数据挖掘技术在寿险业精准营销中的研究与应用
数据挖掘在保险业务中的应用
数据挖掘在保险业务中的应用随着科技的快速发展，数据挖掘作为一种新型的技术手段，正在被越来越多的行业所应用，保险业也不例外。
事实上，数据挖掘在保险领域已经应用很广，具有重要的意义。
本文将探讨数据挖掘在保险业务中的应用，并解释其优势和挑战。
一、数据挖掘在保险业务中的应用1.风险评估风险评估是保险业务中的一项重要任务，而数据挖掘正好可以帮助保险公司更好地完成任务。
数据挖掘技术可以通过分析大数据，了解客户的行为和需求，从而评估客户的风险。
例如，保险公司可以分析客户的驾驶行为数据，评估客户的驾驶风险。
另外，保险公司还可以通过数据挖掘技术，识别欺诈行为和预测赔付风险，进一步提高风险评估的准确性和效率。
2.客户洞察数据挖掘技术还可以帮助保险公司更好地了解客户，以便更好地提供服务和产品。
保险公司可以通过数据挖掘技术，分析客户的行为、偏好和需求，识别有潜在价值的客户，并为其提供定制化的服务和产品。
例如，保险公司可以通过分析客户购买记录和行为数据，识别购买力强、风险低的优质客户，并为其推出符合其需求和偏好的新产品。
3.营销策略营销策略是保险公司的重要工作，数据挖掘技术可以帮助保险公司更好地制定营销策略。
通过数据挖掘技术，保险公司可以分析市场趋势和客户需求，了解目标客户的特点和购买习惯，从而以更有效的方式进行广告和营销推广。
例如，保险公司可以通过数据挖掘技术，分析网络上的搜索记录和购买行为，推出针对不同客户和市场的广告和营销策略。
二、数据挖掘在保险业务中的优势1.快速、准确数据挖掘技术可以快速、准确地分析大量的数据，从而帮助保险公司更好地了解客户和市场，制定更有效的营销策略和风险评估方案。
与传统的数据分析方法相比，数据挖掘技术可以更有效地处理数据，并提供更为准确的结果和预测。
2.精细、个性化数据挖掘技术可以对大量数据进行细致的分析，了解客户的偏好和需求，以及市场的趋势和变化。
通过数据挖掘技术，保险公司可以为客户提供个性化的服务和产品，并精细地制定营销策略和风险评估方案。
数据挖掘技术在保险业中的应用研究
数据挖掘技术在保险业中的应用研究随着互联网的普及和保险行业的不断发展，数据挖掘技术日益成为保险业务中的重要一环。
利用数据挖掘技术，保险公司可以更好地分析和预测保险风险，从而提高业务效益，减少风险损失。
本文将探讨数据挖掘技术在保险业中的应用研究，从数据来源、数据挖掘技术、案例分析等方面进行阐述。
一、数据来源保险业务的数据主要来自于客户投保信息、理赔信息、销售渠道及其它有关信息等。
这些数据源包含着庞大的、复杂的信息，是进行数据挖掘的基础。
在进行数据挖掘之前，需要对数据进行清洗、组织、处理。
其中清洗过程是非常重要的，因为保险信息中存在错误、遗漏、重复等问题。
通过对数据进行清洗，可以排除无用信息，减少对计算压力的影响，提高挖掘效果。
二、数据挖掘技术数据挖掘技术是指从大量数据中提取规律、发现模型的一种技术。
数据挖掘技术主要包括聚类分析、规则关联、决策树、神经网络等。
在保险业，针对不同业务需求，需要选择不同的数据挖掘技术。
例如，在车险领域，采用决策树挖掘技术，可以预测某一个客户在未来的一年内是否有车险理赔的风险；在人寿险领域，采用神经网络的方法，可以预测客户的身体健康状况，制定相应的保险计划。
通过数据挖掘技术，保险公司可以更好地了解客户需求，优化保险产品，提高销售效率，减少风险损失。
三、案例分析1.车险领域高能可信度做的车险欺诈检测，基于用户在投保、理赔、服务等方面的各种数据，通过数据挖掘技术，挖掘出投保用户的欺诈情况。
根据用户身份、车辆信息、投保历史等多个维度的变量组合，构建了数百个变量模型。
经过多轮的试验和分析，构建了20多个主观模型，通过主观模型的分类结果，以及对少数规则、参数的调整，最终形成了最终的自动评分模型。
这一模型可以对新用户做出高度权威判断，减少了保险公司的诈骗损失。
2.人寿险领域中国人寿保险采用数据挖掘技术，为客户提供了保险个性化服务。
中国人寿推出的智能精算系统“明明”(以下简称明明系统)，以客户年龄、职业、身体健康等因素进行数据挖掘，并分析客户的敬虔度、偏爱保险类型、购买力等关键因素。
数据挖掘技术在保险行业中的应用
数据挖掘技术在保险行业中的应用随着时代的发展，人们对于保险行业的需求越来越高。
