基于计量经济分析的顾客忠诚度之研究：以国有商业银行服务为例 经济 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 顾客忠诚度
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• 客户关系管理
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• 经济学
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出版社： 知识产权出版社

ISBN：9787513045964

商品编码：26128912347

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	基于计量经济分析的顾客忠诚度之研究：以国有商业银行服务为例 经济 书籍
作者：	葛梅，周平著
定价：	36.0
出版社：	知识产权出版社
出版日期：
ISBN：	9787513045964
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开本：	大32开

内容简介

国有商业银行作为服务性行业，其服务质量的重要性不言而喻。国内外己有一些关于银行服务质量的相关研究及著作，但对国有商业银行服务质量的研究还很少，而且现有的研究也只是停留在服务质量的影响因子上，并没有将服务质量作为前因变量进行深入研究。

商业银行经营管理新视野：数字化转型与服务创新研究 内容简介 本书汇集了当前商业银行经营管理领域的前沿研究成果与实践经验，聚焦于在快速变化的金融科技时代背景下，商业银行如何通过数字化转型实现业务升级、优化客户体验，并构建可持续的竞争优势。全书深入剖析了商业银行面临的宏观经济环境挑战、监管政策导向，并着重探讨了技术创新如何重塑银行的运营模式、风险管理体系及市场营销策略。 第一部分：商业银行的宏观环境与战略重塑 第一章：全球金融环境变动与商业银行的战略定位 本章首先对当前全球宏观经济走势，特别是地缘政治冲突、全球供应链重构对银行业产生的深远影响进行了梳理。探讨了负利率环境（或利率快速波动）对商业银行净息差（NIM）的挤压效应，以及国际资本流动对国内金融稳定的潜在风险。在此基础上，本书分析了中国银行业在全球价值链中的位置变化，并提出了商业银行在新发展阶段应采取的差异化战略定位，包括服务实体经济的重点领域选择、国际化布局的审慎推进等。重点分析了大型国有银行、股份制银行与城市商业银行在战略选择上的异同。 第二章：监管科技（RegTech）与合规性挑战的应对 随着金融创新的加速，监管机构对审慎性、消费者保护和反洗钱的要求日益提高。本章详细阐述了监管科技（RegTech）在提升合规效率、降低运营风险中的关键作用。内容涵盖了利用人工智能和大数据技术实现实时交易监控、自动报告生成、以及动态风险预警系统的构建。此外，本章还深入探讨了跨境金融业务中的反洗钱（AML）和了解你的客户（KYC）流程的优化，特别是如何平衡数据隐私保护与监管要求之间的矛盾。 第三章：商业银行的绿色金融战略与可持续发展 在“双碳”目标背景下，商业银行已成为推动绿色转型的关键力量。本章系统阐述了绿色金融的理论基础、主要业务类型（如绿色信贷、绿色债券、ESG投融资咨询服务）。重点分析了如何建立有效的环境、社会和治理（ESG）风险评估体系，并将其嵌入到传统的信贷审批流程中。书中还通过案例研究，展示了领先银行在支持清洁能源项目、供应链脱碳融资方面的创新实践与面临的挑战，如“漂绿”风险的识别与规避。 第二部分：数字化驱动的运营效率与客户体验革命 第四章：核心系统的现代化与云原生架构转型 商业银行的IT架构已成为制约其创新速度的关键瓶颈。本章聚焦于核心银行系统的现代化路径选择，比较了“替代法”（全面替换）与“渐进式改造法”（微服务拆解）的优劣。深入分析了“云原生”技术栈（容器化、DevOps、微服务）如何帮助银行构建具备高弹性、高可用性的基础平台。讨论了数据中台、技术中台的构建原则，以及如何通过中台战略实现技术能力的复用与快速迭代，支撑前端业务的敏捷开发。 第五章：人工智能在风险管理与运营优化中的深度应用 本章探讨了人工智能（AI）在商业银行内部流程中实现效率飞跃的多种应用场景。