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摘要：電話營銷在各行業(yè)中的應(yīng)用越來越普遍，在諸如保險(xiǎn)公司、銀行等系統(tǒng)內(nèi)電話營銷是聯(lián)系客戶的重要手段之一。影響電話營銷成功率的原因有很多，銷售員的態(tài)度和能力是重要的方面，但這些影響因素的評(píng)價(jià)相對(duì)而言較為主觀。文章從以往銀行電話營銷成功率及其影響因素的數(shù)據(jù)出發(fā)，通過決策樹、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個(gè)模型方法，探究銀行電話營銷成功率的影響因素。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)；營銷

一、文獻(xiàn)綜述

當(dāng)今，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，內(nèi)地銀行業(yè)逐漸從依靠柜臺(tái)營銷模式轉(zhuǎn)變，電話營銷以及網(wǎng)上營銷等新穎的營銷方式剛剛起步，商業(yè)銀行的營銷模式未來將會(huì)發(fā)生劇烈轉(zhuǎn)變，銀行電話營銷也許會(huì)成為主流，研究銀行電話營銷影響因素的重要性顯而易見。近年來，許多國內(nèi)外學(xué)者展開了對(duì)銀行電話營銷的研究。李明月（2016）認(rèn)為針對(duì)銀行定期存款數(shù)據(jù)集，傳統(tǒng)決策樹算法的分類效率和分類準(zhǔn)確度較低，進(jìn)一步提出了集成分類樹算法。王艷雯（2019）提出如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行電話營銷目前所處的境地獲得較為深遠(yuǎn)的業(yè)務(wù)突破，是任何一家銀行提高自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力過程中，都不能回避的十分重要的問題，應(yīng)探究Stacking集成模型在銀行電話營銷中的應(yīng)用。王琴（2019）發(fā)現(xiàn)在數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，綜合應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和決策樹等數(shù)據(jù)挖掘方法建立銀行電話營銷分類模型，運(yùn)用案例分析法和比較分析法，通過ROC曲線、響應(yīng)率曲線和捕獲率曲線發(fā)現(xiàn)，最好的結(jié)果是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其AUC值是0.97。但以往學(xué)者針對(duì)銀行電話營銷成功率的影響因素從不同角度展開了眾多研究，但研究還存在不足之處：第一，少有學(xué)者通過決策樹、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)模型對(duì)銀行電話營銷成功率數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，缺少橫向?qū)Ρ龋坏诙?，少有學(xué)者利用低門檻軟件，例本文所用clementine建立模型；第三，內(nèi)地銀行電話營銷業(yè)務(wù)剛剛起步，有眾多問題需要發(fā)現(xiàn)并研究，但數(shù)據(jù)較少，關(guān)注度較低，針對(duì)內(nèi)地銀行電話營銷成功率影響因素的研究較少、不深入。但以上不足也為本論文研究提供了一定的空間。本論文將做出的邊際貢獻(xiàn)：以銀行電話營銷成功率及其影響因素的相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立決策樹、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個(gè)模型，獲取變量重要性以及模型正確率，通過橫向?qū)Ρ龋_定最優(yōu)模型以及影響銀行電話營銷成功率的重要因素。

二、研究意義及目的

（一）理論意義

本文并對(duì)決策樹、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個(gè)方法進(jìn)行了簡單主要內(nèi)容及優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了簡單介紹。并選取了16個(gè)輸入變量和1個(gè)輸出變量y（客戶是否認(rèn)購了定期存款），運(yùn)用clementine軟件工具，通過對(duì)來自UCI數(shù)據(jù)集的45211個(gè)銀行電話營銷成功率及其影響因素的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行決策樹、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個(gè)模型操作，獲取變量重要性以及模型正確率，并對(duì)三個(gè)模型進(jìn)行了結(jié)果及對(duì)比分析，模型正確率依次為89.92%、90.18%、90.66%。確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于影響銀行電話營銷成功率的因素分析更優(yōu)，且知duration（最后一次聯(lián)系的持續(xù)時(shí)間）、month（最后一次聯(lián)系的月份）、pout-come（上次營銷活動(dòng)的結(jié)果）是影響銀行電話營銷成功率的重要因素，并依托神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及已知數(shù)據(jù)對(duì)銀行電話營銷成功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)商業(yè)銀行電話營銷提供一定的參考與借鑒。