因此，如何提高保险的精准性和运营效率成为了保险公司面临的一项重大挑战。
数据挖掘技术的产生和发展正好能够解决这些问题，成为了保险行业的发展的新方向和新机遇。
一、数据挖掘技术的介绍数据挖掘技术是一种从大量数据中自动发现、提取和分析模式的过程。
它的主要作用是将大量的数据转化为有价值的知识，从而为决策提供支持。
数据挖掘技术包括数据预处理、数据挖掘和结果分析等环节。
在保险行业中，数据挖掘技术可以采集大量的数据，对其进行处理和分析，从而得出有利的决策建议，使得保险行业真正实现提高客户满意度和效率的目标。
二、数据挖掘技术在保险业中的应用1.客户需求分析数据挖掘技术可以为保险公司提供客户需求分析的决策建议。
保险公司可以通过分析客户数据的结构、行为和生活习惯等等，了解客户的需求、偏好和消费习惯，为保险公司提供更适合客户需求的产品和服务。
例如，通过分析客户购买意愿和时间、所在的地理位置和所购买的保险分类等因素，保险公司可以制定个性化的营销策略，更好地满足客户的需求和提高销售效率。
2.风险管理作为保险公司的主要业务，风险管理是保险公司的核心能力之一。
传统的风险管理方法主要基于经验和判断，而数据挖掘技术可以帮助保险公司更好地识别风险、分析损失类型和概率，并且提供高效的保险理赔服务。
例如，通过分析客户的历史保险记录、事故经验和信用评估等因素，保险公司可以预测客户在未来的风险情况，从而更加精确地定价和承保，有效避免风险。
3.客户忠诚度分析通过数据挖掘技术，保险公司可以分析客户的满意度和忠诚度，并且为其提供更加具有独特性和优势的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
例如，通过分析客户对于服务的满意度反馈、客户投诉和主动询问等因素，保险公司可以及时得到客户信号，从而及时调整对于服务的内部流程和服务质量，通过不断的改进流程和提高服务品质，逐渐提高客户的忠诚度。
数据挖掘技术在保险行业中的应用案例
数据挖掘技术在保险行业中的应用案例引言：随着科技的迅猛发展，数据挖掘技术在各个行业中得到了广泛的应用，保险行业也不例外。
保险行业是一个信息密集、数据冗余的行业，通过应用数据挖掘技术可以更好地理解客户需求、降低风险、提升运营效率和精确定价等。
本文将介绍一些数据挖掘技术在保险行业中的应用案例，包括客户细分、欺诈检测、理赔预测等方面，探讨数据挖掘技术如何为保险行业带来实际的价值和优势。
一、客户细分数据挖掘技术在保险行业中可以实现客户的精细化细分，帮助保险公司更好地了解不同群体的需求和特点，从而设计定制化的产品和服务。
以车险为例，通过数据挖掘技术可以分析客户的驾驶习惯、车辆信息、历史理赔记录等数据，将客户细分为高风险驾驶者、中风险驾驶者和低风险驾驶者，并为他们设计相应的保险产品和定价策略。
通过精准的客户细分，保险公司可以提高销售转化率和客户满意度，实现定制化精准营销，提高保险产品的销售和推广效果。
二、欺诈检测保险欺诈是保险行业面临的一个严重问题，使用数据挖掘技术可以有效地识别和预防欺诈行为。
保险欺诈通常包括虚假报案、故意制造事故等行为，这些行为往往伴随着特定的模式和特征。
通过分析历史数据、社交网络数据和行为数据等多源数据，可以构建欺诈检测模型，并自动识别出异常行为和潜在的欺诈案例。
通过数据挖掘技术的应用，保险公司可以提高欺诈检测的准确性和效率，减少欺诈损失，降低成本，并提高保险行业的整体诚信度。
三、理赔预测理赔是保险公司的核心业务之一，通过数据挖掘技术，可以实现对理赔行为进行预测和优化。
通过分析客户的历史理赔记录、个人信息、医疗报告等数据，可以建立理赔风险模型，预测客户是否存在潜在的理赔需求和风险，从而更好地进行费率定价和风险控制。
同时，在理赔过程中，数据挖掘技术可以对理赔案件进行风险评估和自动化处理，提高理赔的速度和准确性，减少人工干预，提升客户满意度。
四、用户推荐数据挖掘技术还可以应用于保险产品的用户推荐领域。
数据挖掘在保险领域的应用
数据挖掘在保险领域的应用随着数字时代的到来，大量的数据被积累和储存，这些数据可能包含着大量的信息，为企业提供更多发展机遇。
在保险行业中，数据挖掘技术的应用已成为一种趋势。
数据挖掘是指从大量、复杂的数据中，通过数据分析、建立数学模型和算法，提取有用的信息和知识的过程，为保险公司提高服务质量、降低风险、提高盈利能力提供了可能。
本文就是以数据挖掘技术在保险领域的应用为主题进行探讨。
