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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:黃怡雯
研究生(外文):Huang-I Wen
論文名稱:應用資料探勘技術於信用卡顧客流失預測模式之研究-支付型客戶
論文名稱(外文):A research of the prediction model for Customer Churn - by using data mining technology
指導教授:李永山李永山引用關係
指導教授(外文):Yung-Sun Lee
學位類別:碩士
校院名稱:銘傳大學
系所名稱:資訊管理學系碩士在職專班
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:91
中文關鍵詞:決策樹類神經網路顧客預測流失模式資料探勘
外文關鍵詞:Decision TreeData miningNeural NetworkCustomer Churn Prediction Model
相關次數:
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台灣信用卡市場在2006年出現負成長,其簽帳金額、預借現金、循環金額均同時出現負成長。由於獲得新顧客成本為維繫舊顧客成本的五倍,所以,建立一套顧客流失預測模式,以維繫優良舊顧客,為信用卡業務當務之急。
本研究以某家金融機構之2007年流失顧客為樣本,利用服顧客特性、服務品質、顧客滿意度、顧客忠誠度等四個構面,並結合RFM模式,運用資料探勘技術獲取影響顧客流失之因素,建立顧客流失預測模式。
研究結果顯示,顧客流失率和性別、婚姻狀態、教育程度、顧客和銀行往來期間、顧客年收入、信評積分、顧客辦理公共事業代繳的功能、顧客持他行卡家數、動用率、最近購買日、購買頻率、購買金額、他行購買金額等變數均相關;而主要影響因素有二個類別型變數,七個數值型變數,包括顧客持他行卡家數、信評積分、最近購買日、購買頻率、購買金額、剩餘點數、動用率、他行購買金額及往來期間;整體預測顧客流失率為83.26%。
本研究同時發現聯徵資料是預測流失的重要變數,但資料不易取得及資料即時性,容易造成預測的落差,不過,若搭配消費行為變數及客群特性進行相關分析,有助於提昇預測能力。
From 2006 ,the credit card market in Taiwan has shown a decreasing tendency ,so does the amount of spending, cash advance and revolving . It is because of the cost of developing new customers is five times higher than keeping the old ones. Therefore, it is important to a customer churn prediction model to retent profItable customers and increase the benefits for the enterprise. The sample data of this research is the total churn customers in 2007 of a banking institute. The RFM model is applied with four main contributors, which is characteristics of customer, quality of service, satisfaction of customers , loyalty of customers and JCIC, to find out the reasons of customer churn and build a prediction model.
We found that the customer churn related to sex,marriage,education,customer and bank intercourse period, yearly income, FICO,Non-profit organization porxy pay, own other bank cards, activity, spending, frequency and benefit point. The main effect variables were two categories variables and seven range variables including : own other bank cards, FICO, point, spending, frequency, activity rate, customer and bank intercourse period. The hit rate of the predication model is 83.26%.
We also found that the FICO is an important variable to prediction customer churn, however, this data is difficult to collect , If the sampling data is not enough which would make fall prediction. We propose to combine the customer expense behavior variables and segment characteristic to increase the prediction accuracy.
中文摘要 i
Abstract ii
表目錄 vi
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機 3
第三節 研究目的 5
第四節 研究流程 6
第二章 文獻探討 7
第一節 顧客關係管理 7
一、顧客關係管理之定義與目的 8
二、顧客利潤貢獻度 11
第二節 顧客流失 12
一、顧客流失之定義 13
二、本研究顧客流失之定義 14
第三節 影響顧客流失之因素 15
一、顧客特性 17
二、服務品質 18
三、顧客滿意度 24
四、顧客忠誠度 26
五、RFM 29
六、財團法人金融聯合徵信中心 30
第四節 資料探勘 32
一、資料探勘之定義與流程 32
二、資料探勘之相關技術 36
三、資料探勘在顧客流失之應用 40
第三章 研究方法 42
第一節 研究架構 42
第二節 個案介紹 43
第三節 資料說明 44
第四章 資料分析 45
第一節 資料來源與資料選擇 45
第二節 資料清理與資料基本分析 49
第三節 建立模式 64
第五章 結論與建議 67
參考文獻 70
附錄一 決策樹探勘之預測流失規則表 79
一、中文部份
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二、英文部份
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