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1. 1999-2019 科技都改变了什么

1999-2019

科技都改变了什么

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2. 数据挖掘技术在CRM系统中的应用有哪些方面

目前，关于CRM中应用的数据挖掘技术和方法的研究有很多，不同行业、不同环境下企业的CRM应用差异很大，应用到的具体数据挖掘技术和方法也会不同。数据挖掘技术和方法层出不穷，在这里也难以涵盖全部的技术和方法。虽然，不同的CRM应用到的数据挖掘技术很多，也很复杂、但是CRM应用数据挖掘的目的主要在于以下四个方面:客户细分、获取新客户、提升客户价值和保持客户以防止流失等方面。数据挖掘在零售业CRM中主要应用在以下几方面。 一、CRM实施的前提--客户细分 客户细分就是把客户根据其性别、收入、交易行为特征等属性细分为具有不同需求和交易习惯的群体，同一群体中的客户对产品的需求的及交易心理等方面具有相似性，而不同群体间差异较大。客户群体细分可以使企业在市场营销中制定正确的营销策略，通过对不同类别客户提供有针对性的产品和服务，提高客户对企业和产品的满意度，以获取更大的利润。 客户细分可以采用分类的方法，也可以采用聚类的方法。比如，可以将客户分为高价值和低价值的客户，然后确定对分类有影响的因素，再将拥有相关属性的客户数据提取出来，选择合适的算法对数据进行处理得到分类规则。使用聚类的方法，则在之前并不知道客户可以分为几类，在将数据聚类后，再对结果数据进行分析，归纳出相似性和共性。 每一类别的客户具有相似性的属性，而不同类别客户的属性也不同，从而确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为。细分可以让用户从比较高的层次上来察看整个数据库中的数据，也使得企业可以针对不同的客户群采取不同的营销策略，有效地利用有限的资源。合理的客户细分是实施客户关系管理的基础。 二、获取新客户--客户响应分析 在大多数商业领域中，业务发展的主要指标里都包括新客户的获取能力。新客户的获取包括发现那些对你的产品不了解的顾客，他们可能是你的产品的潜在消费者，也可能是以前接受你的竞争对手服务的顾客。在寻找新客户之前，企业应该确定哪些客户是可能的潜在客户、哪些客户容易获得、哪些客户较难获得，从而使企业有限的营销资源得到最合理的利用。因此，预测潜在客户对企业销售推广活动的反应情况是客户获得的前提，由于潜在客户的数量日益庞大，如何提高市场促销活动的针对性和效果成为获取新客户的关键问题。数据挖掘可以帮助企业识别出潜在的客户群，提高客户对市场营销活动的相应率，使企业做到心中有数、有的放矢。根据企业给定的一系列客户资料及其他输入，数据挖掘工具可以建立一个“客户反应”预测模型，利用这个模型可以计算出客户对某个营销活动的反应指标，企业根据这些指标就可以找出那些对企业所提供的服务感兴趣的客户，进而达到获取客户的目的。数据挖掘技术中的关联分析、聚类和分类功能可以很好地完成这种分析。 三、提升客户价值--交叉销售 交叉销售是指企业向原有客户销售新的产品或服务的营销过程，它不仅是通过对现有客户扩大销售来增加利润的一个有效手段，而且还是提升企业形象、培养客户忠诚度、保障企业可持续发展的重要战略。 公司与其客户之间的商业关系是一种持续的、不断发展的关系。在客户与公司建立起这种双向的商业关系之后，可以有很多种方法来优化这种关系，延长这种关系的时间。在维持这种关系期间，增加互相的接触，努力在每一次互相接触中获得更多的利润。而交叉销售就是这种工具，即向现有的客户提供新的产品和服务的过程。 在交叉销售活动中，数据挖掘可以帮助企业分析出最优的销售匹配方式。在企业所掌握的客户信息，尤其是以前购买行为的信息中，可能正包含着这个客户决定他下一个购买行为的关键，甚至决定因素。