一、风险评估在保险领域的应用较为广泛的是风险评估模型。
保险交易的核心即是对风险的定价，不同的风险等级对应不同的保费费率。
数据挖掘可以通过分析历史数据来确定不同变量的权重，进而建立风险评估模型。
通过对客户历史数据的分析，可以获得客户的职业、收入、年龄等实际数据，并针对性地对客户进行对应的风险评估，确立客户的保险费率。
此外，数据挖掘可以挖掘不同变量之间的关系，比如饮酒量、体重等因素对于人寿险的影响程度，进而为保险公司提供科学的风险判定和风险预测，帮助保险公司减少风险。
二、理赔管理在保险行业中，理赔是保险公司最迫切的业务之一。
数据挖掘技术可以对保险赔付过程进行分析，如赔案类型、赔偿金额、理赔时效等，提高理赔效率和准确性。
例如，在车险理赔中，数据挖掘可以为保险公司提供相关的补救措施，比如针对车辆出现经常性问题的处理方案，以及对理赔材料和流程的优化。
三、客户营销保险公司需要不断扩张自己的业务，因此需要不断发掘潜在客户。
在保险公司的营销活动中，数据挖掘技术可以对消费者进行分类分析，比如可以将消费者分类为潜在客户、潜在风险客户以及已经购买的客户。
对消费者分类后，保险公司可以根据分类结果设计更有针对性的营销策略。
四、欺诈检测总之，数据挖掘在保险领域的应用，可以为保险公司提供更好的决策支持，帮助保险公司发现业务中存在的问题，并提供更有效的解决方案。
通过数据挖掘技术的应用，保险公司可以提高服务质量、降低风险、提高盈利能力等。
数据挖掘技术在保险领域的应用前景广阔，将有望在保险业内起到不可替代的作用。
基于数据挖掘技术的寿险险种模型研究
基于数据挖掘技术的寿险险种模型研究随着我国人口的老龄化，寿险市场的需求持续增长，同时，寿险公司产品线也日益丰富。
在这样的背景下，如何制定一套科学、准确的保险产品定价模型，是寿险公司面临的一项重要挑战。
数据挖掘技术是一种能够处理海量数据并自动获取新知识的方法，因此，将数据挖掘技术应用于寿险险种模型研究，将是一种有效解决这个问题的手段。
一、数据源寿险业的数据源主要来自于三个方面：首先是险企内部的保单数据、理赔数据以及客户信息数据，这些数据包涵了客户的生命状态、医疗条件、收入情况等重要信息。
同时，还有来自外部的公共数据、行业数据以及宏观经济数据，如医院统计信息、国家统计信息、经济金融数据等。
二、数据预处理要将寿险业的各类数据信息转化为有效的模型，先需要对数据进行清理和预处理，以保证数据的质量和可用性。
数据预处理过程通常包括以下几个环节：1. 数据清理：对数据中的空缺值、异常值进行检测和处理；2. 数据融合：对来自不同来源的数据进行合并，以便于后续的建模分析；3. 数据变换：将数据变换到合适的尺度，比如对数据进行标准化或归一化；4. 数据采样：对数据进行抽样以便于建立预测模型，通常有随机抽样、分层抽样等。
三、建立寿险险种模型1. 特征选择特征选择是建立寿险险种模型的一个重要环节，该环节的目的是从所有数据特征中选择出与险种相关的主要特征，以便于日后的模型分析和预测。
特征选择方法通常包括过滤式、包装式和嵌入式三种方法。
过滤式特征选择方法通常利用一些统计学的方法，例如卡方检验、信息增益等，来对每个特征进行排名，继而选择出排名靠前的一些特征；包装式特征选择方法则是利用机器学习算法进行特征选择，在特征子集空间中进行搜索，以找到最优的特征子集；嵌入式特征选择方法则是在模型训练的过程中同时考虑特征选择和模型构建，其代表方法包括决策树、支持向量机等。
2. 模型构建在特征选择完成之后，可以根据所选出的特征，建立寿险险种模型。
数据挖掘技术在人寿保险业务中的研究和应用的开题报告
数据挖掘技术在人寿保险业务中的研究和应用的开题报告一、研究背景数据挖掘技术已经成为了当今科技研究的热点，同时也为企业提供了更多的商业机会。
人寿保险业是金融领域的一个重要组成部分，其业务涉及到客户的风险评估，产品定价，保费根据等核心业务过程。
而数据挖掘技术恰恰能够很好的解决这些问题，提高企业的经营效益。
因此，本文研究数据挖掘技术在人寿保险业务中的研究和应用。
二、研究目的本文旨在通过研究数据挖掘技术在人寿保险业务中的应用，在客户风险评估、产品定价、保费根据等核心业务过程中，提高人寿保险企业的经营效益。
三、研究内容1.客户风险评估。
在利用数据挖掘技术处理大量客户数据的基础上，建立基于风险评估的模型，实现对客户信用、健康状况等方面进行风险评估。
