管理体系、优化零售客户关系管理系统等手段,强化客户关系管理能力。本文的研究结论对于甘肃银行优化客户关系管理的实践提供了指导,同时,对同行业的客户管理实践也能起到借鉴作用。
王飞[9]（2021）在《HD证券公司营业部客户关系管理研究》文中研究指明当下市场竞争的激烈程度之大是和经济发展成正比的,于是产品是否畅销,除了取决于产品间的价值比较,还愈发取决于附加的服务水平以及与客户关系的维系和管理。这一趋势在金融行业的体现,使投资者开始注重投资回报率之外的事物,比如投资体验,这也直接促进了从事金融服务的机构如证券公司、银行企业的服务升级。在不断服务升级、规模发展的过程中,我国证券行业出现了两类短板,一是提供的投资产品同质化严重,各公司互相模仿甚至抄袭,二是因为发展处于不成熟阶段,服务水平仍与客户需求相差甚远。本文以HD证券公司的营业部为研究对象,详细分析营业部的客户服务流程以及客户关系管理系统。为了探究该公司的客户体验实际效果,采用问卷调查进行了解与分析,在此基础上,从营销衔接、理念、能力、手段等多方面,挖掘营业部在服务过程中出现的问题,最后提出改进方案,让客户营销方案、服务流程、客户管理制度等模块得到提升,使得公司服务更加高效、灵活,不断加强与客户的交流,维系客户关系,并通过现有客户不断挖掘潜在客户,在客户群体中锁定高净值客户,有针对性地提供高级服务改善其产品体验,进而改善高净值客户的回头率,实现良好的客户关系管理,帮助营业部业绩增高。
宋丽君[10]（2021）在《平安银行综合金融拓展策略优化研究》文中研究指明近年来,国内传统商业银行面临互联网、外资金融机构的双重压力和挑战,要想在挑战与机遇并存的移动互联网时代弯道超车,必须充分发挥独特优势,在速度、质量、创新上寻求突破。本文选取的研究对象平安银行就具有渠道独特性优势,可以依托集团综合金融将海量现有客户资源通过MGM模式迁徙转化为银行客户;此外,平安银行零售业务为全行利润贡献高,通过寿险代理人拓展带来的业绩占比也很大,需要对零售业务下的综合金融拓展的营销策略进行优化研究,为平安银行带来增量利润贡献。本文梳理了综合金融拓展在银行的落地模式,对各业务模块的业绩进行了分析,结合7Ps营销组合理论,采用调查问卷对寿险代理人进行推荐意愿度调研,对寿险和银行的管理层进行深度访谈,发现平安银行零售业务在综合金融拓展策略上主要存在产品设计、营销渠道、人员水平、宣传策略四个方面的问题。本文有针对性的逐一提出了优化策略,即产品设计上要加快迭代升级和创新、拓展线上渠道能力外要兼顾线上线下联动、加强代理人专业技能和转变服务理念、加深权益和活动认同感并丰富营销内容。针对上述优化措施,考虑到平安银行是在平安集团下,寿险代理人的推荐积极性是需要管理制度去保障的,因此引入综合金融集团的协同效应理论,从组织制度、人力资源、技术三个方面阐述了优化措施顺利实施的保障建议。本文的创新之处在于采用了混合调研法,从银行的视角系统性地研究了综合金融集团框架下综合金融拓展的策略,并提出了可具体实践的优化方案,希望能为国内金融同业或同类型公司的综合金融拓展探索提供一些借鉴思路。
二、挖掘客户真实需求（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、挖掘客户真实需求（论文提纲范文）
（1）制造企业供应链数字化转型机理与决策模型（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 企业供应链数字化转型相关概念 |
| 1.2.2 企业供应链数字化转型的因素分析 |
| 1.2.3 企业供应链数字化转型思路 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 范围界定 |
| 1.4.1 研究层面界定 |
| 1.4.2 企业类型界定 |
| 1.4.3 供应链管理范围与成员地位界定 |
| 1.4.4 词汇用语简写 |
| 1.5 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 相关基础理论与方法 |
| 2.1 基础理论 |
| 2.1.1 供应链管理理论 |
| 2.1.2 信息管理学理论 |
| 2.1.3 系统工程理论 |
| 2.2 模型方法 |
| 2.2.1 统计分析方法 |
| 2.2.2 复杂系统分析方法 |
| 2.2.3 仿真分析法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 制造企业供应链数字化转型机理分析 |
| 3.1 制造企业供应链数字化转型问题分析 |
| 3.1.1 供应链的数字化转型业务需求 |
| 3.1.2 供应链数字化转型内涵与目标 |
| 3.1.3 供应链数字化转型基本原则 |
| 3.2 制造企业供应链数字化转型驱动要素及概念模型 |
| 3.2.1 供应链数字化转型难点 |
| 3.2.2 供应链数字化转型驱动要素提出 |
| 3.2.3 供应链数字化转型驱动机理概念模型 |
| 3.2.4 供应链数字化转型驱动要素运作管理 |
| 3.3 制造企业供应链数字化转型驱动机理实证检验 |
| 3.3.1 实证方法与数据的选择 |
| 3.3.2 供应链数字化转型的测量与分析 |
| 3.3.3 供应链数字化转型驱动作用验证与分析 |
