基于布爾關聯規則對商業銀行信用卡增加客戶消費的探究

[摘 要] 對于布爾關聯規則是基于挖掘數據之間的關系而生成的一種規律。就目前而言，關聯規則挖掘技術已經被廣泛應用在西方金融行業企業中，它可以成功預測銀行客戶需求。而在中國，由于數據庫的虛假性和一些金融制度的不完善，還沒有過多的運用于實際操作。本文基于對關聯規則中的布爾規則及其算法，對中國特殊不完備金融體制下的銀行促銷手段進行探討。利用基礎效應希望給予一些啟示。

[關鍵詞] 布爾關聯規則 信用卡消費 金融

一、引言

近年來，由于中國經濟建設的加快，中國商業銀行競爭也日益明顯。其中中國信用卡市場的競爭尤為突出。各大銀行不斷為了刷卡消費市場而開發新的信用卡服務項目。但是信用卡消費的銷售手法卻很單一，而且存在很大的盲目性，面對的消費群體具有局限性，對于消費者的行為不是那么專注的對待，而采取普遍撒網的手段，效率極低。因此如果可以正確的認知消費者的行為趨勢和行為趨向，就會很容易把握先機，在信用卡行業競爭的中獲得比較好的效果。

從相關的文獻中可以知道，布爾關聯規則及其算法等關聯規則已經廣泛應用于西方金融行業中，并起到了很好的效果，使消費目標更有明確性，也更好的便于銷售服務的開展文章就是利用布爾規則在金融行業的運用，淺析信用卡消費帶來未來信息博弈的情景，在對于銀行與消費者信息不對稱的條件下，怎么樣才能獲取更有價值的普遍信息，這種力量將成為信用卡行業的一種改進趨勢，成為再次發展的動力。

二、文獻綜述

信用卡是金融產品中最像消費品的，要想贏得客戶的青睞，需關注不同消費群體的個性化需求，準確把握目標客戶的消費特征，進行市場細分，準確定位方可跳出信用卡“肉搏戰”的怪圈。各銀行的生存之道就是:利用定位策略，突出優勢，鎖定自己的細分市場，割據一方。

“定位”的概念由艾#8226;里斯和杰克#8226;特勞特于1969年首次提出，他們認為:定位始于產品;定位不是你對產品要做的事;定位是你對預期客戶要做的事，即你要在預期客戶的頭腦里給產品定位。美國著名品牌專家林恩#8226;阿普什認為只有一種真正有力的定位，即顧客定位，就是確定產品品牌在顧客和潛在顧客腦子里的位置，必須把品牌由市場導入消費者理念中;銷售者只提供關于品牌定位的建議和方案，而只有顧客才能成為定位主體，即有權決定是接收還是拒絕銷售提出的品牌，銷售者不能代替顧客定位，不能將品牌理念強加給顧客;銷售者必須從顧客的角度去思考和策劃品牌定位，銷售者必須善于引導顧客朝著他們策劃的方向 發展。

1.需求分析:發現未被滿足的消費需求。既然定位的出發點是消費者，信用卡客戶定位的第一個步驟就是考察消費者，研究他們的生活形態和認知狀況。隨著社會的不斷發展變化，人們的生活方式呈現多元化和個性化，“物以類聚，人以群分”，個性化的生活方式使得消費者類型越來越多，而族群劃分則越來越小。研究這些個性化的族群，分析他們的職業特點、休閑娛樂方式、媒體接觸習慣、日常作息習慣，等等生活形態，從中發現這個族群未被滿足的需求和潛在的需求，進而來滿足他們的需求或者是引導其消費

2.競爭分析:發現競爭對手的弱點。定位的第二個步驟就是要了解競爭對手在消費者頭腦中的“位置”，尋找一個在消費者心目中有需求、但競爭對手尚未建立的一個強有力的認知“位置”來區隔，當是定位之道。中國市場的特點是“大、雜、亂”，大多數行業還沒有過渡到完全競爭階段，競爭對手都沒有強大到不可超越，均有各自的弱點或是相對薄弱的環節。所以，找準競爭對手的弱點進行進攻或者率先搶位，則可先入為主。在國內信用卡競爭中，跟風現象嚴重，銀行之間推出信用卡的品種相當接近，通常是一家銀行推出了一種卡，其他銀行也跟著發，造成信用卡產品的創新度不夠。

3.優勢分析:發現自身的強大優勢。定位的第三個步驟就是確立自身的核心競爭力:一是結合自身資源進入恰當的細分市場，在這個細分市場以專業、專注、專精形成競爭優勢;二是在產品上標新立異，并且能形成進入壁壘。因此，發現一個有前景的位置或區隔并不夠，還要結合自身的情況，看自身的現狀能否支持，或者通過內部的整合能否達到該細分市場，最重要的是假設你要在消費者心中建立某種認知，一定要看這種認知是否與消費者固有的看法或認知有沖突。

基于此，我們需要研究消費群體的行為理論，他對產品認知的相關性。

三、研究方法

1.布爾關聯是從計算機數據統計中發現的規律，首先介紹一下相關概念:

(1)項集:項的集合稱為項集

設I={I1，I2，..，In}是一個項集，其中Ii(I=1，2，3，…，n)代表銀行里面所提供的利于消費者刷卡消費的一些業務，例如日用品消費打折，房貸打折等等。對于K項集即包含K個項的項集被成為K項集，表示項集中項的數目。

(2) 事務:事務是項的集合

設有事務T，則TIacute;I。對應每個事務有唯一的標識，如事務號記為ID。設X是I中項的集合，如果XIacute;T，則稱事務T包含X。

(3) 事務集:事務的集合稱為事務集。

設某事務集為D，則D={T1，T2，…，Tn}，D={Ti|Ti∈ D，i=1，2，…，n}.