2.产品定价。
在利用数据挖掘技术处理大量历史销售数据和客户数据的基础上，建立基于产品定价的模型，实现对不同客户群体的个性化定价。
3.保费根据。
在利用数据挖掘技术处理大量理赔数据和客户数据的基础上，建立基于保费根据的模型，实现对不同客户群体的个性化保费核定。
四、研究方法本文采用文献资料法、案例分析法和实证研究法相结合的方法进行研究。
1.文献资料法。
通过收集人寿保险业务中数据挖掘技术的相关文献，分析其在该领域的研究现状，为后续研究提供理论基础。
2.案例分析法。
通过对国内外优秀人寿保险企业使用数据挖掘技术的案例进行深入分析，掌握该技术在实际应用中的优越性和局限性。
3.实证研究法。
采用实证研究方法，建立数据挖掘技术在人寿保险业务中的模型，并通过实际数据进行验证。
五、研究意义本文的研究可以为人寿保险行业提供更加精准、高效、便捷的风险评估、产品定价和保费核定服务，提高行业的竞争力和经营效益，对于推动我国金融业与国际先进水平接轨具有重要的现实意义。
保险行业的数据挖掘与分析
保险行业的数据挖掘与分析保险行业是一个信息量庞大的领域，每天都会产生海量的数据。
数据挖掘和分析在保险行业中扮演着重要角色，它们不仅能够帮助保险公司更好地了解客户需求，还能够帮助公司进行风险评估和制定更精确的保险产品。
本文将重点讨论保险行业中数据挖掘与分析的应用。
一、客户需求分析在保险行业中，了解客户需求是至关重要的。
通过数据挖掘和分析技术，保险公司可以收集和分析大量的客户数据，如个人信息、购买渠道、保单投保情况等，从而更好地了解客户的偏好和需求。
通过分析这些数据，保险公司可以精确地推荐适合不同客户群体的保险产品，提高销售效率和客户满意度。
二、风险评估与预测风险评估是保险行业的一项重要工作。
通过数据挖掘和分析技术，保险公司可以对客户的个人情况进行分析，并评估其风险水平。
例如，在车险领域，保险公司可以通过分析客户的驾驶记录、车辆状况等数据对客户的出险概率进行预测，并制定相应的保险政策和定价策略。
通过数据分析，保险公司可以更准确地了解风险分布情况，并及时采取相应的应对措施，降低公司的风险损失。
三、欺诈检测在保险行业中，欺诈行为是一个常见的问题。
保险公司需要能够及时发现欺诈行为，并采取相应的措施进行处理。
通过数据挖掘和分析技术，保险公司可以对保单数据进行模式分析，发现异常行为和欺诈风险。
例如，在理赔领域，保险公司可以通过分析客户的理赔申请、医疗记录等数据，检测是否存在虚假信息和欺诈行为。
通过数据分析，保险公司可以有效预防和减少欺诈行为的发生，保护公司的利益。
四、精确定价与产品开发数据挖掘和分析技术还可以帮助保险公司进行精确定价和产品开发。
通过分析客户的历史购买数据和风险情况，保险公司可以找到不同客户群体的共性和差异性，制定不同的定价策略和产品设计。
例如，在健康险领域，通过分析客户的年龄、性别、体质指数等数据，保险公司可以推出针对不同客户需求的保险产品，提高销售额和市场竞争力。
五、客户关系管理数据挖掘和分析技术还可以帮助保险公司进行客户关系管理。
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K=2 确定初始类中心
8
7
6 5 4 3
2
1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
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重新计 算各类 中心 （均 值）
4 3
2
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11
模型构建
基于决策树分类预测的交叉销售模型
28
建模与分析
聚 类 结 果 业 务 解 析
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建模与分析
利用SPSS Celemetine建立客户交叉销售 模型
模型准确性信息
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建模与分析
通过交叉销售模型预测结果信息：
1
6
活动 评估
5
4
客户名单发放 营销活动推进和监控
营销活动分析 营销活动总结
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6
