《表2：预测模型实践效果：商业银行零售客户大数据精准营销的方法和策略研究》

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《商业银行零售客户大数据精准营销的方法和策略研究》

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通常大数据分析聚类模型和产品粘性预测模型研究通过复杂的模型作出预测，但客户分类结果并不能非常清晰鲜明地展示小组特征，分组之后的结果以客群1、客群2、客群3......来代表，这将导致实践中大部分没有接受数据处理训练的银行工作人员不能有效理解分组的意义，带有疑虑进行营销，对于工作人员组织销售话术、选择沟通时间和沟通态度有很大影响，这些影响会降低沟通营销结果。本大数据团队两阶段分类操作过程虽然复杂，但是结果清晰可见，易于银行工作人员理解，并且产品粘性预测模型可进行机器自动学习，逐月对数据进行更新，操作简便，有助于实践应用。