随着大数据政策从总体规划逐渐向各大产业、各细分领域延伸，大数据产业 发展也逐步从理论研究转向实际应用研究。大数据技术覆盖面的扩展，不仅改变 了我国经济发展过程中数据统计计量的变化，而且成了企业产品营销过程中数据 挖掘的工具，使企业客户价值管理效率和营销质量得以迅速提升。由此，各行业 纷纷将基于大数据技术的应用引入企业营销管理过程中。其中，受大数据影响的 较为明显的要属金融行业。近年来，我国金融市场产品同质化日益严重、互联网 金融覆盖扩大，导致金融市场竞争上升至白热化程度；除此之外，随着利率市场 化改革的进一步深入，金融结构经营风险也逐渐扩大。基于此，商业银行的经营 模式由宏观市场化向微观客户化转变。商业银行如何利用大数据技术精准获取客 户资源、增强客户粘度、建立持久盈利的客户关系、提升客户价值管理势在必行。 本文通过文献分析法和数据统计分析法，在运用国内外客户价值管理相关理 论的基础上，以 A 银行为实际案例进行深入研究。本文具体分为五个部分。第一 部分为绪论，通过阐述文章的选题背景及选题意义，在整合分析国内外研究文献 的基础上，从宏观层面构建论文整体研究框架。第二部分是大数据下 A 银行客户 价值管理现状分析，旨在探究 A 银行客户价值管理存在的问题。第三部分是大数 据下 A 银行客户价值指标体系构建，旨在通过客户价值评价，制定个性化客户价 值管理策略。第四部分，通过大力开展客户数据挖掘建模工作、构建客户名单数 据库、建立技术型业务精英团队等策略执行客户价值管理方案。第五部分为本文 研究结论与总结。 关键词，大数据；银行；客户价值；客户价值管理；客户价值评价II Abstract The big data policy has gradually extended from the overall planning to major industries and sub-divisions. The development of big data industry has gradually moved from theoretical research to practical application. The expansion of big data technology coverage not only changes the statistical measurement of data in the process of China's economic development, but also becomes a tool for data mining in the process of enterprise product marketing, which enables enterprise customer value management efficiency and marketing quality to be rapidly improved. As a result, various industries have introduced applications based on big data technology into the process of corporate marketing management. Among them, the more obvious impact of big data is the financial industry. In recent years, the homogenization of products in China's financial market has become increasingly serious, and the coverage of Internet finance has expanded, leading to a rising degree of competition in financial markets. In addition, with the further deepening of interest rate marketization reform, the risk of financial structure management has gradually expanded. Based on this, the business model of commercial banks has changed from macro-marketization to micro-customization. How commercial banks use big data technology to accurately acquire customer resources, enhance customer viscosity, establish long-lasting profitable customer relationships, and enhance customer value management is imperative. Based on the literature analysis method and the statistical analysis method of data, this paper conducts in-depth research on the actual case of Bank A based on the theory of customer value management at home and abroad. This article is divided into five parts. The first part is the introduction section. Based on the background of the topic and the meaning of the topic, the paper analyzes the domestic and foreign research literature and constructs the overall research framework from the macro level. The second part is the analysis of the current situation of A-bank customer value management under big data, aiming to explore the problems of A-bank