随着世界信息化应用水平的提高和全球化经济的发展,信用卡在日常经济生活中得到了广泛的普及,信用卡的发卡不仅给银行和特约商户等中间服务机构带来了可观的利润,甚至成为银行零售业务利润贡献增长的亮点。为了使银行信用卡业务能够在互联网金融时代持久发展,信用卡营销的转型升级之路势在必行。本文研究的重点就是从客户信用卡交易数据中挖掘出潜在有价值的客户群,根据不同特征的客户群为其推送精准的营销信息,在刺激信用卡使用频率的同时提升信用卡客户的忠诚度和满意度。本文根据某商业银行信用卡客户刷卡数据作为研究对象,运用Affinity Propagation(AP)聚类算法对信用卡客户活跃度进行细分,然后通过与模糊C均值(FCM)聚类算法和K均值聚类算法结果的分析比较,验证AP聚类算法在信用卡客户活跃度细分中的有效性,进而建立有效的客户细分模型,最后设计交互式界面,提供对客户细分的快速查询和营销。通过本文的研究,期望可以对银行信用卡客户进行快速精准的营销。本文的研究,旨在通过对信用卡客户刷卡消费数据进行聚类,根据聚类结果得到客户特征模型,然后通过交互界面帮助银行信用卡专管员识别客户,针对每个不同需求的客户群进行精准营销,提高客户使用信用卡的体验度和满意度、降低客户流失风险。主要研究工作包括:■对信用卡消费数据进行数据预处理,通过聚类有效性的评价标准分析确定AP聚类算法的聚类数目,通过遗传算法优化聚类中心,为聚类结果的准确性提供保证。■基于AP聚类算法对信用卡持卡客户进行细分,构建有价值客户群,通过FCM聚类算法和K均值聚类算法对比实验验证AP聚类算法的优越性和有效性。■基于AP聚类得到的最优聚类结果,进行信用卡持卡客户活跃度的细分交互式原型设计,实现信用卡客户的精准营销交互系统。