Quản trị quan hệ khách hàng

Một phần của tài liệu Dự đoán khả năng gửi tiền của khách hàng cá nhân qua telemarketing tại NH với thuật toán phân lớp naive bayes và c4 5 072 (Trang 69 - 70)

CHƯƠNG II: XÂY DỰNG THUẬT TOÁN PHÂN LỚP C4 .5 VÀ NAIVE BAYES

3.1. Ứng dụng khai phá dữ liệu trong ngân hàng

3.1.4. Quản trị quan hệ khách hàng

Trong những thập kỷ gần đây, đặc biệt là trong ngành NH, khách hàng được coi là thượng đế. Để đảm bảo được sự hài lòng của KH đòi hỏi NH phải quản trị tốt quan hệ với KH, nắm bắt kịp thời nhu cầu và giải quyết thỏa đáng những vấn đề phát sinh với KH. Khi

sử dụng KPDL trong quản trị quan hệ khách hàng, NH gặt hái được nhiều thành cơng hơn trong việc làm hài lịng KH của họ. Trong tất cả ba giai đoạn trong một chu kỳ mối quan hệ khách hàng là: Tìm kiếm và thu hút khách hàng, tăng giá trị của khách hàng, duy trì và giữ chân khách hàng [8] thì KPDL có vai trị rất lớn. KPDL cũng hỗ trợ q trình tìm kiếm

khách hàng, chăm sóc và duy trì những khách hàng đã có là mối quan tâm rất quan trọng đối với một lĩnh vực kinh doanh nào, đặc biệt là lĩnh vực ngân hàng.

Ngày nay, khách hàng có quá nhiều sự lựa chọn bởi đa dạng loại SPDV được cung cấp

bởi các ngân hàng khác nhau. Các ngân hàng phải cung cấp các sản phẩm và dịch vụ mà khách hàng ưa thích nhằm đáp ứng nhu cầu của họ. Điều này sẽ mang lại sự trung thành của KH và khả năng giữ chân KH của các ngân hàng. Kỹ thuật KPDL giúp ngân hàng phân

tích và nhận định được đâu là các khách hàng trung thành và đâu là các khách hàng có xu hương chuyển sang ngân hàng khác với mong muốn dịch vụ tốt hơn. Nếu khách hàng chuyển từ ngân hàng của mình sang ngân hàng khác, lý do cho việc chuyển như vậy và giao dịch cuối cùng được thực hiện trước khi chuyển có thể được biết đó sẽ giúp các ngân hàng hoạt động tốt hơn và giữ chân khách hàng của mình.

Một phần của tài liệu Dự đoán khả năng gửi tiền của khách hàng cá nhân qua telemarketing tại NH với thuật toán phân lớp naive bayes và c4 5 072 (Trang 69 - 70)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(92 trang)
w