| 3.4 供应链数字化转型驱动要素研究方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 制造企业供应链数字化转型数据管理决策 |
| 4.1 转型数据管理问题提出 |
| 4.1.1 数据管理业务需求与管理原则 |
| 4.1.2 数据管理的目标与问题描述 |
| 4.1.3 数据管理的研究思路 |
| 4.2 转型数据管理系统分析 |
| 4.2.1 数据管理的数字化属性 |
| 4.2.2 数据来源分类 |
| 4.2.3 数据内容与作用 |
| 4.2.4 数据管理与信息需求的关系 |
| 4.3 基于信息需求的转型数据管理决策建模 |
| 4.3.1 决策模型的选择与适用性 |
| 4.3.2 基于DEMATEL方法的信息需求重要度建模 |
| 4.3.3 基于HOQ方法的数据管理要素重要度建模 |
| 4.4 基于信息需求的数据管理方案制定 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 制造企业供应链数字化转型信息融合建模 |
| 5.1 转型信息融合问题提出 |
| 5.1.1 信息融合的业务需求与管理原则 |
| 5.1.2 信息融合的目标与问题描述 |
| 5.1.3 信息融合的研究思路 |
| 5.2 转型信息融合系统分析 |
| 5.2.1 信息融合的数字化属性 |
| 5.2.2 信息的内容与作用 |
| 5.2.3 信息融合的主要环节 |
| 5.2.4 信息融合与业务流程的关系 |
| 5.3 基于业务流程的转型信息融合仿真建模 |
| 5.3.1 仿真模型的选择与适用性 |
| 5.3.2 基于供应链业务流程的Petri网建模 |
| 5.3.3 网系统的关联信息要素识别 |
| 5.4 基于业务流程的信息融合方案制定 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 制造企业供应链数字化转型智能优化决策 |
| 6.1 转型智能优化问题提出 |
| 6.1.1 智能优化业务需求与管理原则 |
| 6.1.2 智能优化目标与问题描述 |
| 6.1.3 智能优化的研究思路 |
| 6.2 转型智能优化系统分析 |
| 6.2.1 智能优化的数字化属性 |
| 6.2.2 智能优化的内容与作用 |
| 6.2.3 智能优化系统架构 |
| 6.2.4 智能优化与决策效用的关系 |
| 6.3 基于决策效用的转型智能优化决策建模 |
| 6.3.1 决策模型的选择与适用性 |
| 6.3.2 基于ISM方法的智能优化结构建模 |
| 6.3.3 基于NK模型的智能优化路径建模 |
| 6.4 基于决策效用的智能优化方案制定 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 实例分析 |
| 7.1 实例介绍 |
| 7.2 数据管理决策分析 |
| 7.3 信息融合建模分析 |
| 7.4 智能优化路径分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）小微企业互联网融资信用评价研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究问题 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 现实意义 |
| 1.4 研究内容、研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容与研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 研究创新点 |
| 2 文献与基础理论综述 |
| 2.1 小微企业的概念及范围界定 |
| 2.1.1 小微企业的概念 |
| 2.1.2 小微企业的范围 |
| 2.2 小微企业的融资困境及互联网融资 |
| 2.2.1 小微企业融资难题 |
| 2.2.2 小微企业的互联网融资 |
| 2.3 小微企业融资信用评价影响因素及评价指标体系 |
| 2.3.1 硬信息对小微企业互联网融资信用的影响 |
| 2.3.2 软信息对小微企业互联网融资信用的影响 |
| 2.4 小微企业互联网融资信用评价模型及方法 |
| 2.4.1 传统信用评价技术 |
| 2.4.2 大数据技术下的企业融资信用评价方法 |
| 2.5 文献述评 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 小微企业互联网融资信用评价机理分析 |
| 3.1 国外小微企业特征及信贷服务实践 |
| 3.1.1 国外小微企业发展模式及传统渠道融资特征 |
| 3.1.2 国外小微企业互联网融资模式的发展 |
| 3.2 我国小微企业特征 |
| 3.2.1 小微企业的总体特征 |
| 3.2.2 小微企业的经营活动特征 |
| 3.2.3 小微企业的金融行为特征 |
| 3.2.4 小微企业的竞争力特征 |
| 3.2.5 小微企业的社会关联性特征 |
| 3.2.6 小微企业的还款能力及还款意愿特征 |
| 3.3 我国小微企业互联网融资模式及途径 |
| 3.3.1 小微企业互联网融资模式 |
