(银行)客户流失预警研究与应用.docx
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1、(银行)客户流失预警研究与应用零售客户是银行的重要资源,客户资产更是决定银行盈利能力和发展的重要因素。目前行业内,零售客户资产纯流失(不计算增量)普遍到达15%甚至更高,客户资产流失问题已迫在眉睫。随着市场的逐渐开放,新户的获取成本达到了存量户维护成本的5倍以上,获取新客户付出的成本收益率远低于维系优质老客户的成本收益率。同时,新户还存在用户习惯培养、价值提升等问题,因此相比于获取新户,维护好高价值的存量户更容易实现,提前挽留即将流失的客户往往也是商业银行在过去的经营模式中容易忽略的部分。过去几年的时间里,机器学习与大数据技术日趋成熟,在金融领域的应用也日趋增多,机器学习与大数据技术的核心在于
2、以数据量和运算提高预测的准确性,而目前银行的数据沉淀已到达一定水平,客户财务、背景、交易等行为的数据积累越来越丰富,还有手机银行、微信银行等客户终端访问行为的数据作为补充,在数据源层面已准备充分。技术方法介绍在客户流失的领域,传统上常用的方法有线性分类、最近邻分类法等,但这些方法都有自身的缺陷,最主要的问题就是在分类的准确性和计算的效率上,因此,在初期算法的选择上,并没有选用这几种算法进行试验,而是选取了在一般模型上效果比较好的逻辑回归和随机森林模型。1 .逻辑回归逻辑回归(LogiStiCRegreSSiOn)是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。其本质
3、来说属于二分类问题。也就是预测值只有0和1(是或否)。逻辑回归模型有以下优点:一是预测结果是介于0和1之间的概率;二是可以适用于连续性和类别性自变量;三是该模型容易使用和解释。当然,逻辑回归也不是万能的,它也有一些缺点:一是对模型中自变量多重共线性较为敏感;二是它的预测结果呈“S”型,因此从Log(OddS)向概率转化的过程是非线性的,在两端随着LOg(OddS)值的变化,概率变化很小,边际值太小,斜率太小,而中间概率的变化很大,很敏感,导致很多区间的变量变化对目标概率的影响没有区分度,确定阈值比较困难。2 .随机森林随机森林(RandOmForest)是结合了一种决策树算法和Bagging方
4、法的一种算法,也是现在热门的算法之一。(1)决策树。决策树是随机森林的基础,它是以实例为基础的归纳学习算法。常用的决策树算法有ID3、C4.5、CART三种。三种算法的模型构建思想都非常类似,但它们各自使用了不同的指标。(2) Bagging方法。Bagging算法的基础方法是自助抽样法(BOOtStTaPSampling)o自助抽样法是指从原始样本数据集中有放回地随机抽取训练样本数据集,训练样本数据集中的个数与原始样本数据集中的个数相同。Bagging的基本思想是:选定一种元学习算法和一个原始样本数据集,利用元学习算法进行训练多轮,每轮训练集用BoOtStraPSamPling抽取的方式从原
5、始样本数据集获得。(3)随机森林原理。随机森林是一种基于决策树的算法。基本思想就是对原始样本数据集进行Bootstrap重抽样,然后用这些多次抽取的样本分别建立分类器,就会产生多种分类结果,最后根据这些分类结果对未知分类项进行投票,以决定它的分类。3 .模型评估客户流失预测是一个典型的分类问题,针对分类问题,常见的模型优劣的评估方法有混淆矩阵、ROC曲线和AUC值。(1)混淆矩阵。混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具,主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别,每一列代表实例的真实类别。具体如表1所示。4 淆矩阵表1预测值混淆矩阵正类别负类别正类别TPFP真实值八负