在风险管理方面，重点介绍了基于机器学习模型的信用评分模型优化、欺诈检测系统的实时响应能力提升，以及压力测试模型的复杂性处理。在运营优化方面，详细分析了机器人流程自动化（RPA）在后台单据处理、对账清算中的应用效果，以及自然语言处理（NLP）在非结构化合同文本分析、智能客服中的落地实践。 第六章：全渠道融合与“以客户为中心”的服务设计 本章强调，数字化转型不仅仅是技术升级，更是服务理念的根本转变。本书系统阐述了“全渠道融合”（Omnichannel Integration）的实现路径，确保客户在手机银行、网上银行、微信生态、线下网点之间获得无缝、一致的体验。书中重点介绍了服务设计思维（Service Design Thinking）在银行产品创新中的应用，如何通过用户旅程图（Customer Journey Mapping）识别痛点，并利用低代码平台快速原型开发和部署创新的金融产品与服务。 第三部分：数据资产化与智能营销生态 第七章：数据治理、数据资产化与数据安全体系 数据已成为商业银行最核心的战略资产。本章从顶层设计角度阐述了现代数据治理框架的构建要素，包括数据标准、数据质量管理、数据生命周期管理。重点探讨了如何将数据从“信息”转化为可驱动业务决策的“资产”，例如构建企业级的数据标签体系（Data Tagging System）和数据目录。此外，鉴于数据泄露事件频发，本章还详细分析了银行级数据安全防护体系的架构设计，涵盖了数据加密、脱敏技术以及访问权限的精细化控制。 第八章：精准营销与智能推荐系统的构建 在同质化竞争加剧的背景下，精准营销是提升获客效率和客户生命周期价值（CLV）的关键。本章深入讲解了基于客户画像（Customer Profiling）的构建方法，包括如何整合交易数据、行为数据和外部数据源。详细阐述了协同过滤、深度学习推荐模型在个性化理财产品、贷款产品推荐中的应用原理与效果评估指标（如点击率、转化率）。书中还探讨了营销自动化（Marketing Automation）工具链的整合，实现营销活动的自动化触发与效果闭环反馈。 第九章：开放银行（Open Banking）与生态系统合作 本书将开放银行视为商业银行拓展边界、寻求新增长点的必经之路。本章分析了API经济（Application Programming Interface Economy）的内在逻辑，商业银行如何安全、高效地通过API向第三方合作伙伴开放金融能力。内容涵盖了生态合作的战略选择（如B2B、B2C、B2B2C模式），以及在API经济中如何构建可信赖的合作伙伴生态系统。通过分析全球领先银行的“平台化”战略，探讨了商业银行如何从“交易中心”向“生活服务枢纽”转型，嵌入到零售、供应链等垂直行业场景中。 结语：面向未来的商业银行：韧性、敏捷与创新 全书最后总结了未来商业银行成功的关键要素：构建具备危机应对能力的“韧性”组织架构，实现跨部门、跨流程的“敏捷”响应机制，以及持续投入于“创新”技术的文化与能力。本书旨在为商业银行的高级管理人员、风险控制人员、IT架构师及金融领域的研究学者提供一个全面、深入、具有实践指导意义的参考框架。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的书名，我的脑海里立刻浮现出无数关于银行客户关系管理的问题。在如今竞争激烈的金融市场，如何留住客户，让他们持续选择自己的服务，无疑是银行面临的头等大事。而“计量经济分析”这个关键词，则为这个问题的解决提供了科学的视角。我迫不及待地想知道，这本书是否会像抽丝剥茧一样，层层深入地揭示影响客户忠诚度的深层原因。是否会运用统计学的语言，来解读那些潜藏在客户行为背后的规律？比如，客户的每一次存款、每一次贷款、每一次使用手机银行，是否都蕴含着关于他们忠诚度的信息？作者是如何将这些看似零散的数据，整合成一套有意义的模型，并从中提取出 actionable insights？我尤其关注的是，书中是否会提供具体的分析框架，让我们能够借鉴并应用于其他行业，或者其他类型的商业银行，而不仅仅局限于国有商业银行？这本书是否会提供一些实用的建议，让银行管理者能够根据计量经济分析的结果，调整服务策略，优化产品设计，从而切实提升客户满意度和忠诚度？