customer value management. The third part is the construction of A bank's customer value index system under big data, aiming to develop a personalized customer value management strategy through customer value evaluation. In the fourth part, the customer value management program is implemented by vigorously carrying out customer data mining modeling work, building a customer list database, and establishing a technical business elite team. The fifth part is the conclusion and summary of the research. Keywords :Big data; bank; customer value; customer value management; customer value evaluation第 1 章 绪论 1 第 1 章 绪论 1.1 研究背景与目的 1.1.1 研究背景 中商产业研究院发布的《2018-2023 年大数据产业发展前景与投资分析报告》 显示，2017 年，大数据市场全球产量为 7044 美元；根据经济学家预测，2020 年 全球大数据市场规模可超过 10000 亿美元；2014-2017 年间年均复合增长率高达 49%。2017 年我国大数据产业市场规模为 3200 亿美元，预计 2018 年将近 6000 亿 美元 1 。如图 1-1 所示。 图 1-1 我国大数据市场规模状况 近年来大数据市场的发展现状显示，数据分析、数据存储、数据库等项目发 展迅速，这几项细分市场规模也远超过了大数据市场中的其他细分市场，分别占 据大数据市场 35.40%、17.30%和 14.70%的市场份额 2 。随着大数据技术的不断升 级，金融行业也开始借助大数据力量转型升级。客户是商业银行重要的战略资源， 根据客户购买特征和购买爱好细分客户价值等级，从而根据不同等级的客户，针 对性地定制营销方案，扩大银行品牌知名度和经营范围，是商业银行的运营宗旨。 1 大数据金融研究报告_2017-2022 年中国大数据金融行业市场投资策略及前景预测研究报告_中国行业研究 网 [EB/OL]．chinairn/report/20170419/162858970.html. 2大数据金融研究报告_2017-2022 年中国大数据金融行业市场投资策略及前景预测研究报告_中国行业研究网 [EB/OL]．chinairn/report/20170419/162858970.html.大数据下A 银行客户价值管理研究 2 自经济全球化战略实施以来，金融行业的竞争，开始步入白热化阶段，客户争夺 成为银行业发展新常态，导致商业银行在发掘新客户和维护老客户两个方面的成 本不断提升，银行收益不断降低。为改变这一发展现状，需要利用大数据技术， 提前判断客户的潜在需求，通过科学的数据分析，制定精准有效的个性化营销方 案。如此一来，商业银行不仅能大幅度提升新客户群体规模，还能有效提升老客 户群体忠诚度。第 1 章 绪论 3 1.1.2 研究目的 客户价值管理是保障银行市场发展核心竞争力的主要因素，在变幻莫测的金 融环境下，A 银行凭借灵活的银行管理方案和现代化的经营战略，其资产规模和 盈利水平均处于稳定发展的状态。同时，A 银行也初步构建了客户价值管理体系。 但随着金融行业竞争激烈程度的上升，A 银行客户价值管理体系逐渐暴露出一些 弊端。因此，本文以大数据下 A 银行客户价值管理研究为主题，旨在重新审视 A 银行客户价值管理，对现存的客户价值管理弊端提出系统性的改进方案，从而提 升 A 银行业务人员客户管理水平，进一步提升 A 银行市场营业额。 具体来说，本文通过对大数据下 A 银行客户价值管理现状的分析，构建大数 据时代客户价值指标体系，并采用聚类算法及层次分析法，对构建的指标体系进 行分析，最终提出相关的管理策略。 利用大数据技术对 A 商业银行的客户价值管理体系进行创新完善，具有两个 方面意义。首先有助于完善创新 A 银行客户价值管理体系，使 A 银行客户价值管 理更精准、更科学，最大程度发挥客户资源价值。除此之外，客户价值管理作为 A 商业银行目标市场细分参照标准，其有效度决定了细分市场定位的精准度和营销 方案的有效度。其次，根据目前国内外研究现状，客户价值管理的研究文献的研 究方向主要集中在政策宏观层面，尤其我国学者较少结合现代信息技术和市场经 济环境进行客户价值管理的整合优化。而且，CNKI 平台数据显示，关于银行客户 价值管理的文献主要集中在 2016 年，与我国商业银行发展趋势不协同。因此，本 文以大数据下 A 银行客户价值管理研究为主题，最终提升 A 银行客户价值的识别、 分类等管理水平。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国外研究现状 客户价值管理来源于西方国家，从目前的发展状况来看，西方国家企业客户 价值管理水平要高于中国企业客户价值管理水平。国外学者对客户价值管理的研 究成果分为三个阶段。 第一是初期客观理论研究阶段。1990 年美国 IT 研究组织 Cartner 首次提出客 户价值管理的概念，认为客户价值管理是强化企业与客户沟通交流的能力，使企 业能够深入了解客户的喜好及购买习惯，是促进产品销售额和企业利润率的一种 全新的管理方式。 第二是客户价值管理技术研究阶段。这一阶段学者们主要探讨了客户价值管 理的方法。Suharto 认为，在客户价值管理过程中，通过数据挖掘技术有利于挖掘大数据下A 银行客户价值管理研究 4 潜在客户，扩大企业产品的覆盖面积 1 。 Richard Adamson 则提出将“互联网+”技术与客户价值管理融合，在传统 CRM （Customer Relationship Management）的概念上提出了 ECRM（Electronic Customer Relationship Management）客户价值管理的概念，并详细阐述了 ECRM 智能、便捷 的特点，并强调 ECRM 客户价值管理会随着“互联网+”技术的发展得到全面提升 2 。 第三是技术有效运用阶段。帕累托定律（又称之为二八定律）认为在客户价