（二）現(xiàn)實(shí)意義

產(chǎn)品營銷手段上的先進(jìn)性和多樣性是國外銀行的顯著優(yōu)勢(shì)。國外銀行進(jìn)行專業(yè)化電話營銷已經(jīng)有了近二十年的歷史，積累了不少的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。但內(nèi)地銀行進(jìn)行電話營銷以及網(wǎng)上營銷等新穎的營銷方式剛剛起步。銀行的傳統(tǒng)營銷模式與網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的電話營銷模式相對(duì)比，在互動(dòng)方式、去求方式、服務(wù)方式、收入模式、發(fā)展模式、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、經(jīng)營導(dǎo)向等多方面均有所不同。僅運(yùn)用銀行傳統(tǒng)營銷模式，已不能滿足需求，為了增強(qiáng)自身核心競(jìng)爭(zhēng)力，銀行客戶服務(wù)中心不僅要重視電話呼入服務(wù)的處理，更要充分地發(fā)揮電話呼出營銷的作用，逐步地形成一套完整的銀行電話客戶服務(wù)體系。本文利用決策樹、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個(gè)模型對(duì)影響銀行電話營銷成功率的因素進(jìn)行對(duì)比及分析，可以給商業(yè)銀行發(fā)展自身電話營銷業(yè)務(wù)提供一定的參考價(jià)值，助力我國商業(yè)銀行電話營銷成功率穩(wěn)步提升。

三、方法介紹、優(yōu)缺點(diǎn)及主要內(nèi)容

（一）決策樹

1.方法介紹。決策樹是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評(píng)價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運(yùn)用概率分析的一種圖解法。2.優(yōu)點(diǎn)。第一，決策樹易于理解并且方便實(shí)現(xiàn)。它可以直接體現(xiàn)數(shù)據(jù)，在學(xué)習(xí)的過程中，使用者不需要了解眾多的背景知識(shí)；第二，對(duì)于決策樹，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備往往是非常簡單，甚至是不必要的，數(shù)據(jù)型和常規(guī)型屬性能夠同時(shí)被處理，對(duì)大型數(shù)據(jù)源做出可行并且有效果的結(jié)果，只需要較短的時(shí)間。3.缺點(diǎn)。第一，對(duì)連續(xù)性的字段比較難預(yù)測(cè)；第二，一般的算法分類時(shí)，只是根據(jù)一個(gè)字段來分類；第三，對(duì)有時(shí)間順序的數(shù)據(jù)；第四，當(dāng)類別太多時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤增加較快；第五，需要很多預(yù)處理的工作。

（二）邏輯回歸

1.方法介紹。邏輯回歸又稱Logistic回歸分析，是一種廣義的線性回歸分析模型，常用于數(shù)據(jù)挖掘、疾病自動(dòng)診斷、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。邏輯回歸從本質(zhì)來說屬于二分類問題。Logistic回歸函數(shù)的表達(dá)為參數(shù)化的函數(shù)，即：hθ（x）＝11+exp（-θTx）2.優(yōu)點(diǎn)。第一，訓(xùn)練速度較快，在分類時(shí)，和計(jì)算量相關(guān)的只有特征的數(shù)目；第二，簡單易理解，模型的可解釋性非常好，從特征的權(quán)重可以看到不同的特征對(duì)最后結(jié)果的影響；第三，內(nèi)存資源占用小，因?yàn)橹恍枰鎯?chǔ)各個(gè)維度的特征值。3.缺點(diǎn)。第一，對(duì)多重共線性數(shù)據(jù)較為敏感；第二，很難處理數(shù)據(jù)不平衡的問題；第三，準(zhǔn)確率并非很高，因?yàn)樾问椒浅５暮唵危ǚ浅ｎ愃凭€性模型），很難去擬合數(shù)據(jù)的真實(shí)分布。

