1客戶細分理論和模型
1.1客戶細分理論
客戶細分是指在已經劃分的特定市場中，根據客戶的基本特征、行為特征和價值特征，將客戶劃分為具有不同保險消費需求的群體。細分可以幫助企業發現高價值客戶和潛在客戶，區分客戶忠誠度和容易流失的客戶，有針對性地提供保險產品和服務。客戶細分有幾種方式，主要如下:
1)人口統計明細:性別、年齡、戶籍、職業、收入、受教育程度等。
2)基於客戶價值的細分:已付保費、已匯出保費、平均件保費等。
3)基於客戶行為的細分:第壹次購買保單的日期、最後壹次購買保單的日期、購買的保險類型等。
4)基於客戶態度的細分:對資費的敏感度、對服務的滿意度、對企業的認可度等。因為各種細分方法都只是從壹個維度切入，後續對客戶的刻畫會造成相對簡單和片面的問題。因此，本文基於人口統計、價值和行為，分別對三種細分方法進行聚類，最後對結果進行統壹合並。至於基於客戶態度的細分方法，因為數據獲取困難，暫時不考慮。
1.2客戶細分模型
客戶細分壹般采用聚類數據挖掘方法建立模型。聚類法是指將數據記錄按照相似性進行分組，使組間差異明顯，同壹組內的數據盡可能相似。在這種情況下，分組會把相似的客戶分組在壹起，同時最大程度地反映這樣形成的不同客戶群之間的差異。常用的聚類方法包括:基於劃分的聚類、層次聚類、基於密度的聚類等。本文基於實際的數據規模和處理效率，采用K-MEANS算法進行聚類。
2 .基於聚類算法的壽險客戶細分
2.1數據準備
以壹個月的人身保險投保人寬表為照片組，按照約10%隨機抽樣，生成約65438+萬客戶進行建模。字段涵蓋客戶基本信息、投保人價值信息、投保人行為信息、投保人購買產品信息等。，並且有400多個字段。
2.2數據探索
獲得數據後，首先要探索需要建模的數據。壹般根據字段類型，data exploration對字符型字段使用分布分析，對數值型字段(包括均值、中值、方差、分位數等)使用集中度和分散度分析。).主要目的是看輸入變量是否有缺失值、單值、某壹類值過大、極值等影響。結合後續的聚類分析，本文直接剔除缺失值超過20%的字段、單值字段和單類別字段的超標值，剔除極值的全部記錄。
2.3變量篩選
經過以上處理，剩下的變量大概是100。根據人口統計學、客戶價值和客戶行為對變量進行分類和篩選。1)人口統計學方法:以客戶年齡為細分變量。因為不同年齡層次的客戶往往有不同的保險需求，同時年齡也能間接反映客戶的生命周期階段和消費水平。所以直接把年齡分為以下五個段:19-30歲，31-40歲，41-50歲，51-60歲，60歲以上，對應五個用戶群。2)客戶價值法:衡量投保人的保費價值，這部分變量較多，需要降維。主要方法是通過相關性分析、主成分分析和變量聚類，找出相關性高的變量，並將這些相關性高的變量分組。在每個類別中，根據1-R * * 2比例指數和業務人員的經驗，選取1-2個代表性變量。最後，選取了四個變量:件均保費、已付保費、未付保費和批發保費。3)客戶行為:衡量被保險人的行為。同樣，這部分包含了很多變量，需要降維。具體方法同上。最後選取變量如下:首次購買保單的時間、保單數量、投保次數、為他人購買的保單數量、不同險種購買的保單數量。
2.4模型建立和測試
通過SPSS軟件，采用K-MEANS快速聚類方法對上述價值觀變量和行為變量進行聚類。由於K-MEANS需要預先設定聚類數，壹般可以從初始值4開始增加聚類數，觀察聚類結果進行評價。聚類評價主要可以從以下兩個方面考慮:1)輪廓值:SPSS選取輪廓值來評價聚類的質量。對於不同數目的聚類組，我們可以分別得到它們的輪廓寬度。壹般來說，值越大越好。如果超過0.5，則認為是好的分類結果，如果低於0.2，則表明缺乏實質性的聚類結構。2)業務分析:分析來自業務的聚類結果。檢驗不同類之間聚類變量的均值或分布是否存在顯著差異，以衡量類之間的差異。此外，業務可解釋性也是壹個重要的標準。
2.5應用和實施
將上述客戶的人口統計信息(按年齡，5類)、客戶價值(5類)、客戶行為(6類)進行整合融合，最終形成25個集群群，進行針對性營銷。
3總結與展望
為了彌補以往客戶細分的唯壹不足，本文從客戶人口統計信息、客戶價值信息和客戶行為信息三個維度對客戶進行劃分，使用K-MEANS算法進行快速聚類，並有效結合最終結果，提出相應的營銷策略和產品推廣方案。保險營銷的效果不僅與客戶的選擇有關，營銷策略、營銷渠道和營銷時間也是影響成功率的重要因素。之後，我們可以將細分結果與推送系統結合起來，進壹步分析客戶的渠道偏好。
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