信用卡业务作为银行的一项主营业务,随着经济的发展,信用管理体系的变革和居民消费习惯的转型,已由“跑马圈地”阶段转向了“精细耕作”阶段。加强存量信用卡客户管理已成为了商业银行信用卡业务发展的重要方向,而随着大数据技术的进步,商业银行可以借助技术更高效地利用行内客户的历史数据,通过多种数据挖掘方法对存量信用卡客户进行分析和研究,帮助银行提升存量信用卡客户管理水平。本文通过对Y银行存量信用卡客户的现状进行分析,将客户关系管理等管理学知识作为理论支撑,找出了目前Y银行存量信用卡客户管理中还需要提升和完善的地方,即由于对存量客户管理中信用卡账户激活管理工作不到位使得客户整体激活率不高,进而影响到了Y银行存量信用卡客户整体活跃率并间接导致了大量客户的流失。针对以上问题本文也给出了相应的解决方案,即利用历史数据构建数据挖掘的模型,以数据驱动的方式来优化和完善Y银行存量信用卡客户激活及用卡提升策略,主要内容如下:一是完善存量客户的识别工作,构建分类模型预测潜在的激活客户,从而实现对潜在激活客户的精准识别,在模型构建方法上采用了目前较为流行的XGBoost方法,并利用了XGBoost反馈的特征重要性特点从而反推出了能够影响客户激活卡的主要因素,并针对这些因素进行了有效分析,为解决Y银行存量客户管理中对客户账户激活的管理提供了数据支撑,同时为下一步如何针对潜在激活客户进行有效的促活营销指明了方向。二是对于Y银行来说,由于其存量客户数量巨大,其在促活营销经费等资源的投入上往往也是有限的,这也导致了在对客户促活内容上无法面面俱到,因此为了有效缓解上述的问题,从而最大限度的利用好有限的银行营销资源,本文从提取满足高激活特征且已激活的客户最近一年的信用卡交易流水数据,利用文本分析技术挖掘出存量客户群体中的消费偏好,并依据这些偏好并借鉴电信行业CPCT营销策略来对客户进行更加精准地营销活动,从而能够更加有效地提升客户的激活和用卡活跃度。本文的研究结果为Y银行存量信用卡客户管理尤其是客户账户激活管理问题提供了解决方案,为Y银行在信用卡业务数字化转型发展提供了有力支持,同时本文所采用的相关研究方法与结果也可供其他同业参考。