通过相关分析，数据挖掘可以帮助分析出最优的、最合理的销售匹配。一般过程是这样，首先分析现有客户的购买行为和消费习惯数据，然后用数据挖掘的一些算法对不同销售方式下的个体行为进行建模;其次是用建立的预测模型对客户将来的消费行为进行预测分析，对每一种销售方式进行评价;最后用建立的分析模型对新的客户数据进行分析，以决定向客户提供哪一种交叉销售方式最合适。有几种数据挖掘方法可以应用于交叉销售。关联规则分析，能够发现顾客倾向于关联购买哪些商品;聚类分析，能够发现对特定产品感兴趣的用户群;神经网络、回归等方法，能够预测顾客购买该新产品的可能性。 相关分析的结果可以用在交叉销售的两个方面:一方面是对于购买频率较高的商品组合，找出那些购买了组合中大部分商品的顾客，向他们推销“遗漏的”商品;另一方面是对每个顾客找出比较适用的相关规律，向他们推销对应的商品系列。 四、保持客户--客户流失分析 随着企业竞争越来越激烈，企业获取新客户的成本不断上升。对大多数企业而言，获取一个新客户的花费大大超过保持一个已有客户的费用，保持原有客户的工作越来越有价值，这已经成为大多数企业的共识。你保留一个客户的时间越长，收取你在这个客户身上所花的初期投资和获取费用的时间也越长，你从客户身上获得的利润就越多。但由于各种因素的不确定性和市场的不断增长，以及一些竞争对手的存在，很多客户为了寻求更低的费用和其他服务商为新客户提供比你更多的额外优惠条件，不断地从你这里转向另一个服务商。我们把客户从一个服务商转向到另一个服务商的行为称之为客户转移。为了分析出是哪些主要因素导致客户转移，并可以有针对性地挽留那些有离开倾向的客户，我们可以通过使用数据挖掘工具为已经流失的客户建模，识别导致他们转移的模式，然后用这些找出当前客户中可能流失的客户，以便企业针对客户的需要，采取相应的措施防止客户的流失，进而达到保持原有客户的目的。 解决客户流失问题，首先需要明确流失的客户是什么样的客户。如果流失的是劣质客户，企业求之不得;如果流失的是优质客户，企业则损失巨大。如果企业优质客户的稳定期越长，企业与其维持关系的成本越低，获得的收益越大。因此，为保持优质客户，需要先辨识优质客户。这通过前面的客户细分就可以完成这项工作，分析出客户盈利能力，辨识和预测客户的优劣。当能够辨识出客户的优劣时，首先，根据已流失客户数据，可以利用决策树，神经网络等进行分析挖掘，发现流失客户特征;然后，对现有客户消费行为进行分析，以确定每类客户流失的可能性，其中着重于发现那些具有高风险转移可能性并具有较高商业价值的客户，在这些客户转移到同行业其他服务商那里之前，采取相应的商业活动措施来保持住这些有价值的客户。我们把这个过程叫做客户保留或客户保持。 在选择数据挖掘工具时，若希望能够对客户进行细分，并且能够对客户流失的原因有比较清晰的了解，那么决策树工具是比较好的选择。尽管其他的一些数据挖掘技术，如神经元网络也可以产生很好的预测模型，但是这些模型很难理解。当用这些模型做预测分析时，很难对客户的流失原因有深入的了解，更得不到对付客户流失的任何线索。在这种情况下，也可使用细分技术和聚类技术来得到深入的了解，但用这些技术生成预测模型就相对复杂得多。一般来说，在客户保持中，大多使用分类回归决策树来生成预测模型。 综上所述，数据挖掘在CRM中有着广泛的应用，从某个角度可以说它是CRM的灵魂。通过运用数据挖掘的相关技术，发现数据中存在的关系与规则，为管理者提供重要的决策参考，用来制定准确地市场策略。并且，通过销售和服务等部门与客户交流，争取最优化的满足客户的需求，提高客户忠诚度和满意度、提升客户价值、提高企业收益，达到企业与客户的“双赢”局面。正是这一点，使得CRM得到了很大成功。 目前，关于CRM中应用的数据挖掘技术和方法的研究有很多，不同行业、不同环境下企业的CRM应用差异很大，应用到的具体数据挖掘技术和方法也会不同。数据挖掘技术和方法层出不穷，在这里也难以涵盖全部的技术和方法。

