的变量在整个决策树中最先选择，应用决策树模型可以很直观地分析出客户满意度影响因素结构图。特征量的选取根据给定的客户满意度评价指标，选取特定的指标作为决策树模型研究变量，选取客户满意度评价指标作为模型分类变量。变量值采取问卷调查收集，采用五级测评法对各指标打分。柜台员工服务态度理财人员专业素质业务处理效率银行网点数量机处理业务的便捷性电话银行的效率网络银行的质量网点布局合理性柜台服务的处理时间品质品牌渠道服务环境理财产品的种类理财产品的盈利性理财产品的多功能性理财产品的风险性银行知名度理财产品知名度银行环境的舒适性客户满意等级图.客户满意度评价指标体系信息增益值计算采用客户满意度指标体系中变量列表，选用信息增益作为相关性分析度量，计算分类所需期望信息公式如下然后用公式工商银行体化系统规划计算按属性划分时，分类所需期望信息，接着用公式得出按划分的信息增益。计算所有属性的信息增益，删除不相关和弱相关的属性，得到重要客户目标类关系和普通客户对比类关系再应用面向属性的归约算法作用于目标类关系，结果以决策树的形式表示，也可以规则的方式显示出来，可由客户选择。归纳算法以下算法就是构造客户满意度决策树模型的个基本归纳算法决策树算法根据给定数据集产生个决策树。输入训练样本，各属性均取离散数值，可供归纳的候选属性集为。输出决策树。处理流程创建个结点若该结点中的所有样本均为同类别，则返回作为个叶结点并标志为类别若为空，则返回作为个叶结点并标记为该结点所含样本中类别个数最多的类别从选择个信息增益最大的属性，并将结点标记为对于中的每个已知取值，准备划分结点所包含的样本集根据条件，从结点产生相应的个分支，以表示该测试条件设为条件所获得的样本集合，若为空，则将相应叶结点标记为该结点所含样本中类别个数最多的类别否则将相应叶结点标志为返回值。这个算法采用自上而下分而制之的递归方式来构造个决策树，至此，决策树模型建立。对于给定的样本，选取客户满意度影响因素变量作为模型输入变量，选取客户满意度评估变量作为模型输出变量。根据分析结果，影响理财客户满意度的五大指标为理财产品服务品牌化程度，理财产品服务品质，银行服务，理财服工商银行体化系统规划务的便利性，银行环境，将其二级变量作为输入变量并选择目标变量。系统随即抽取样本的作为训练集，作为测试集，用来检验模型的准确度。选取相应算法，对模型进行测试与评估。判断模型精度的指标为回归评估系数，般认为回归评估系数大于时回归拟和比较准确。通过对所建立的模型进行外延与修正，最终形成系统挖掘模型。.数据挖掘在客户细分中的应用个人理财业务市场是个以提供差别化产品为根本的业务市场，个人客户所需要的金融服务及产品因其资产状况风险偏好财务目标个人客户所处的家庭生命周期阶段的不同而不尽相同，在这种前提下，商业银行要想在激烈竞争中获取长期竞争优势，以前的无差别化营销策略已经落后。因此，商业银行在确定市场营销策略以及实施战略的具体措施之前必须首先进行市场细分。正确的市场细分是商业银行开展个人理财业务，选择合适目标市场的基础，是使商业银行在激烈竞争的金融市场中保存现有客户获取新客户的法宝，也是银行实现客户关系管理的前提。对于商业银行决策者而言，首先要利用科学的方法进行市场细分，在这基础上选择目标市场，并针对不同的细分市场制定差异化的营销策略，在产品定价促销渠道方面制定不同的策略。市场细分的依据市场细分的方法有很多，和在年提出，市场细分没有唯的方法，个组织要想透视整个市场结构，应该尝试不同的细分变量，独立变量和联合变量都应该考虑。在过去很多年里，人口统计学在客户细分领域被广泛接受，并被用于客户细分以实施不同的市场战略。然而，年龄收入教育水平婚姻状况等独立变量并不能预测客户将使用何种金融服务，。更进步，金融服务使用的综合指标由人口统计变量综合而成，称之为“家庭生命周期”，。家庭生命周期的不同阶段导致金融服务的不同需求。这些区别为市场者开发基于不同家庭生命周期的细分市场战略提供了指导方针。工商银行体化系统规划表.市场细分依据指标市场细分依据举例人口统计特点年龄性别收入职业社会地位地理因素特点国内国际市场地区经济发展水平居住小区级别家庭生命周期特点个人所处家庭生命周期阶段购买者的个人特点资产状况个性风险偏好金融知识水平生活方式基于数据挖掘的市场细分方法体系首先初步确定市场细分变量并对市场变量分级。经调研部分商业银行个人理财业务部主管，了解到目前商业银行在市场细分时只是简单地根据客户的资产状况风险偏好进行，没有进行更深入的多层次的分析。如广发银行将目标客户定位在季均存款余额在万人民币的客户群上。这种细分方法操作方便，也是限于目前理财业务开展仍属初期阶段，居民意识仍没完全放开。综合现有理财业务开展状况，确定以下变量为可能对用户需求特征发生影响的变量家庭生命周期根据这变量将客户分为以下几类类大学阶段类新婚夫妇没有孩子满巢阶段最小孩子小于四岁类满巢阶段最小孩子大于等于岁类满巢阶段老年夫妇并有成年孩子同住类空巢阶段老年夫妇，仍工作，无孩子同住类空巢阶段无孩子同住，已退休类孤独幸存者仍工作类孤独幸存者已退休风险偏好根据风险偏好维度，可将客户划分为风险偏好型风险厌恶型风险理性型。金融知识水平工商银行体化系统规划根据客户具备的金融知识级别，可将客户划分为投资专家型稍具投资知识型无投资知识型。