客户细分下的保险营销论文

1客户细分理论和模型

1.1客户细分理论

客户细分是指在已经划分的特定市场中，根据客户的基本特征、行为特征和价值特征，将客户划分为具有不同保险消费需求的群体。细分可以帮助企业发现高价值客户和潜在客户，区分客户忠诚度和容易流失的客户，有针对性地提供保险产品和服务。客户细分有几种方式，主要如下:

1)人口统计明细:性别、年龄、户籍、职业、收入、受教育程度等。

2)基于客户价值的细分:已付保费、已汇出保费、平均件保费等。

3)基于客户行为的细分:第一次购买保单的日期、最后一次购买保单的日期、购买的保险类型等。

4)基于客户态度的细分:对资费的敏感度、对服务的满意度、对企业的认可度等。因为各种细分方法都只是从一个维度切入，后续对客户的刻画会造成相对简单和片面的问题。因此，本文基于人口统计、价值和行为，分别对三种细分方法进行聚类，最后对结果进行统一合并。至于基于客户态度的细分方法，因为数据获取困难，暂时不考虑。

1.2客户细分模型

客户细分一般采用聚类数据挖掘方法建立模型。聚类法是指将数据记录按照相似性进行分组，使组间差异明显，同一组内的数据尽可能相似。在这种情况下，分组会把相似的客户分组在一起，同时最大程度地反映这样形成的不同客户群之间的差异。常用的聚类方法包括:基于划分的聚类、层次聚类、基于密度的聚类等。本文基于实际的数据规模和处理效率，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

以一个月的人身保险投保人宽表为照片组，按照约10%随机抽样，生成约65438+万客户进行建模。字段涵盖客户基本信息、投保人价值信息、投保人行为信息、投保人购买产品信息等。，并且有400多个字段。

2.2数据探索

获得数据后，首先要探索需要建模的数据。一般根据字段类型，data exploration对字符型字段使用分布分析，对数值型字段(包括均值、中值、方差、分位数等)使用集中度和分散度分析。).主要目的是看输入变量是否有缺失值、单值、某一类值过大、极值等影响。结合后续的聚类分析，本文直接剔除缺失值超过20%的字段、单值字段和单类别字段的超标值，剔除极值的全部记录。

2.3变量筛选

经过以上处理，剩下的变量大概是100。根据人口统计学、客户价值和客户行为对变量进行分类和筛选。1)人口统计学方法:以客户年龄为细分变量。因为不同年龄层次的客户往往有不同的保险需求，同时年龄也能间接反映客户的生命周期阶段和消费水平。所以直接把年龄分为以下五个段:19-30岁，31-40岁，41-50岁，51-60岁，60岁以上，对应五个用户群。2)客户价值法:衡量投保人的保费价值，这部分变量较多，需要降维。主要方法是通过相关性分析、主成分分析和变量聚类，找出相关性高的变量，并将这些相关性高的变量分组。在每个类别中，根据1-R * * 2比例指数和业务人员的经验，选取1-2个代表性变量。最后，选取了四个变量:件均保费、已付保费、未付保费和批发保费。3)客户行为:衡量被保险人的行为。同样，这部分包含了很多变量，需要降维。具体方法同上。最后选取变量如下:首次购买保单的时间、保单数量、投保次数、为他人购买的保单数量、不同险种购买的保单数量。

2.4模型建立和测试

通过SPSS软件，采用K-MEANS快速聚类方法对上述价值观变量和行为变量进行聚类。由于K-MEANS需要预先设定聚类数，一般可以从初始值4开始增加聚类数，观察聚类结果进行评价。聚类评价主要可以从以下两个方面考虑:1)轮廓值:SPSS选取轮廓值来评价聚类的质量。对于不同数目的聚类组，我们可以分别得到它们的轮廓宽度。一般来说，值越大越好。如果超过0.5，则认为是好的分类结果，如果低于0.2，则表明缺乏实质性的聚类结构。2)业务分析:分析来自业务的聚类结果。检验不同类之间聚类变量的均值或分布是否存在显著差异，以衡量类之间的差异。此外，业务可解释性也是一个重要的标准。

2.5应用和实施

将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)进行整合融合，最终形成25个集群群，进行针对性营销。

3总结与展望

为了弥补以往客户细分的唯一不足，本文从客户人口统计信息、客户价值信息和客户行为信息三个维度对客户进行划分，使用K-MEANS算法进行快速聚类，并有效结合最终结果，提出相应的营销策略和产品推广方案。保险营销的效果不仅与客户的选择有关，营销策略、营销渠道和营销时间也是影响成功率的重要因素。之后，我们可以将细分结果与推送系统结合起来，进一步分析客户的渠道偏好。

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