3. 广发银行的发展战略

2008年1月21日，广发银行（“广发行”）与中国建设银行联合主承销成功发行金额为人民币10亿元的江苏宁沪高速公路股份有限公司第一期短期融资券。这是广发行自2007年4月底获得短期融资券承销业务资格后，主承销的第一只短期融资券，对广发行投资银行业务的开拓具有里程碑意义。此次短期融资券发行主体为江苏宁沪高速公路股份有限公司，发行人长期信用评级为AAA-，发行期限365天，票面利率5.45%，发行金额为人民币10亿元。
宁沪高速股份有限公司短期融资券的成功发行不仅加强了广发行与企业客户的合作，而且进一步推进了广发行的战略转型，广发行将成为一家坚持以客户为中心、富于创新的银行。
自2007年4月获批短期融资券承销资格后，广发行一直积极参与短期融资券市场业务。2008年，广发行将充分利用其在资本市场以及客户网络信息的优势，继续为企业客户提供专业尽责、量身定制的一系列投资银行产品服务。
创新领域
2014年9月22日，广发银行与网络正式签订战略合作协议。双方将在互联网金融领域、大数据业务、地图产品、直达号等创新领域开展全面深入合作。未来广发银行将借助网络的大数据分析技术，为其提供网点、小企业中心、ATM等选址和布局建议，以及网点周围客流分析等服务。
广发银行还在签约会上发布了两款自营自建的互联网创新产品，并称互联网金融将作为该行战略重点。 广发行重组历时近两年时间，2005年5月正式启动，至2006年12月，重组正式获得监管部门批准，完成重组交割。王新于2002年8月出任广发行常务副行长，在2006年12月之前主管广发行资产处置与发展规划。
有广发行内部人士表示，整个不良资产剥离“过程比较复杂，银行不良资产的剥离很难说清，不完全是企业的经营行为，有外力介入，有些不良资产打包也是行政命令”。 重组之后，花旗银行并不能翻查重组之前的账目，这很奇怪。而在花旗为首的投资者团队进入广发行之后，广发行还有大约110亿元的坏账。
据《财经网》报道，在2005~2006年间的广发行引资重组过程中，广发行剥离、核销了大量不良资产，整个重组成本高达约500亿元。第一个资金来源是竞标团溢价入股，花旗竞标团出资242亿元，产生了约135亿元溢价。第二个资金来源是不良资产处置。2005年12月，广发行拍卖总计333亿元不良资产包。知情人士透露，广发行原想卖出80亿至90亿元的价格，但四家资产管理公司的出价不高，为了能够保证竞标及时完成，2006年2月底，广发行将约560亿元的不良资产全部剥离给广东省政府所属的粤财投资控股有限公司，再由粤财信托进行处置。
除了这两个来源，广东省政府还需要解决300亿元左右的包袱，广东省遂减持南方电网的部分股份和粤电力股权。
在重组过程中，广发行还拍卖了其全资非金融资产——广控集团有限公司100%股权和广发行对广控集团及其下属机构17.22亿元债权。公开资料显示，广控集团在评估基准日(2005年11月30日)的账面资产总额37.9亿元，负债34亿元。评估后资产价值仅为24.4亿元，资产减值达13亿元，企业已资不抵债9.7亿元。2006年3月拍卖时，民营企业中昌恒远控股有限公司以4亿元竞拍成功。 2011年4月8日，广东发展银行迈入全新的发展里程——正式将企业名称更换为“广发银行”，同时发布主题为“汇聚”的红色新标识。
经监管机构和相关政府部门批复同意，原注册名称“广东发展银行股份有限公司”更改为“广发银行股份有限公司”，简称“广发银行”；英文名称变更为“China Guangfa Bank”（“中国广发银行”）；法人住所变更为“广州市越秀区东风东路713号”（总行所在位置不变，仅变更地址和门牌号）。