| 3.3.2 小微企业互联网融资途径 |
| 3.4 小微企业互联网融资信用分析 |
| 3.4.1 小微企业互联网融资信用数据的来源 |
| 3.4.2 小微企业传统与互联网渠道融资信用评价的异同 |
| 3.4.3 小微企业互联网融资信用评价的四维概念模型与要素 |
| 3.5 大数据背景下小微企业互联网融资信用评价机理 |
| 3.5.1 大数据背景下小微企业互联网融资信用评价的目的 |
| 3.5.2 大数据背景下小微企业互联网融资审核流程分析 |
| 3.5.3 大数据技术在小微企业互联网融资信用评价中的应用 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 小微企业互联网融资信用评价指标体系构建 |
| 4.1 小微企业互联网融资信用指标构建 |
| 4.1.1 小微企业互联网融资信用硬信息与软信息界定 |
| 4.1.2 影响小微企业互联网融资信用水平的硬信息 |
| 4.1.3 影响小微企业互联网融资信用水平的软信息 |
| 4.2 小微企业互联网融资信用评价指标界定与预处理 |
| 4.2.1 小微企业互联网融资信用评价指标框架 |
| 4.2.2 小微企业互联网融资信用评价指标类型及标准化方法 |
| 4.3 小微企业互联网融资信用评价指标组合赋权 |
| 4.3.1 小微企业互联网融资信用评价指标单一客观赋权方法 |
| 4.3.2 小微企业互联网融资信用评价指标组合赋权方法 |
| 4.3.3 小微企业互联网融资信用熵评价模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 小微企业互联网融资信用数据获取模型 |
| 5.1 软信息对小微企业互联网融资信用评价的作用方式 |
| 5.1.1 软信息对小微企业互联网融资信用评价的直接作用 |
| 5.1.2 软信息文本特征对小微企业互联网融资信用评价的间接作用 |
| 5.1.3 软信息主题特征对小微企业互联网融资信用评价的间接作用 |
| 5.2 融合多元信息的小微企业互联网融资信用数据获取 |
| 5.2.1 小微企业互联网融资信用软信息分类 |
| 5.2.2 小微企业互联网融资信用软信息量化方法 |
| 5.2.3 小微企业互联网融资信用评价软硬信息变量选取 |
| 5.3 小微企业互联网融资信用数据模型 |
| 5.3.1 小微企业互联网融资信用评价数据来源 |
| 5.3.2 小微企业互联网融资信用信息量化处理 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 小微企业互联网融资信用评价模型与案例分析 |
| 6.1 基于博弈的评价主体关系分析 |
| 6.1.1 评价主体的互联网融资信任博弈模型假设 |
| 6.1.2 评价主体的互联网融资信任博弈模型构建 |
| 6.1.3 评价主体的互联网融资信任博弈演化均衡的稳定性分析 |
| 6.2 基于演化的小微企业互联网融资信用评价模型 |
| 6.2.1 评价主体的互联网融资信用特征 |
| 6.2.2 基于神经网络和物元可拓的评价方法 |
| 6.2.3 模型精确度测量 |
| 6.3 小微企业互联网融资信用评价结果分析 |
| 6.3.1 小微企业互联网融资信用评价数据来源 |
| 6.3.2 小微企业互联网融资信用评价实验设计 |
| 6.3.3 小微企业互联网融资信用评价实验结果及分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 小微企业互联网融资信用评价总结与政策建议 |
| 7.1 大数据背景下小微企业互联网融资信用内涵总结 |
| 7.1.1 大数据背景下小微企业互联网融资 |
| 7.1.2 大数据背景下小微企业互联网融资信用优势 |
| 7.2 小微企业互联网融资信用评价要素 |
| 7.2.1 传统融资过程中的信用评价与信任关系 |
| 7.2.2 互联网融资过程中的信用评价与信任关系 |
| 7.3 小微企业互联网融资信用评价的管理建议 |
| 7.3.1 基于激励政策执行力的信用评价技术研究 |
| 7.3.2 基于互联网金融信用评价的风险防控 |
| 7.3.3 基于大数据来平衡评价技术与人际沟通的关系 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 词云图代码 |
| 附录 B LDA模型代码 |
| 附录 C BP神经网络代码 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）非财务信息在制造业收入舞弊识别中的运用研究 ——基于数据挖掘（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景及意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 研究路线与研究方法 |
| 一、研究路线 |
| 二、研究方法 |
| 第三节 创新点与局限性 |
| 一、创新点 |
| 二、局限性 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 收入舞弊识别研究 |
| 一、收入舞弊的动机 |
| 二、收入舞弊的识别 |