理论研究
数据挖掘（Data Mining）又称为数据中的知识发现(Knowledge Discover in Database，KDD).简单来说就是从大量数据中提取或”挖掘”知识，行业内公认的 跨行业数据挖掘标准（CRISP-DM）如下图所示：
支持度 S(%) 50 50 75 50
第三次迭代
2-项目集C3 {B,C,E}
2-项集C2 计数 {B,C,E} 2
支持度 S(%)
频繁集3-项集L3 计数
支持度 S(%) 2 50
50
{B,C,E}
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内容提纲
1 2
选题背景和意义 理论研究
2
• 邀请市 场、精 算、运 营、IT部 门的专 家，利用 德尔菲法 确定和本 次营销目 标相关的 变量12个
3
• 对12个变 量进行相 关性分 析，对于 相关性大 于0.7的作 为建模变 量。最终 选择了8个 细分变 量。
客户细分变量 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ 年龄 性别 是婚姻状况 否有子女 客户层级 实际缴纳保 费之和 ⑦ 有效保单总 数 ⑧ 有效件均保 费
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建模与分析
利用SPSS Celemetine 聚类过程图
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建模与分析
聚 类 结 果 图
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是否有孩子 2、男性已婚 30 岁以上或女性 已婚 27 岁以上一定有子女，补 'Y';
是否吸烟 是否有驾照
住址 学历 电话
根据健康告知判断 根据客户财务告知判断
泛化为城区和郊区 客户教育程度 客户联系电话
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工作电话 23
客户工作电话
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20
数据收集
Call_Center
个险核心
团险核心
数据读取
数据清 理
数据集成 和转化
数据泛 化
数据质 量探测
目标数据库
ECIF（企业 客户信息 库）
数据源
数据采集
数据仓库
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模型构建
基于关联规则的二次销售模型
数据源
数据 准备
数据挖掘
分析结果
团险核心数 据库 确定关联产品 变量
数据 采集
数据仓库
数据 输入
输出 结果
二次销售产品 组合预测结果
ECIF数据库
关联规则 Apriori算法 个险核心数 据库
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数据收集
利 用 kettle 进 行 数 据
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ETL
24
数据收集
数据收集后宽表信息
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建模与分析
客户细分变量选取过程
1
• 从80个客 户指标按 照和本次 营销目标 无关的客 户指标进 行中初步 筛选，剩 下50个认 为相关变 量。
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5
理论研究
精准营销的过程
要什 么
3
从哪 收
确定细 分变量
构建模型
用啥 收
收集 数据
如何 规范
结果分析
2
4
识别营销机会、设计营销活动
客户 获取
客户 价值 增长 客户 激活 执行 营销 战役
1 2 3
活动流程设计
客户 挽留
营销工具准备 精准营销培训
供应链式的 供给和需求 链的需求矛 盾，渠道面 临巨大困境
客户角度：开 拓新客户、挽 留老客户、激 活沉睡客户， 提升客户价值 产品角度：了 解客户真正需 求，推出合理 产品组合,提 升客户价值
论文选题 背景及意义
