【摘 要】
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本文在对国内外客户细分理论和方法及其在银行的应用研究进行深入分析的基础之上，简要阐述了影响个人客户细分的因素分析及其作用机理，并通过对各类银行个人客户细分特征指
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本文在对国内外客户细分理论和方法及其在银行的应用研究进行深入分析的基础之上，简要阐述了影响个人客户细分的因素分析及其作用机理，并通过对各类银行个人客户细分特征指标变量的评价体系和方法及其在银行业的应用进行研究，针对国内商业银行市场细分的传统方法中存在的问题，借鉴国外银行个人客户市场细分的经验，提出应用信息熵改进的模糊聚类算法，引入RFM细分模型，建立多指标、多维度的银行个人客户细分模型，并进行实证检验。在此模型中，兼顾数据的可获取性原则和可量化原则，最终确定个人客户10项细分指标；并应用信息熵算法对各指标进行权重的设计，使聚类结果更加客观和真实。接着使用RFM模糊隶属函数模型对各个聚类结果的类别进行识别，根据利润风险矩阵原理，提出将细分后的银行客户群分为四类不同的群体。此后运用决策树的技术对各个聚类结果进行分析，并交叉分析聚类类别间的属性差异，针对其差异给予建议的银行金融营销策略。
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