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四、行为流失模型
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金融机构之间的竞争日益激烈，客户对金融机构的要求也越来越高。金融机构的服务、产品、管理的不佳都可能使客户离开一家金融机构，而投向其他金融机构。由于每个新客户的引入需要大量的成本，并且在目前的情况下，成本越来越高，故金融机构都很重视对流失客户的管理。在客户有流失倾向时，可通过回访等方式了解客户情况，找到客户流失的原因，采取针对性的措施挽留客户，并根据客户反馈的结果改善金融机构经营中出现的问题。
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客户流失前的交易行为异常对于客户流失预测比较准确，故行为流失模型的预测变量通常和客户的行为稳定性相关。例如：
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•近N个月的交易金额、交易笔数；
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•额度；
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•信用卡到期时间。
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可通过央行征信信息获取客户在其他金融机构持有的信用卡情况：
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•持有他行卡的数目；
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•他行卡活跃程度；
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•他行卡额度。
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行为流失模型主要用于客户挽留，但在设计客户挽留策略时通常会结合行为风险模型和行为收益模型，根据风险-收益的不同，采取不同的挽留措施。
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五、市场响应模型
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随着数据挖掘技术的发展和营销理念的转变，粗放式营销策略不再满足服务客户的要求，金融机构追求对客户的精益化营销，提高营销效率，提高客户的满意度。例如亚马逊公司的推荐系统，不仅给客户带来便利，同时还增加了收入，增强了客户的黏性。市场响应模型多用于衡量客户对市场活动的响应可能性。市场响应模型通常也和风险模型结合使用，筛选风险较优、响应较好的客户群作为营销的目标客户群。
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市场响应模型预测变量依赖于需要营销的业务，存量客户业务的营销包括存量客户再贷营销、信用卡分期营销、信用卡取现营销等。不同的营销目标，考虑预测变量的方向不太一样，以存量客户再贷营销为例，主要考量客户对新信贷的需求，市场响应模型预测变量包括以下几方面。
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•最近是否有申请贷款的查询记录；
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•信用卡的额度占用情况；
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