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名“基于计量经济分析的顾客忠诚度之研究：以国有商业银行服务为例”本身就极具吸引力。我一直认为，在商业实践中，特别是服务业，很多时候我们凭借经验和直觉来做决策，但如果能有一套严谨的科学方法来指导，那效果一定会事半功倍。计量经济学恰恰是这样一种能够将抽象理论转化为量化分析的强大工具。我好奇这本书将如何运用这一工具来剖析“顾客忠诚度”这个复杂的问题。是不是会通过建立一系列的经济模型，来识别哪些银行服务元素对客户的留存和增值有显著的积极影响？例如，它会不会深入探讨利率、手续费、产品种类、服务网点数量、线上服务便捷性，甚至是客户经理的服务水平，在多大程度上能够影响客户的忠诚度？而且，在“国有商业银行”这个特殊的语境下，它是否会揭示出一些不同于普通商业银行的特有规律？这本书是否会提供一些具体的实证数据支持，让我们能够看到理论分析是如何与实际情况相结合的？

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书，第一眼就被它厚实的封面和严谨的书名吸引了。作为一个对经济学理论和实际应用都比较感兴趣的读者，我对“顾客忠诚度”这个主题一直有自己的看法，但总觉得缺乏一套系统性的、基于实证的研究方法来验证。这本书的标题直接点出了“计量经济分析”的核心，这让我对它的内容充满了好奇。我设想，作者一定花了很多时间和精力去收集数据，并且利用专业的计量经济学工具来处理和分析这些数据。我特别想知道，作者是如何定义和度量“顾客忠诚度”的？是简单的复购率，还是包含了更深层次的指标，比如客户的口碑传播、对银行的推荐意愿，甚至是客户对银行价值的认同感？在“国有商业银行服务”这个具体的应用场景下，作者是如何捕捉到影响忠诚度的关键因素的？是不是会涉及到价格、产品多样性、服务质量、渠道便利性，甚至是品牌形象等多个维度？这本书会不会提供一些具体的案例分析，让我们看到这些计量经济模型是如何在现实世界中发挥作用，帮助银行做出更明智的经营决策？

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，一个“计量经济分析”就足以让我眼前一亮。我一直觉得，很多关于市场营销和客户关系管理的讨论，虽然听起来头头是道，但总感觉缺乏一种量化的支撑。而计量经济学，正是连接理论与实践的桥梁。我非常期待这本书能够如何通过严谨的数学模型，来揭示顾客忠诚度的奥秘。特别是“国有商业银行服务”这个案例，它本身就具备了丰富的研究价值。我很好奇，作者是如何从海量的银行交易数据、客户信息以及服务交互数据中，提炼出影响顾客忠诚度的关键变量？他会使用哪些具体的计量经济学模型，比如回归分析、时间序列模型，或者更复杂的模型来分析这些变量之间的关系？更重要的是，这本书是否会提供一些具体的、可操作的建议，来帮助银行提升客户的忠诚度？是不是会涉及到如何通过优化服务流程，调整产品定价，或者加强客户沟通，来达到这一目标？我期待这本书能够带来一种全新的视角，让我能够更深入地理解顾客忠诚度的内在驱动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来就很有分量，我一开始是被“计量经济分析”这个词吸引的。我一直觉得，像顾客忠诚度这种抽象的概念，如果能用严谨的数学模型来量化和解释，那就太有意思了。尤其是在“国有商业银行服务”这个具体的场景下，想象一下，作者是如何通过数据挖掘和统计建模，揭示哪些服务指标对客户留存率有着决定性的影响？是不是会涉及到一些我们平时可能忽略的细节，比如客户的交易频率、投诉记录、产品持有量，甚至是银行员工与客户的互动方式？我特别好奇，作者是如何构建他的计量经济模型，用到了哪些具体的回归分析、时间序列分析，甚至是更复杂的面板数据模型？这些模型在实际操作中是如何验证的？有没有考虑样本的代表性问题，比如不同地区、不同年龄段、不同收入水平的客户群体？书名本身就给了我一种期待，觉得这本书会是一场关于数据驱动决策的深度探索，能够提供一套科学的方法论，让银行真正理解并提升客户忠诚度。