6、类别TNFN混淆矩阵中,预测正确的类别为真实值为正,预测值为正的TP,以及真实值为负,预测值为负的FN,预测正确的概率是TP+FN/TP+FP+TN+FN。预测的正确率越高,就说明模型的效果越好。(2)ROC曲线与AUC值。ROC曲线实质上就是FP率与TP率之间权衡的关系,曲线上的每个点表示正例的分类概率值取不同值时得到的不同的混淆矩阵。通俗地来说,即在TP率随着FP率递增的情况下,比较谁增长得更快。TP率增长得越快,ROC曲线越靠近纵轴,曲线的斜率越大。ROC曲线以图形的方式直观的展现模型的分类精度,可以很快地判断出模型的拟合效果。尤其当正负实例不平衡时,这种模型评价方式相比普通的平均分类精
7、度评价方式优势显著。客户流失预测模型构建1.基于逻辑回归和随机森林的客户流失预测第一次建模选用了逻辑回归和随机森林的结合方法,第一步骤选用了逻辑回归分类,第二步骤选用了随机森林。对整体数据有一定的了解后,可以先进行第一步的建模,也就是预测客户是否会流失的情况。针对这方面,使用了2018年3月2019年3月的数据进行模型的调试,并用2019年46月的实际数据预测流失客户,并与6月末的数据进行对比。最终,使用逻辑回归和随机森林预测出了可能流失的人数有6469人,其中有3644人真实流失,预测的准确性达到了56.33%o第一步骤预测完后,就可以对预测出可能会流失的人员进行资金流失等级预测,建模过程与
8、第一步骤类似。在第二步骤的建模中,使用了随机森林模型,在进行随机森林建模的过程中,也可以调用Skleam包协助进行建模。在随机森林中,有三个较为重要的指标,分别是每个树的叶子结点、弱分类器数量、叶子节点最少的样本数。本次建模选择的叶子结点个数为10,弱分类器的数量选择为200,叶子节点最少参数为2。最终预测结果如表2所示。逻辑回归和随机森林2019年表2第二季度客户资金流失预测Ivl预测名单I实际流失人散I预测准确性实际流失金额实际流失金额占比157349185.69%60747557615.04%289271179.71%2122373435.25%3163895458.24%1107334
9、272.74%43366148844.21%1529215323.79%sum6469364456.33%108336787826.82%其中Ivl代表客户流失严重程度(即流失金额多少),数字越小表明流失情况越严重。由表2可以看出,逻辑回归与随机森林混合模型对IVIl级别的预测效果最好,M2及M3次之,对W14这个级别的预测甚至低于50%,但总体的预测准确率要高于50%。在预测的结果中,预测到的流失资金占总流失资金的26.82%,总的来说,预测结果还算理想。2.基于随机森林的客户流失预测在第二种模型的建模中,两个步骤的模型都选择使用随机森林模型来进行预测,在这里选用的参数都与之前所使用的参数一
10、致。随机森林模型在2019年第二季度的预测结果显示:可能流失的人数有8801人,其中有5274人真实流失,预测的准确性达到了59.93%,准确性略高于逻辑回归与随机森林混合模型的预测准确率。接下来再看第二个步骤,预测客户资金流失等级,具体数据如表3所示。随机森林模型2019年表3第二季度客户资金流失预测Ivl预恻名单实际流失人数预演准确性实际流失金额实际流失金额占比153348090.06%54326571213.45%21463105872.32%54094218913.39%32300145963.43%40984974310.15%44505227750.54%65583692216.2
11、4%sum8801527459.93%214989456653.23%与逻辑回归与随机森林混合模型类似,随机森林模型也是对流失严重等级越高预测效果越好,值得一提的是,随机森林即使是在对1V14的预测上,准确率也达到了50%,总的预测准确率达到了59.93%,都是优于逻辑回归与随机森林混合模型。得益于更高的准确性,随机森林模型预测到第二季度资金流失占比达到了53.23%,要远高于决策树模型。客户流失预警模型应用为了挽留客户同时收益最大化,客户资产流失预警模型构建在已有业务经验的基础上,进行流失金额规模的划分,结合日益完善的客户数据,通过分析建模,挖掘客户在资产流失前的预警特征,通过大数据的不断学
