CRM in Banking Sector with special reference to New Age Banks
Notice bibliographique
Résumé
Customer Relationship Management is really much more a human function than a technology implementation. And while banks need to constantly orient their employees and vendors towards never losing focus of the customer, technology can be harnessed to enable the human aspect to function more effectively. Starting with building a comprehensive view of the customer, the first step begins with putting in place an Analytic CRM (A-CRM) framework - one that automates data capture across channels and during every contact with the customer. Central to the system is its ability to integrate data from multiple contacts made with a single customer for various product and service 1offerings. This would typically provide the bank with a birds-eye-view of the customer, his saving, spending and buying patterns. The next logical step is to use this 360 degree view of the customer, juxtapose it against predictive, descriptive modeling and forecasting techniques in order to zero in on the best way to reach a particular customer. For E.g.: A customer whose debit card reflects frequent travel is probably best reached on his hand phone as compared to a direct mailer sent to a residential address. Additionally the solution is also capable of performing market basket analyses to predict which customers will be good candidates for cross-sell opportunities. After analyzing demographics, purchase history and other significant data, it creates profiles of common customer behavior patterns basis which current as well as new customers can be approached with specific products rather than random ones. Another functionality of ACRM is segmentation and profiling which will typically allow a bank to identify specific segments within its customer base and design marketing strategies customized for these segments. The core theme of all CRM and relationship marketing perspectives is its focus on cooperative and collaborative relationships between the firm and its customers, and/or other marketing factors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».