| 第二节 非财务信息应用研究 |
| 一、非财务信息的定义 |
| 二、非财务信息与舞弊识别 |
| 第三节 数据挖掘运用研究 |
| 一、数据挖掘的定义 |
| 二、信息收集与审计 |
| 三、数据分析与审计 |
| 第四节 文献述评 |
| 第三章 非财务信息、制造业收入舞弊及数据挖掘相关理论 |
| 第一节 非财务信息 |
| 一、非财务信息内容 |
| 二、非财务信息来源 |
| 三、选择非财务信息的原因 |
| 第二节 制造业收入舞弊 |
| 一、制造业收入类型及特点 |
| 二、制造业收入舞弊手段 |
| 三、制造业收入舞弊痕迹 |
| 四、收入准则变更影响 |
| 第三节 数据挖掘 |
| 一、数据挖掘概念 |
| 二、数据挖掘流程 |
| 三、决策树算法 |
| 第四章 运用非财务信息识别制造业收入舞弊 |
| 第一节 运用背景信息识别制造业收入舞弊 |
| 一、宏观经济环境 |
| 二、行业情况 |
| 三、企业经营战略 |
| 第二节 运用股权信息识别制造业收入舞弊 |
| 一、股东持股信息 |
| 二、管理层持股信息 |
| 第三节 运用人员信息识别制造业收入舞弊 |
| 一、董事会信息 |
| 二、管理层人员信息 |
| 三、普通员工信息 |
| 第四节 运用生产信息识别制造业收入舞弊 |
| 一、原材料相关 |
| 二、水电、工人及生产设备 |
| 三、仓储相关 |
| 四、生产物流 |
| 第五节 运用销售信息识别制造业收入舞弊 |
| 一、关联方 |
| 二、产品销售 |
| 三、产品评价 |
| 四、销售物流 |
| 第五章 构建制造业收入舞弊识别程序 |
| 第一节 信息收集与预处理 |
| 一、信息收集 |
| 二、信息预处理 |
| 第二节 舞弊识别 |
| 一、算法选择 |
| 二、决策树构建 |
| 三、信息分析 |
| 第六章 非财务信息在昆明机床收入舞弊识别中的运用 |
| 第一节 昆明机床收入舞弊案例简介 |
| 一、案例回顾 |
| 二、收入舞弊特点 |
| 第二节 昆明机床收入舞弊识别 |
| 一、信息收集 |
| 二、使用收入识别舞弊程序 |
| 第三节 案例小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 第一节 结论 |
| 第二节 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A 非财务信息收集 |
| 一、非财务信息收集 |
| 二、采访信息收集 |
| 三、实地调研信息收集 |
| 附录B 昆明机床案例分析补充资料 |
| 一、信息收集 |
| 二、部分资料 |
| 致谢 |
（4）基于数据挖掘的电力客户投诉预测模型研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.4 研究论文组织结构 |
| 第二章 数据挖掘技术相关理论基础 |
| 2.1 数据挖掘技术简述 |
| 2.2 文本挖掘技术 |
| 2.2.1 情感分析 |
| 2.2.2 LDA主题模型 |
| 2.3 关联分析 |
| 2.4 分类算法 |
| 2.4.1 支持向量机算法 |
| 2.4.2 随机森林算法 |
| 2.4.3 朴素贝叶斯算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 电力客户投诉特征构建 |
| 3.1 电力客户投诉影响因素分析 |
| 3.2 特征构建的思路 |
| 3.2.1 基于轨迹因素的特征构建思路 |
| 3.2.2 基于时间因素的特征构建思路 |
| 3.2.3 基于业务因素的特征构建思路 |
| 3.2.4 基于客户情感因素的特征构建思路 |
| 3.3 特征构建方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于SMOTE和贝叶斯优化算法改进的RF算法 |
| 4.1 改进的RF算法(BSMOTE-RF) |
| 4.1.1 BSMOTE-RF算法的相关概念和定义 |
| 4.1.2 BSMOTE-RF算法的基本思想 |
| 4.2 BSMOTE-RF算法的详细设计 |
| 4.3 BSMOTE-RF算法的实验对比分析 |
| 4.3.1 实验环境简介 |
| 4.3.2 实验数据集 |
| 4.3.3 BSMOTE-RF算法性能对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于BSMOTE-RF算法的电力客户投诉预测模型设计 |
| 5.1 模型的总体设计 |
| 5.2 模型的详细设计 |
| 5.2.1 数据预处理 |
| 5.2.2 特征构建及选取 |
| 5.2.3 电力客户投诉挖掘 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 基于BSMOTE-RF算法的电力客户投诉预测模型的应用 |
| 6.1 数据获取 |
| 6.2 模型的应用 |
| 6.2.1 数据预处理 |
| 6.2.2 特征构建及选取 |
| 6.2.3 电力客户投诉挖掘 |
| 6.3 模型的性能评价 |
| 6.3.1 模型评估指标 |