12、习和训练,拟合出符合客户实际行为特征的流失预警模型,分析模型中的重要特征,刻画出客户流失的大致画像。为验证模型预测效果,以2018年6月的真实数据,通过使用不同的客户筛选逻辑,结合客户外部数据进行预测,校验对比预测的准确性。如表4所示,在假设对基本相同量的客户进行挽回的情况下,理财到期的客户中流失比例较高,模型结果表现也基本相近;模型逻辑下,覆盖的流失金额高达68.3%,同时可以看到50万以及100万以上的客户覆盖率远高于其他筛选逻辑,并且呈现逐步提高的趋势,与我们假设的在金额层面收益最大化目标相一致。常规逻辑VS模型逻辑表4真实数据校验对比(单位:%)客户流失预警模型建立完成之后,将模型投入
13、实际营业场景使用,预测即将流失的客户,并将名单提供给客户经理等业务人员,以便协助营销人员制定相应的挽回策略,降低客户流失。综合各方原因,选取2019年3月底总资产金额大于10万元的2158位客户中的457位进行客户资产流失保有。通过客户流失预警模型,预测其中328位客户流失比例在65%以上,覆盖了50%以上的流失客户,其流失金额覆盖了2158位客户流失金额的83%,户均将流失约30万元。通过营销保有,预计将有约20%以上的流失金额会留存,约为分行提供了3%的零售客户资产增长,同时挖掘出一定的理财及贷款机会。客户资产流失原因分析通过营销保有的反馈汇总归类,资产流失的主要原因可以归纳为:还贷需求、
14、资金流动需求、理财需求、购房购车等消费需求。根据客户具体情况分析,大量客户为个体企业主,其私人账户的大量资金是用于进行资金周转以及工资支付等用途,该批客户的流动性需求较高,同时流失的风险更高,需要寻求保证其资金流动性的产品,可给予建议如发展成代发类客户等等。通过对各类流失客户的挽留可以发现:其中相对较易挽留的是有一定理财需求的客户,留存比例在55%;相对而言,有资金流动需求以及消费需求的客户留存机会较小,其留存比例分别在25%和27%,属于客户的硬性流失范畴,因此,需开发更多灵活便捷的金融产品以应对此类情况。针对客户流失现象,从银行主观层面进行具体的原因分析,同时,就导致客户流失的原因给出具体
15、的对策。客户流失的三大原因通常银行客户流失有三大主要原因:厅堂服务意识缺乏、客户维护意识缺乏、产品灵活性及收益率不及他行。我们逐一来看:Ol厅堂服务意识缺乏在银行零售经营模式的景况下,厅堂服务成为很多网点的第一个着手点,目前银行网点大多倡导规范化的“文优服务”、“微笑服务”,但大部分网点执行得非常流程化、形式化,导致厅堂服务不够灵活,又缺乏“温度二然而,没有温度的服务是无法获取客户信任的,厅堂服务意识的缺乏是客户流失的主要原因之一。02客户维护意识缺乏日常工作中,大部分网点能够做到分层分户,部分网点甚至做到了分层分群分户,但分户后各岗位是否踏踏实实进行了客户维护?这就不得而知了。据观察,经常是
16、由于种种原因,即使客户已分到各岗位名下,但真正做到了定期维护客户的却少之又少。而客户维护意识较强的网点负责人往往会量化行为指标倒逼各岗位,比如要求各岗位每天10个电话。然而,没有形成内生动力的硬性要求,到最后往往也会变成浮于表面的形式主义,更别说能做到用心维护了。03产品灵活性及收益率不及他行“你们家产品收益率比旁边XXX银行低”,这几乎是每一个理财经理在向客户营销时,都会面临的难题。总是有客户会因为过于在乎银行产品的灵活度和收益率的问题,而转投他行,这就是产品灵活性及收益率不及他行造成银行网点的客户流失。客户资产流失挽回策略建议客户防流失可以从三大策略入手:一是真诚先行,服务为本;二是高频度
17、的客户维护;三是增值服务打动客户。真诚先行,服务为本真正出色的服务往往在于细节处,在于是否从心出发。因此,在网点的厅堂服务中,要动员全体员工做到以一颗真诚的心尽力为客户服务,解答客户疑虑,满足客户需求。其中,建立良好的团队文化氛围尤为关键,让各岗位在团队工作中感受到幸福快乐,才有可能让这种快乐感染到客户,让客户切实体验到银行的“用心服务”,定个小目标,把自己打造成“银行界的海底捞二高频度的客户维护客户维护从来就不限于一天8小时,也不限于一天10个电话,与客户建立联系是一个动态的过程,应该发生在我们生活中的每时每刻。如果你永远只在工作时间联系客户,平时不进行任何的维护和问候,那么客户和你之间永远
