基于数据挖掘的保险公司精准营销研究

发布时间：2017-07-14 10:22

  本文关键词：基于数据挖掘的保险公司精准营销研究

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【摘要】：保险业在我国目前是一个朝阳行业,在加入世贸组织后,中国的保险业面临着更加激烈的竞争和巨大的挑战。随着网络和信息技术的广泛运用使得数据和信息的集中化程度大幅提升,移动通讯让信息传播更加迅速和便捷,基于“大数据时代”的获客渠道已经开始悄然出现。许多企业的信息管理系统累积了大量的业务数据,对数据也要求更高层次的处理。太平洋保险作为全国第一家商业股份制保险公司,专注于保险主业的发展,将保险主业做精做细,努力实现业务规模和价值的均衡增长。经过20多年的积累,构建了完备的信息系统,积累了丰富的营销数据：保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等。集团公司从2010年开始实施以客户需求为导向的战略转型,对现有客户资源应用数据挖掘的技术,深入挖掘客户价值,从而针对消费者的不同需求,推出差异化的产品、销售渠道和区域政策,实现公司的价值增长。 太平洋寿险某公司做为二级分公司,抓住集团试点的契机,借助数据挖掘,精细化地区分客户,合理化分配和使用存量客户资源,以客户感受良好为基础,以销售团队利益为牵引,探索客户资源交叉销售机制,提高了老客户加保销售成功率,为公司的业务发展、客户经营带来了巨大的收益。 本文基于现代营销观点,介绍了数据挖掘技术和精准营销的概念与方法,并结合太平洋寿险目前的营销现状和存在的问题,论述了从集团公司到分公司开展精准营销的必要性和必然性。通过对比分析,探讨基于数据挖掘技术的精准营销在保险公司的客户细分、用户行为分析以及差异化营销策划等工作中的作用,并论述了精准营销在改善客户关系、提升营销效率、降低营销成本方面的重要作用。
【关键词】：精准营销 数据挖掘 加保营销 客户细分 寿险
【学位授予单位】：西安工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F274;F842.3
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 绪论8-16
• 1.1 研究背景与意义8-11
• 1.1.1 研究背景8-11
• 1.1.2 研究意义11
• 1.2 国内外相关研究综述11-13
• 1.2.1 国外保险数据挖掘的应用领域11-12
• 1.2.2 国内保险数据挖掘的应用领域12
• 1.2.3 国外保险公司数据挖掘应用现状12-13
• 1.3 研究内容与方法13-14
• 1.3.1 研究内容13-14
• 1.3.2 研究方法14
• 1.4 研究技术路线14-16
• 2 精准营销及数据挖掘理论基础16-25
• 2.1 精准营销及数据挖掘理论16-20
• 2.1.1 精准营销的定义与特征16-17
• 2.1.2 保险营销销售模式发展趋势17
• 2.1.3 数据挖掘的定义、步骤与方法17-20
• 2.2 客户细分基本理论20-23
• 2.2.1 客户细分的概述20-22
• 2.2.2 客户细分的作用22-23
• 2.3 聚类分析的理论23-25
• 2.3.1 聚类分析的基本概念23-24
• 2.3.2 聚类算法分类概述24-25
• 3 太平洋寿险营销现状与问题25-32
• 3.1 太平洋人寿保险公司简介25-26
• 3.2 太平洋人寿保险公司营销现状与问题26-32
• 3.2.1 太平洋寿险营销概况26-27
• 3.2.2 太平洋寿险客户营销现状27-30
• 3.2.3 太平洋寿险营销存在的问题30-32
• 4 基于数据挖掘的太平洋寿险某分公司的精准营销设计32-50
• 4.1 聚类算法与数据简介32-37
• 4.1.1 聚类分析方法32-33
• 4.1.2 数据准备33-37
• 4.2 模型建立37-38
• 4.3 建模过程38-41
• 4.4 客户分群与营销机会识别41-46
• 4.4.1 客户分群41-44
• 4.4.2 特征业务项确定44-45
• 4.4.3 客户分群结果与特征分析45
• 4.4.4 客户特征组的横向比较与营销机会识别45-46
• 4.5 精准营销实施方案46-47
• 4.5.1 整体方案设计46
• 4.5.2 方案流程设计46-47
• 4.6 精准营销的实施效果分析47-50
• 4.6.1 精准营销的客户响应率大幅提升47-48
• 4.6.2 精准营销名单客户件均保费及业务品质均高于新客户及其他老客户48
• 4.6.3 精准营销的客户开发效率和开发深度均显著提高48-50
• 5 推进太平洋寿险公司精准营销的保障措施50-56
• 5.1 提升对客户关系管理的关注力度50-52
• 5.2 提升对交叉销售的支持力度52-53
• 5.3 提升对增量市场的开发力度53-54
• 5.4 提升对直复营销的推广力度54-56
• 6 结论与展望56-58
• 6.1 研究结论56-57
• 6.2 研究展望57-58
• 参考文献58-60
• 致谢60-62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

1 王新军;胡曼;;寿险交叉销售的聚类技术实务分析[J];保险研究;2012年01期

2 谭立云,高学东,武森;数据挖掘方法与应用[J];华北科技学院学报;2004年02期

3 陈楠;;保险业交叉销售的可行性分析[J];经济视角(下);2011年02期

4 尹启华;邓然;;精准营销研究现状[J];经济研究导刊;2010年09期

5 王萍;;运用聚类技术分析客户信息的方法与实证研究[J];情报科学;2006年05期

6 游春;;交叉销售在中国保险集团化经营中的创新应用研究[J];上海保险;2008年06期

7 金燕;;论保险行业客户关系营销的重要性及策略[J];现代营销(学苑版);2011年07期

8 步媛媛;关忠仁;;基于K-means聚类算法的研究[J];西南民族大学学报(自然科学版);2009年01期

9 吴韧强;;金融保险集团提高交叉销售功效的技巧[J];中国保险;2009年02期

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本文编号：540729