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客户细分下的保险营销论文

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1客户细分理论与模型

1.1客户细分理论

客户细分是指在已划分好的特定市场中,根据客户的基本特征,行为特征,价值特征等将客户细分为具有不同险种消费需求的群体。细分能够帮助企业找出高价值客户和潜在客户,区分客户的忠诚度和较易流失的客户,可以有针对性地提供保险产品和服务。客户细分一般有几种方式,主要如下:

1)基于人口统计的细分:性别、年龄、户籍、职业、收入、教育程度等。

2)基于客户价值的细分:已缴保费、代缴保费、件均保费等。

3)基于客户行为的细分:首次购买保单日期、最近一次购买保单日期、购买的险种等。

4)基于客户态度的细分:对资费敏感程度、对服务满意程度、对企业的认同度等。由于各种细分方式,均仅从一个维度进行切入,后续刻画客户会造成比较单一和片面的问题。因此,本文针对基于人口统计、价值、行为这三种细分方式,分别进行聚类,最终将结果再进行统一整理合并。至于基于客户态度的细分方式,由于数据获取难度较大,暂不考虑。

1.2客户细分模型

客户细分一般采用聚类的数据挖掘方法建立模型。聚类方法是指:根据数据记录的相似性对其进行归组,使群与群之间差别很明显,而同一个群之间的数据尽量相似。在这种情况下,分群将把类似的顾客归组到一起,同时最大程度地体现按此方式组成的不同顾客组之间的差异。常用的聚类方法有:基于划分的聚类,基于层次的聚类,基于密度的聚类等。本文中基于实际数据量大小和处理效率,采用K-MEANS算法进行聚类。

2基于聚类算法的寿险客户细分

2.1数据准备

以某月的寿险个险投保人宽表作为拍照群体,按照10%左右进行随机抽样,生成约10万客户进行建模,字段涵盖客户基础信息、投保人价值信息、投保人行为信息、投保人购买产品信息等,共计400余个字段。

2.2数据探索

在获取数据之后,需首先对需要建模的数据进行探索。数据探索一般会根据字段类型,对字符型字段采用分布分析,对数值型字段采用集中度和离散度的分析(包括:均值,中位数,方差,分位数等),主要目的是查看输入变量是否有缺失值、单一值、单类别取值过大、极值等影响。结合后续的聚类分析,本文对缺失值超过20%的字段、单一值字段、单类别取值过大的字段均直接进行剔除,对极值的整条记录进行剔除。

2.3变量筛选

经过上述处理后,剩余变量约为100个,根据人口统计、客户价值、客户行为三种方式,对变量进行分类筛选。1)人口统计方式:取客户的年龄作为细分变量。因为年龄层次不同的客户,往往也会有不同的保险需求,同时,年龄也可以间接反映客户所处于的生命周期阶段和消费水平能力等。因此,直接将年龄划分成如下五段:19-30岁、31-40岁、41-50岁、51-60岁、60岁以上,即对应五个用户群。2)客户价值方式:衡量投保人的保费价值,此部分变量较多,需做降维处理。主要方法是通过相关分析、主成分分析和变量聚类,发现相关性较高的变量,并将这些高相关性变量组成一类。在每类中,根据1-R**2Ratio指标和业务人员经验,选取1-2个有代表性的变量。最终,选取四个变量如下:件均保费、已缴保费、未缴保费、趸交保费。3)客户行为方式:衡量投保人的行为方式。同样,此部分变量纳入较多,需做降维处理,具体方法同上。最终,选取变量如下:首次购买保单距今时长、保单数量、加保次数、为他人购买保单数量、不同险种购买保单数等字段。

2.4模型建立和检验

通过SPSS软件,运用K-MEANS快速聚类方法对上述价值变量和行为变量进行聚类。由于K-MEANS需要预先设置聚类数目,一般可以从初始值4开始,不断增加聚类数,并观察聚类结果进行评估。聚类评估主要可以从以下两方面来考虑:1)轮廓值:SPSS选用轮廓值来评价聚类的好坏。对于不同的聚类组数,可分别求出他们的轮廓值(silhouettewidth),一般该值越大越好,超过0.5,就认为是比较好的分类结果,0.2以下则表明缺少实质的聚类结构。2)业务分析:对聚类的结果,从业务上进行分析。检验不同类之间的聚类变量均值或分布是否有显著差异,来衡量类与类之间的相异性。此外,业务上的可解释性也是重要的判断准则).

2.5应用与实施

针对上述客户的人口统计信息(按年龄,5类),客户价值(5类),客户行为(6类)进行整合归并,最终形成25个聚类群体,有针对性的开展营销.

3总结与展望

为了弥补以往客户细分方式唯一的不足,本文从客户的人口统计信息、客户价值信息、客户行为信息三个维度进行客户细分,采用K-MEANS算法进行快速聚类,并对最终结果进行有效合并,提出相对应的营销策略和产品提升方案。保险营销效果,不仅与客户的选取相关,营销策略、营销渠道、营销时间等方面也是影响成功率的重要因素,后续可将细分结果与推送系统相结合,进一步对客户的渠道偏好等进行分析。

作者:杨郁 单位:上海交通大学信息安全工程学院

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