(4) 關聯規則

關聯規則是如下形式的邏輯蘊涵:A THORN; B，其中A.B是項集，A ∈ I，B∈ I，

A ∩ B=Ф。一般用兩個參數描述關聯規則的屬性。

①可信度(置信度)Confidence:

可信度即是“值得信賴性”。

設A，B是項集，對于事務集D，A∈D，B∈D，A ∩ B=Ф，A THORN; B的可信度定義為:

可信度(ATHORN; B)=包含A和B 的元組數/包含A的元組數

可信度表達的就是在出現項集A的事務集D中，項集B也同時出現的概率。

②支持度(Support)

支持度(ATHORN;B)=包含A和B的元組數/元組總數。

支持度描述了A和B這兩個項集在所有事務中同時出現的概率。

給定一個事務集D，挖掘關聯規則問題就是產生支持度和可信度分別大于用戶給定的最小支持度和最小可信度的關聯規則。

(5) 關聯規則的種類:

①基于規則中處理變量的類型，關聯規則可以分為布爾型和數值型。布爾型考慮的是項集的存在與否，而數值型則是量化的關聯。

例如:性別=“女” THORN; 職業=“秘書” 布爾型

性別=“女” THORN; avg(收入)=2300 數值型

②基于規則中數據的抽象層次:可以分為單層關聯規則和多層關聯規則

◆ 單層關聯規則:所有的變量都沒有考慮到現實的數據具有多個層次。

◆ 多層關聯規則:充分考慮了數據的多層性。

③基于規則中涉及到的數據的維數。關聯規則可分為單維的和多維的。

在單維的關聯規則中，只涉及到數據的一個維，如用戶購買的物品。

在多維的關聯規則中，要處理的數據會設計到多個維。

例如:啤酒 THORN; 尿布 單維的關聯規則

↘↙

(物品)

性別=“女” THORN; 職業=“秘書” 多維的關聯規則

2.現在對于銀行信用卡消費的產品進行布爾關聯度分析，由于資料有限，僅列出單維單層的布爾關聯的情況。

由于中國的數據制度的真實性不那么清晰，為了規避這種數據的系統性風險，我們采取收集已經具有的信用卡消費信息作為主要參考依據，并且從這里面提取針對于每個不同種類的消費人群的信息統計。

用數字來代表具體的事物，在一個商業銀行的信用卡消費種類的環節中，假設1代表房貸信息，2代表物流管理信息，3代表購房信息，4代表家具刷卡優惠信息，5代表車貸信息，則經過一段時間統計對于一個人信用卡消費記錄的簡單情形。(其中購房信息指的是商業銀行與大型地產商達成的一種合作關系，在銀行推銷的時候，提供下供應的房產信息)

已知X={1，2，3，4，5}， = {{1}，{2}，{3}，{1，3}，{2，3}，{3，4}，{1，2，4}}， 求 ，suppor，conf，Econf的值。根據定理

求得 ={{1，3}，{2，3}，{3，4}，{1，2，4}}。

現在我們規定買東西的連帶關系，主要有可信度confidence決定，假設conf>=1/3的時候，可以將兩個促銷種類的距離遠離，conf<1/3的，可以將兩個促銷種類距離貼近，這種假設是由于如果兩個物品的互相支持的可信度強，則兩者需求相關性變大，引起消費者產生特定的行為;而可信度不太高的話，要拉近距離，以防消費者因為對連套服務的咨詢的麻煩，而產生抵觸，最終放棄的行為。

四、研究結論

根據上面的表格，我們可以得出，對于商業銀行在給予購房信息的同時，可以同樣的捆綁的發送一些關于物流管理信息和家具刷可消費優惠信息。而對于房貸信息可以稍微離開遠點，因為這兩個的相關性很大，所以客戶咨詢的動力比較明顯。而對于車貸信息由于和消費者生活購房消費的關系比較遠，所以可以在消費者咨詢房貸政策的時候給他相應的提供一些車貸優惠信息。這將更有助于消費者消費能動性。

對于商業銀行在不同方式上面的建議:

1.利用短信，在把消費者種類劃分的基礎上，發送具有一定相關度的促銷信息，將比較強的相關信息劃分剝離。

2.利用電話咨詢服務將相關性很強的促銷信息告訴消費者，并且附帶加入一些相關度不高的，但是對消費者未來消費有需求的一些促銷等信息。

3.利用郵遞給予相似性和針對性強的信息。由于中國的金融數據體制還沒有那么健全，所以運用多維研究方法的可能性還在探究，但是有著西方金融行業在這方面的經驗，我們可以更好的在我們國家特有的經濟制度的基礎上，和我國人民千年的傳統習慣以及適應于當地需要的情形上，再次深化這種關聯規則的適用范圍，挖掘信息的算法。讓其更好的服務于商業銀行信用卡行業的發展。

參考文獻:

[1]董志勇 狄曉嬌:對中國信用卡消費群體特征的多元統計分析[J]，金融論壇，2007.6

[2]熊朝松:關聯規則挖掘總述[J].科技廣場， 2005.9