传统商业银行“长尾客户”增长状态研究——基于马氏链模型实证分析

Research on the Growth of "Long Tail Customers" in Traditional Commercial Banks——Empirical Analysis Based on Markov Chain Model

移动互联网的发展释放了长尾客户群巨大的发展潜力,商业银行必须重视海量长尾客户的价值,通过挖掘长尾客户的增长潜力使“长尾”变为“肥尾”。客户在商业银行的资产随着时间的推移会发生变化,商业银行要通过大量的数据对长尾客户状态转变概率做出估计,才能预测出不同年份、不同资产段客户群的数量。本文基于工商银行T分行0-1万元资产长尾客户群2017年4月至2018年6月的数量变化迁移情况,运用马氏链模型进行实证分析和预测,最后得出长尾客户趋于稳态的转移概率矩阵,并据此提出对策建议,如加大激励政策增加客户数量,调整不同资产段的客户结构等,从而调整稳态概率矩阵至最优状态,使T分行客户规模和客户数量保持最优发展状态,达到效用最大化。