| 6.3.2 模型评估与实验结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（5）基于城市老年群体视角的银行个人理财服务研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与研究意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外研究现状及评述 |
| 一、国外研究现状 |
| 二、国内研究现状 |
| 三、国内外研究现状评述 |
| 第三节 研究内容与方法 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 第四节 技术路线 |
| 第五节 文章创新点 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 第一节 概念界定 |
| 一、老年群体 |
| 二、银行个人理财服务 |
| 第二节 金融学理论基础 |
| 一、生命周期理论 |
| 二、行为金融学理论 |
| 第三节 管理学理论基础 |
| 一、服务营销理论 |
| 二、市场细分理论 |
| 第三章 商业银行个人理财服务现状及存在的问题 |
| 第一节 商业银行个人理财服务发展概述 |
| 一、个人理财服务发展历程 |
| 二、个人理财服务发展现状 |
| 三、个人理财服务发展特点 |
| 第二节 商业银行针对老年群体的理财服务现状 |
| 一、针对老年群体的理财服务上存在的问题 |
| 二、存在问题的原因分析 |
| 第四章 城市老年群体理财需求调研分析 |
| 第一节 问卷的调研过程 |
| 一、调查问卷的设计 |
| 二、调研对象与调研方式 |
| 三、调研问卷的发放与回收 |
| 第二节 城市老年群体银行理财的需求分析 |
| 一、调研问卷的基本情况数据分析 |
| 二、调研问卷中的认知情况 |
| 三、调研问卷中的需求情况 |
| 四、调研问卷中的满意度情况 |
| 第三节 城市老年群体银行理财的行为总结 |
| 一、老年群体获得银行理财信息的渠道比较传统 |
| 二、老年群体购买理财产品的方式比较固定 |
| 三、老年群体对理财银行的选择比较均衡 |
| 四、老年群体非常看重专业的理财指导 |
| 五、老年群体偏好人工服务 |
| 六、老年群体对银行理财人员的忠诚度较高 |
| 第五章 商业银行在城市老年群体理财服务上的探索及建议 |
| 第一节 转变经营服务的重心 |
| 一、业务结构的转变 |
| 二、客户结构的转变 |
| 三、加大对老年客户群体上的资源投入 |
| 第二节 开发老年客户群体专属特色产品 |
| 一、用安全的理财专属账户让老年客户放心 |
| 二、用低风险的产品使老年客户省心 |
| 三、用周密的保障类产品让老年客户安心 |
| 四、用创新的专属类产品和老年客户贴心 |
| 第三节 打造老年客户群体专属的良好服务口碑 |
| 一、着重改善老年客户专属体验 |
| 二、采取有效措施赢得老年客户信任 |
| 三、强化解决老年客户典型问题的能力 |
| 四、尝试老年特色网点建设 |
| 第四节 新型工具挖掘老年客户群体价值 |
| 一、拓展与老年客户新型的沟通渠道 |
| 二、使用大数据进行老年客户精准画像 |
| 三、用高效的传播平台激发老年客户需求 |
| 四、用人工智能提升老年客户的需求感知能力 |
| 第五节 建立老年客户群体零售业务场景 |
| 一、以金融保障卡为依托的医疗场景 |
| 二、以专用养老理财账户为依托的康养场景 |
| 三、以线上购物账户为依托的消费场景 |
| 四、以奖学积分账户为依托的学习场景 |
| 第六章 结论与展望 |
| 一、研究结论 |
| 二、研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 调研问卷 |
| 致谢 |
（6）互联网时代建行L支行客户关系管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外文献评述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 2 相关理论综述 |
| 2.1 客户关系管理(CRM)的概念 |
| 2.2 客户关系管理的理论基础 |
| 2.2.1 关系营销理论 |
| 2.2.2 客户关系生命周期理论 |
| 2.2.3 长尾理论 |
| 2.2.4 客户价值细分理论 |
| 2.3 互联网金融概述 |
| 3 互联网时代L支行客户关系管理现状分析 |
| 3.1 L支行客户关系管理现状 |
| 3.1.1 L支行简介 |
| 3.1.2 L支行客户关系管理现状 |
| 3.1.3 L支行客户管理系统及服务渠道 |
| 3.2 互联网金融对L支行客户维护的影响 |
| 3.2.1 对客户关系的影响 |
| 3.2.2 对金融产品的影响 |
| 3.2.3 对服务渠道的影响 |
| 3.2.4 对信息技术应用的影响 |
| 3.3 调查设计与实施 |
| 3.3.1 调查问卷设计 |
| 3.3.2 调查问卷统计分析 |
| 3.3.3 调查问卷结果分析 |
| 3.4 L支行客户关系管理存在的问题 |
| 3.4.1 客户流失比率升高 |
| 3.4.2 金融产品同质化严重 |
| 3.4.3 服务渠道零散独立 |