（三）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.方法介紹。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型，是一種運(yùn)算模型，由大量的節(jié)點(diǎn)（或稱神經(jīng)元）和之間相互聯(lián)接構(gòu)成。2.優(yōu)點(diǎn)。第一，自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)，能夠通過學(xué)習(xí)自動(dòng)提取輸出、輸出數(shù)據(jù)間的“合理規(guī)則”，并自適應(yīng)地將學(xué)習(xí)內(nèi)容記憶于網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值中；第二，泛化能力：在設(shè)計(jì)模式分類器時(shí)，需要考慮網(wǎng)絡(luò)在保證對(duì)所需分類對(duì)象進(jìn)行正確分類的同時(shí)，關(guān)心網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)過訓(xùn)練后，能否對(duì)未見過的模式或有噪聲污染的模式進(jìn)行正確分類；第三，容錯(cuò)能力：在系統(tǒng)受到局部損傷的情況下，仍可以正常進(jìn)行工作。3.缺點(diǎn)。第一，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇不一：對(duì)于選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，至今，沒有一種統(tǒng)一并完整的理論指導(dǎo)，所以目前一般只可以由經(jīng)驗(yàn)選定；第二，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)能力和訓(xùn)練能力的矛盾問題：在一般情況下，訓(xùn)練能力越高，預(yù)測(cè)能力相應(yīng)越高。但當(dāng)達(dá)到某一極限時(shí)，隨著訓(xùn)練能力的提高，預(yù)測(cè)能力反而下降；第三，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本依賴性問題：網(wǎng)絡(luò)模型的逼近以及推廣的能力，與學(xué)習(xí)樣本的典型性緊密相關(guān)，但是如何從問題中選取典型樣本實(shí)例，進(jìn)而組成訓(xùn)練集，目前是一個(gè)較為困難的問題。

四、數(shù)據(jù)選取

本文收集了45211個(gè)銀行電話營銷成功率及其影響因素的相關(guān)數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)與葡萄牙一家銀行機(jī)構(gòu)的直接營銷活動(dòng)有關(guān)。這些營銷活動(dòng)是基于電話的。通常情況下，需要對(duì)同一客戶進(jìn)行一次以上的聯(lián)系，以便了解產(chǎn)品（銀行定期存款）是否會(huì)被訂購（“是”）或不（“否”）。輸出變量為：y-客戶是否認(rèn)購了定期存款；輸入變量為16個(gè)：age（年齡）、job（工作）、marital（婚姻）、education（教育）、default（違約）、Housing（住房）、Loan（貸款）、Contact（聯(lián)系通信類型）、Month（最后一次聯(lián)系的月份）、day_of_week（最后一次聯(lián)系的星期）、duration（最后一次聯(lián)系的持續(xù)時(shí)間）、campaign（在這個(gè)活動(dòng)期間為這個(gè)客戶進(jìn)行的接觸次數(shù)）、pdays（在上次活動(dòng)中最后一次與客戶聯(lián)系后的天數(shù)）、previous（在這次活動(dòng)之前，為這個(gè)客戶進(jìn)行的接觸次數(shù)）、poutcome（上次營銷活動(dòng)的結(jié)果）。

五、操作過程及結(jié)果

（一）決策樹

變量重要性：duration（最后一次聯(lián)系的持續(xù)時(shí)間）對(duì)y（客戶是否認(rèn)購了定期存款）影響程度最大，大約為0.58；其次，poutcome（上次營銷活動(dòng)的結(jié)果）對(duì)y的影響程度較大，大約為0.28；再次，month（最后一次聯(lián)系的月份）對(duì)y的影響程度較大，大約為0.12；其他變量影響程度較小，不足0.05。模型正確率：89.92%。

（二）邏輯回歸

變量重要性：duration（最后一次聯(lián)系的持續(xù)時(shí)間）對(duì)y（客戶是否認(rèn)購了定期存款）影響程度最大，大約為0.49；其次，poutcome（上次營銷活動(dòng)的結(jié)果）對(duì)y的影響程度較大，大約為0.20；再次，month（最后一次聯(lián)系的月份）對(duì)y的影響程度較大，大約為0.18；從次，contact（聯(lián)系通信類型）對(duì)y有一定的影響，大約為0.17；最后，housing（住房）對(duì)y有一定的影響，大約為0.16；其他變量影響程度較小，不足0.05。模型正確率：90.18%。

（三）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

變量重要性：duration（最后一次聯(lián)系的持續(xù)時(shí)間）對(duì)y（客戶是否認(rèn)購了定期存款）影響程度最大，大約為0.33；其次，month（最后一次聯(lián)系的月份）對(duì)y的影響程度較大，大約為0.17；再次，poutcome（上次營銷活動(dòng)的結(jié)果）對(duì)y的影響程度較大，大約為0.13；其他變量影響程度較小，不足0.05。模型正確率：90.66%。

六、結(jié)果對(duì)比及分析（如表2所示）

由表2可知，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型正確率相對(duì)高，是三者中最優(yōu)模型。duration（最后一次聯(lián)系的持續(xù)時(shí)間）、month（最后一次聯(lián)系的月份）、poutcome（上次營銷活動(dòng)的結(jié)果）對(duì)y的影響程度較大，是影響銀行電話營銷成功率的重要因素。

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作者:邢瀚文 靳雯涵 靳齡婷 單位:河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)