地区经济发展水平东部沿海发达地区西部贫困地区收入将客户划分为年收入万元万元年收入万元万元年收入万元年收入万元。款其次，设计调查问卷。再次，找出重要细分变量。图.基于数据挖掘的市场细分方法体系个人理财客户细分决策树模型在客户细分分析模型中，同样可以应用决策树分析法来发现影响客户满意度的重要因素。最重要的影响因素变量在整个决策树中最先选择，其次重要的因素接下来形成个分支。应用决策树模型可以很直观地分析出客户细分影响因素结构图。对于给定的样本，选取客户细分标准，如人口统计因素所处生命周期风初步确定市场细分变量合并相似细分市场给市场变量分级设计并进行问卷调查找出重要市场细分变量初步进行市场细分关联分析聚类分析决策树分析探索性研究结果市场调查结果市场细分结果数据挖掘方法市场细分过程数据源工商银行体化系统规划险偏好消费行为等作为模型输入变量。系统随即抽取样本的为训练集，为测试集，用来检验模型的准确度。选取相应算法，对模型进行测试与评估。判断模型精度的指标为回归评估系数，般认为回归评估系数大于时回归拟和比较准确。基于算法的客户细分挖掘模型流程图如图.所示。开始选取样本数据样本数据预处理确立模型变量以目标变量为根结点建立决策树模型用对变量进行分析判断根节点是否可分根据细分变量得出此结点的每个叶子结点用算法判断每个叶子结点是否可分是否达到停止条件是是否重新选择变量否沿着决策树的每分支，从根结点遍历到最底层叶子结点，得出细分客户规则集模型验证及修正结束否是图.基于算法的客户细分挖掘模型流程图工商银行体化系统规划客户细分模型是通过对大量的历史数据训练得出的，并且经过了测试集数据的检验与修正工作，在段时间内是稳定的。但是随着银行个人理财业务的发展变化，原有规则中的变量发生变化，需要对规则集进行相应调整，从而延长系统的生命周期。.数据挖掘成果在体化系统中的应用要获得有效的客户数据首先是要积累准确的足够的客户信息和交易数据，这是数据挖掘的必要条件，在获得数据挖掘结果后，体化系统则能使整个流程围绕着个更全面的个性化客户视图展开。当个新客户来办理业务时，个人客户经理或前台终端柜员可以将客户填写的信息资料完整地录入到主机系统中，主机实时传送客户数据到系统，由于此时新客户在银行业务数据系统中并无具体业务数据，首先要调用系统中的个人客户细分的决策树模块对客户进行类型划分，系统根据客户的具体背景情况预测客户所属的客户类别，以及属于该客户类别的概使体化系统真正产生效益。对于工行这样拥有大量客户的银行，常规的数据库清理对于维护客户关系保证客户数据的准确性也是至关重要的。最后，推广对信息资产的重视。为了确保数据质量，工行还应让全行员工明白优质的数据来源于准确有效的数据源，提高各员工对通过各渠道采集有效数据的积极性，建立信息资产安全机制。加强用户应用推广系统的应用推广应由上而下发起，最高决策层重视强调以推动分支机构管理者的执行力度。首先，可以选择若干家经营绩效好服务理念新的先进行作为试点，树立系统应用典型，及时总结应用经验，积极宣传系统应用所带来的经营绩效和良好的客户反响其次，通过系统化的阶段性的培训使员工逐步掌握系统的使用，培养员工运用数据分析的结果有针对性地开展客户营销的习惯再则，通过与绩效考核挂钩进步提高员工运用先进的科学的系统工具提升个人业绩的积极性。工商银行体化系统规划总结与展望体化是个动态的闭环式的螺旋式上升的处理过程，其作用在于使银行真正地了解客户，提升营销和服务水平，使之能够产生客户关系维持客户关系和增强客户关系，从而提升综合竞争能力。目前工行还没有真正形成面向客户的成熟的管理模式和管理系统，仍处于观念转型和新管理模式的探索阶段。但随着工行“以客户为中心”的经营理念的转变组织和业务流程的重组及科技水平的不断提高，工行基本具备了实施体化的条件。接下来可根据自身的业务需求，将系统系统呼叫中心系统构基于网页的电子银行系统建成个统的客户信息平台，并在实施过程中关注人数据和管理的因素，借鉴国外商业银行的经验，力争将这复杂的系统工程建设成功。本文通过较为深入的思考，对工行体化系统的建设进行了探索，并且对其体化系统的核心架构和功能进行了深入的度为级的顾客占总人数的比例。所以，总体满意度满意度等级最高时对应的分值。四分图模型简单明了，分析方便有效，而且不需要应用太多的数学工具和手段，无论是设计调研，还是分析整理数据，都易于掌握，便于操作。目前在国内企业界应用很广，很多企业在做顾客满意度调查时均采用该模型。当然，这个模型也存在不足之外。它孤立地研究满意度，没有考虑顾客感知和顾客期望对满意度的影响，也没有研究满意度对顾客购买后行为的影响。在实际操作中，该模型列出各种详细的绩效指标由顾客来评价指标得分，这就可能让许多顾客重视但调查人员和企业没有考虑到的因素未能包含在调查表中。由于该模型不考虑误差，仅由各指标得分加权平均算出顾客满意度的数值，得出的数据不定准确，同时也不利于企业发现和解决问题。客户满意度指标体系商业银行个人理财顾客满意度指标的设定过程，是个把顾客对商业银行提供的理财产品和服务是否满意转化为顾客满意度，从定性分析到定量分析的转化过程。指标体系的设定对于商业银行挖掘影响客户满意的重要因素，提升客户满意至关重要。通过对商业银行的实地调研，与个人理财专家及相关员工的访谈调研，了解到对理财客户重要的因素，在这里针