| 3.4.4 客户信息挖掘不足 |
| 3.5 L支行客户关系管理问题产生的原因 |
| 3.5.1 客户经营理念滞后 |
| 3.5.2 金融产品开发创新不足 |
| 3.5.3 服务渠道缺乏系统整合 |
| 3.5.4 大数据挖掘处理能力弱 |
| 4 互联网时代L支行优化客户关系管理的对策建议 |
| 4.1 树立适应互联网时代的经营理念 |
| 4.1.1 扩展客户经营理念 |
| 4.1.2 以客户需求为中心 |
| 4.1.3 科技赋能长尾维护 |
| 4.2 建立围绕客户需求变化的创新意识 |
| 4.2.1 开发多维功能产品 |
| 4.2.2 探索移动金融创新 |
| 4.3 整合完善全渠道客户服务 |
| 4.3.1 推进渠道电子化智能化 |
| 4.3.2 整合线上线下渠道 |
| 4.4 提升大数据分析运用能力 |
| 4.4.1 建立客户动态分类 |
| 4.4.2 聚焦智能精准营销 |
| 4.4.3 加强场景化批量获客 |
| 4.5 建立与互联网企业的跨界合作共生 |
| 4.5.1 在经营领域的合作 |
| 4.5.2 在服务渠道的合作 |
| 4.5.3 在产品创新的合作 |
| 5 互联网时代L支行优化客户关系管理的保障措施 |
| 5.1 管理保障 |
| 5.1.1 扁平化管理 |
| 5.1.2 制度保障 |
| 5.2 人力资源保障 |
| 5.2.1 提升数字化经营能力 |
| 5.2.2 建立动态人才库 |
| 5.3 考核激励保障 |
| 5.3.1 新一代系统保障考核 |
| 5.3.2 考核与薪酬挂钩 |
| 5.3.3 考核与晋升挂钩 |
| 5.4 金融科技支撑保障 |
| 5.4.1 精准营销上的支撑 |
| 5.4.2 风险防范上的保障 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A L支行客户关系管理相关问题的问卷调查 |
| 致谢 |
（7）大数据背景下J银行企业客户服务营销策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究思路、研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 研究内容与创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 创新之处 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 概念界定与理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 大数据 |
| 2.1.2 精准营销 |
| 2.1.3 数据挖掘 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 7Ps理论 |
| 2.2.2 精准营销理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 大数据背景下商业银行企业客户服务营销分析 |
| 3.1 大数据背景分析 |
| 3.1.1 大数据技术的先进性 |
| 3.1.2 大数据带来的经济性 |
| 3.1.3 大数据平台的可靠性 |
| 3.1.4 适应多变的客户需求 |
| 3.2 大数据背景下商业银行服务营销的特点 |
| 3.2.1 市场细分,目标明确 |
| 3.2.2 产品根据需求设计,定价精准 |
| 3.2.3 数据共享程度低,外部数据获取难度大 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 J银行企业客户服务营销现状及存在的问题 |
| 4.1 大数据背景下J银行企业客户服务营销现状分析 |
| 4.1.1 J银行企业客户服务营销概况 |
| 4.1.2 大数据运用现状分析 |
| 4.1.3 产品现状分析 |
| 4.2 J银行企业客户精准营销服务效果评价 |
| 4.2.1 深度访谈过程 |
| 4.2.2 现行精准营销服务及效果评价 |
| 4.3 J银行企业客户大数据服务营销方面问题及成因 |
| 4.3.1 J银行企业客户服务营销SWOT分析 |
| 4.3.2 J银行大数据服务营销方面存在的问题 |
| 4.3.3 成因分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 大数据背景下商业银行企业客户服务营销策略借鉴 |
| 5.1 大数据背景下商业银行企业客户服务营销案例 |
| 5.1.1 恒丰银行-以大数据构建智慧银行 |
| 5.1.2 建设银行-践行对公业务精准营销 |
| 5.2 商业银行企业客户服务营销案例总结 |
| 5.2.1 低成本高效率的精准营销 |
| 5.2.2 大数据技术在对公营销中的运用 |
| 5.2.3 贴近客户需求的产品,为客户带来更好的消费体验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 大数据背景下J银行企业客户服务营销提升策略 |
| 6.1 定位客户需求,输出数据产品 |
| 6.2 细分客户群体,制定精准价格 |
| 6.3 构建客户画像,开展定向促销 |