18、都只是营销人与被营销人的关系。人与人之间想要建立良好的关系,接触的频率和质量起决定性作用,这一点对于理财经理和客户也同样适用。理财经理要制定详细地联络计划,利用每日计划联络表、把握好与客户联系的频率。一般来说,节假日是与客户联络的最好时机,因为节假日谁都不会拒绝来自各方面的祝福。在非节假日的时候,定期发送信息,而信息的内容,可以是各个方面的,有针对性的发送会更吸引客户眼球。比如针对女性客户,定期发送一些她们较关注的:化妆小技巧、美容养生小知识、我行新品讯息、亲子教育、生活资讯、节日祝福、家庭关系管理技巧等,这样,既不会引起客户反感,也增加了客户对自己的熟悉程度。维护内容及联络频度有以下三点:首
19、先,理财经理定期邀请客户来网点体验。邀请存量客户来网点的理由有很多,可以是活动邀约、贵宾权益体验或者是为客户提供更高品质的服务等。作为理财经理,要做的是当网点有良好权益能够送达客户时,要把握机会及时告知存量客户。邀约客户的成本可以很低,一条信息一个电话即可,小投资大投入,与客户之间的粘度又大大提升,何乐而不为呢?其次,对于到访的客户,要求亲自送到门口。这么做一方面客户不会有购买产品之后马上就备受冷落的落差心理;另一方面,此时客户很可能在我行刚刚成交某项产品、更加需要我们强化客户对我行服务的认同,在送别客户的过程中与其沟通,既可以加强客户对我们的认可,也可以进一步拉近我们与客户的关系。同时,在送
20、别客户时提醒客户记得常来或者带朋友过来,客户在这个时候是非常容易听得进去的,往往就会经常来甚至带朋友来,在我行的粘度也就大大提升。当一个客户的亲朋好友全在我行,其流失的概率就极小了。最后,在客户购买我行产品35天后,理财经理要对客户进行满意度回访,此后定期持续给客户发送信息,帮助客户关注此类产品的情况。通过与客户不问断的联系,缩短理财经理与客户之间的距离,在体现理财经理专业细致的服务的同时,给客户吃一颗定心丸:我们的售后服务一直都在!让客户在我行买的放心。当我们不仅仅把客户维护时间局限于每天上班的8小时,而做到每时每刻都心系客户、与客户分享、给予客户帮助,那么这就更像是老朋友之间的日常联络了,
21、把营销人与被营销人之间的联系转换为老朋友之间的日常,这无疑是营销工作成功的一大步。增值服务打动客户对于网点来说,面对客户质疑“产品灵活性及收益率不及他行”,在一定程度上是客观存在、而且略显棘手的问题。值得注意的是,每一位计较产品灵活性及收益率的客户,都有极大可能是真正有需求的客户,毕竟“嫌货才是买货人:我们要做的是充分学习我行产品优势,同时了解客户的真实需求,为客户做出最合理的配置。在此,建议各位理财经理做个“有心人”,平时做好客户信息登记工作,建立产品销售索引表,动态地了解客户在我行产品持有及潜在可持有的情况。同时,深度学习基金及保险知识,灵活运用各种不同类型的基金及保险产品为客户进行合理地
22、资产配置,做好客户的交叉销售。当无法在在金融需求上满足客户时,银行要学会从非金融需求,即从增值服务体系的搭建出发,满足客户的旁的需求。增值服务的打造是利率市场化以后客户防流失的重要抓手。增值服务包含的内容大而广,但其本质是围绕客户的需求、提供客户金融服务以外的服务。我们通过五大专享来具像化地体现增值服务内容,即:厅堂享尊贵、积分享好礼、购物享优惠、活动享快乐、生活享品质。让客户对银行服务带来的福利有深刻感受,迅速增强客户在银行的粘合度,防止客户流失。通过对客户资产流失主要原因及留存比例的分析,在指定挽回策略上针对主要原因,结合客户经理的反馈,总结策略建议如下。一是还贷原因。客户因还贷款等原因需
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