选题背景
选题意义
提升客户满意 度，降低营销 成本，提升公 司核心竞争力
保险密度和 深度和发达 国家比有很 大差距，市 场潜力巨大
数据源
数据准备
数据挖掘
分析结果
团险核心数 据库
确定输入变量
数据 采集 数据 输入 输出 结果
数据仓库
交叉销售预测 结果
ECIF数据库
决策树C5.0算 法
个险核心数 据库
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12
模型算法（C5.0）
C5.0算法采用信息增益率作为对选择分枝属性的分枝准则，计算各属性的 信息增益率，然后选取信息增益率最大的属性作为结点，自顶向下生成决策 树,算法给的工作 流程图如下：
10
模型算法（K-means）
k-means算法，也被称为k-平均或k-均值。 它将各个聚类子集内的所有数据样本的 均值作为该聚类的代表点，通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类 性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立,聚类过程如下：
10 9
10
9 8 7
10
9 8
数据挖掘技术在寿险业精准营销中 研究与应用
学生姓名： 指导教师：
答辩日期：2013-12
1
内容提纲
1 2
选题背景和意义 理论研究
3
4 5
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模型构建 案例研究 总结与展望
2
选题背景及意义
保险业告别 快速增长， 投资回报低， 营销成本持 续上升
收入 下降
支出 上升
准备金不断上调 客户获取和挽留成本大 运营成本持续上升
客户价值 增长
营销困 境 现有资 源
新客户获取成本居高不下
营销活动成本 新产品频出，业绩不好 客户粘度下降，客户满意度下
公司2013年的战略 开业八年积累大量的客户数
据，单个客户价值有很大的提
升空间 现有的ECIF和数据仓库支持
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7
内容提纲
1 2
选题背景和意义 理论研究 模型构建 案例研究 总结与展望
8
3
4 5
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模型构建
1 2 3
刻画目标客户群的特征 从客户角度进行客户价值提升挖掘 从产品角度实现产品组合预测挖掘
3
4 5
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模型构建 案例研究 总结与展望
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H公司简介
H公司成立于2005年，是一家由国内外实力雄厚的金融保险 集团和知名企业发起设立的全国性寿险公司，经营人寿保险、
健康保险、意外伤害保险等业务。
经营业绩
600000 规模保费（万元）
500000 400000
300000 200000 100000 0 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
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H公司精准营销目标的提出
新单保费下降
降息导致保险新业务利差减少 资本市场低迷，投资回报降低
降
BEIHANG UNIVERSITY SEM-MBA-MB1108404
Байду номын сангаас
19
H公司精准营销目标的提出
以购买了爱心家庭产品客户和未购买爱心家庭产品客户 为研究对象，达到： 1、通过分析购买爱心家庭产品客户的特征，预测未购买 此产品但有可能购买实行交叉销售,购买率不低于 30%。 2、分析购买了爱心家庭产品的客户还购买了何种产品， 在购买了爱心家庭产品中寻找二次营销机会，购买率 不低于20%。 客户 细分 交叉 销售 二次 营销 客户 价值 增长
50 75
75 75
第二次迭代
2-项目集C2 {A,B} {A,C} {A,E} {B,C} {B,E} {C,E}
2-项集C2 计数 {A,B} {A,C} {A,E} {B,C} {B,E} {C,E}