| 6.4 注重金融科技,培养复合人才 |
| 6.5 拓宽服务场景,加强渠道建设 |
| 6.6 完善反馈机制,强化服务体验 |
| 6.7 打造智能网点,提升有形展示 |
| 6.8 优化平台架构,实施精准营销 |
| 6.9 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A J 银行企业客户服务营销现状访谈提纲 |
| 致谢 |
（8）甘肃银行零售客户关系管理策略优化研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路与框架 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第二章 客户关系管理相关理论概述 |
| 2.1 客户关系管理的概念及内容 |
| 2.1.1 客户关系管理的概念 |
| 2.1.2 客户关系管理的内容 |
| 2.2 客户关系管理的相关理论 |
| 2.2.1 客户关系管理理论 |
| 2.2.2 客户价值理论 |
| 2.2.3 关系营销理论 |
| 2.2.4 客户生命周期理论 |
| 2.2.5 客户满意度理论 |
| 2.3 银行客户关系管理的相关研究综述 |
| 2.3.1 国外研究综述 |
| 2.3.2 国内研究综述 |
| 第三章 甘肃银行零售客户关系管理现状及问题分析 |
| 3.1 甘肃银行简介 |
| 3.1.1 发展历程介绍 |
| 3.1.2 组织架构与人员概况 |
| 3.1.3 零售业务概述 |
| 3.2 甘肃银行零售客户关系管理的模块 |
| 3.2.1 零售客户管理的服务战略模块 |
| 3.2.2 零售客户管理的服务运营模块 |
| 3.2.3 零售客户关系管理模块 |
| 3.2.4 零售客户关系管理的资源管理模块 |
| 3.3 甘肃银行零售客户关系管理的诊断分析 |
| 3.3.1 调查问卷设计与实施 |
| 3.3.2 访谈提纲设计与实施 |
| 3.3.3 访谈与调查结果汇总分析 |
| 3.4 甘肃银行零售客户关系管理存在的问题 |
| 3.5 存在问题的原因分析 |
| 第四章 甘肃银行零售客户关系管理优化策略 |
| 4.1 客户关系管理体系优化目标与思路 |
| 4.1.1 优化目标 |
| 4.1.2 优化的基本思路 |
| 4.2 零售客户关系管理优化策略 |
| 4.2.1 客户细分策略 |
| 4.2.2 客户开发策略 |
| 4.2.3 客户维护策略 |
| 4.2.4 客户挽救策略 |
| 4.2.5 CRM系统管理的改进 |
| 第五章 甘肃银行零售客户关系管理优化策略的实施与保障 |
| 5.1 实施流程 |
| 5.1.1 明确实施目标 |
| 5.1.2 成立工作领导小组 |
| 5.1.3 按时间制定步骤 |
| 5.2 实施难点及保障措施 |
| 5.2.1 优化策略实施的难点 |
| 5.2.2 保障措施 |
| 5.3 预期效果分析 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（9）HD证券公司营业部客户关系管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 国外相关研究 |
| 1.2.2 国内相关研究 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 1.3 主要研究内容、思路及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 第2章 相关概念及理论概述 |
| 2.1 客户关系管理的内涵 |
| 2.1.1 客户关系管理的概念 |
| 2.1.2 客户关系管理的实施步骤 |
| 2.2 客户关系管理的理论基础 |
| 2.2.1 客户关系生命周期理论 |
| 2.2.2 客户关系营销理论 |
| 2.3 影响客户关系管理的关键要素 |
| 2.3.1 预期成本与收益 |
| 2.3.2 战略准备 |
| 2.3.3 高层管理者的理解与支持 |
| 2.3.4 组织准备 |
| 2.3.5 知识管理能力 |
| 第3章 HD证券公司营业部客户关系管理现状与存在的问题 |
| 3.1 HD证券公司营业部简介 |
| 3.2 HD证券公司营业部客户关系管理现状 |
| 3.2.1 现有客户管理系统介绍 |
| 3.2.2 当前客户管理流程 |
| 3.3 客户服务满意度问卷设计与调查 |
| 3.3.1 调查对象 |
| 3.3.2 问卷设计 |
| 3.3.3 问卷调查与处理 |
| 3.3.4 问卷结果分析 |
| 3.4 HD证券公司营业部客户关系管理存在的问题 |
| 3.4.1 客户服务理念存在问题导致过度重视新开户数量 |
| 3.4.2 客户服务手段存在问题导致客户关系管理手段落后 |
| 3.4.3 客户价值评估体系不完善未能发挥服务最大优势 |
| 3.4.4 客户服务能力不足整体素质有待提升 |
| 3.4.5 客户服务与营销结合存在衔接瓶颈 |
| 第4章 HD证券公司营业部客户关系管理的升级与优化 |
| 4.1 客户适当性管理制度的优化 |
| 4.2 客户关系管理流程的优化 |
| 4.3 客户价值评估方法的优化 |
| 4.3.1 客户持续价值评估 |
