基于数据挖掘的客户细分在人寿保险中的应用(14)

论文资料,经济,管理,金融,保险

本文的研究方法主要体现在以下三个方面：

一、以消费者行为学与市场细分的实证研究为主，并结合现有理论成果来诠释消费者行为；把人寿保险的消费者群体视为不同的、彼此可区分细分群体。通过事后数据的分析，描述消费者群体的特征。通过使用某保险公司的经营信息进行于实证研究。，

二、微观和宏观层次相结合。就研究层次而言，保险消费者行为的差异性和影响因素是属于宏观层面，是对我国保险消费者行为特征的描述，属于描述性研究。对特定保险消费者群体进行的营销及服务分析与建议属于微观层面。

三、资料查阅和借鉴。为保证研究成果的科学性和具有可操作性，除进行完整的数据收集、分析与处理外，还要充分利用数据挖掘工具与方法，收集国内外的最新相关资料以供学习和研究，与调研结果相结合，增强成果的可操作性。

１．３研究方法和创新

通过在万方网站检索，目前国内相关文献中基于数据挖掘技术构建人寿保险消费者细分模型的文章尚未有人完整提出。本文作者通过使用数据挖掘技术以及在保险行业工作中对于寿险行业的理解，尝试构建能够用于实际寿险营销与运营的客户细分模型。

保险公司通过构建客户细分模型可以更为有效的满足客户投保需求，瞄准细分保险市场。对于当前大型保险公司（集团）占据大量保险市场份额，众多新兴保险公司陷入增长困境的经营环境下，具有十分重要的指导意义。

本文用于组织文章的各主要框架间的关系如下图所示：２

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