基于数据挖掘的客户细分在人寿保险中的应用(9)

论文资料,经济,管理,金融,保险

摘要

自１９８０年全面恢复国内保险经营以来，我国保险业务收入取得了年均３０％的高速增长。保险业在国民经济中的地位不断提升，其风险管理、经济补偿、资金融通的社会功能日渐加强。

目前，我国保险行业仍然处于发展的初级阶段，保险行业经营主体尚不成熟。众多保险经营企业在市场开拓、产品研发、客户关系管理等方面尚未建立起完善的流程与制度。长期以来，我国保险公司更多依靠铺设网点、增加要素投入和超费用支持等方式实现业务增长。如何以价值方式驱动业务增长成为了保险企业目前所必须着手解决的重要事项。

相比较于财产保险，人寿保险的经营与保险消费者的行为具有更为紧密的联系。通过研究保险消费者购买行为、划分消费者群体，将为保险企业瞄准细分市场，满足消费者投保需求，制定有针对性的营销策略提供有效指引。

从研究的范畴，人寿保险客户细分属于“消费者行为学’’、“市场细分＂和“数据挖掘＂的交叉研究地带。本文首先对于实现保险消费者群体划分的理论基础进行了简要回顾。提出，消费者行为学、市场细分以及客户价值理论的发展为人寿保险消费者细分提供了支撑。

其次，本文结合人寿保险的行业经营特点，提出寿险消费者细分时可供使用的划分变量，包括：地理变量、人口统计变量、心理变量和行为变量。并通过引入ＣＲＩＳＰ－ＤＭ数据挖掘模型，论述了基于数据挖掘的客户聚类分析方法的可行性。

最后，通过对某寿险公司客户数据进行案例分析。具体实施了基于数据挖掘的寿险客户细分，通过数据挖掘结果描述不同客户分组的特征，并提出了有针对性的营销及服务建议。关键词：消费者行为，客户细分，聚类分析，数据挖掘

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