| 4.3.2 客户当前价值估算 |
| 4.3.3 客户潜在价值预测 |
| 4.4 客户回访制度的优化 |
| 4.5 客户服务与营销关系优化 |
| 第5章 HD证券公司营业部客户关系管理提升的保障措施 |
| 5.1 健全客户关系管理系统 |
| 5.2 建立客户关系管理的绩效考核体系 |
| 5.3 优化客户服务流程 |
| 5.4 加强高净值客户管理 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）平安银行综合金融拓展策略优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3 相关理论基础 |
| 1.3.1 综合金融相关理论 |
| 1.3.2 协同效应理论 |
| 1.3.3 交叉销售理论 |
| 1.3.4 7Ps营销组合理论 |
| 1.4 研究内容、方法与创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 创新点 |
| 第2章 平安银行综合金融拓展现状分析 |
| 2.1 宏观环境分析 |
| 2.1.1 政治法律环境 |
| 2.1.2 经济环境 |
| 2.1.3 社会环境 |
| 2.1.4 技术环境 |
| 2.2 行业环境分析 |
| 2.2.1 行业市场发展现状与趋势 |
| 2.2.2 供应商讨价还价能力 |
| 2.2.3 购买方讨价还价能力 |
| 2.2.4 潜在新进入者的威胁 |
| 2.2.5 替代产品或服务的威胁 |
| 2.2.6 同业内企业间的竞争 |
| 2.3 主要竞争者营销策略对比分析 |
| 2.4 平安银行综合金融拓展业务发展基本情况 |
| 2.4.1 平安银行概况 |
| 2.4.2 平安银行零售业务概况 |
| 2.4.3 平安银行零售综合金融拓展业务的组织架构支持 |
| 2.4.4 平安银行零售综合金融拓展发展概况 |
| 2.5 平安银行综合金融拓展业务现状 |
| 2.5.1 零售综合金融拓展模式分析 |
| 2.5.2 零售综合金融拓展业绩分析 |
| 第3章 平安银行综合金融拓展策略问题分析 |
| 3.1 调查问卷 |
| 3.1.1 问卷设计 |
| 3.1.2 问卷实施 |
| 3.1.3 统计结果与分析 |
| 3.2 深度访谈 |
| 3.2.1 访谈设计与实施 |
| 3.2.2 访谈结果与分析 |
| 3.3 平安银行零售综合金融拓展策略存在的问题 |
| 3.3.1 银行产品市场竞争性不强且与主业衔接弱 |
| 3.3.2 营销渠道创新性不足 |
| 3.3.3 代理人营销效果参差不齐 |
| 3.3.4 银行产品活动吸引力不够 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 平安银行综合金融拓展策略优化方案 |
| 4.1 产品策略优化 |
| 4.1.1 加速产品迭代升级 |
| 4.1.2 加强产品创新 |
| 4.2 渠道策略优化 |
| 4.2.1 拓展线上营销渠道能力 |
| 4.2.2 加强线上线下渠道联动 |
| 4.3 人员策略优化 |
| 4.3.1 转变代理人服务理念 |
| 4.3.2 提升代理人专业技能 |
| 4.4 宣传策略优化 |
| 4.4.1 加深权益和活动认同 |
| 4.4.2 丰富内容营销 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 方案实施与保障措施 |
| 5.1 实施目标 |
| 5.2 实施保障 |
| 5.2.1 组织制度保障 |
| 5.2.2 人力资源保障 |
| 5.2.3 技术保障 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究局限 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 图表索引 |
四、挖掘客户真实需求（论文参考文献）
- [1]制造企业供应链数字化转型机理与决策模型[D]. 韩璐. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]小微企业互联网融资信用评价研究[D]. 周彪. 北京交通大学, 2021(02)
- [3]非财务信息在制造业收入舞弊识别中的运用研究 ——基于数据挖掘[D]. 王细韵. 云南财经大学, 2021(09)
- [4]基于数据挖掘的电力客户投诉预测模型研究与应用[D]. 刘占玉. 西安石油大学, 2021(09)
- [5]基于城市老年群体视角的银行个人理财服务研究[D]. 董文广. 云南财经大学, 2021(09)
- [6]互联网时代建行L支行客户关系管理研究[D]. 于晓颖. 大连理工大学, 2021(02)
- [7]大数据背景下J银行企业客户服务营销策略研究[D]. 姜鹏. 山东财经大学, 2021(12)
- [8]甘肃银行零售客户关系管理策略优化研究[D]. 鲁晓彤. 兰州大学, 2021(02)
- [9]HD证券公司营业部客户关系管理研究[D]. 王飞. 山东财经大学, 2021(12)
- [10]平安银行综合金融拓展策略优化研究[D]. 宋丽君. 上海外国语大学, 2021(04)