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淺談客戶細分下的保險營銷論文
1客戶細分理論與模型
1.1客戶細分理論
客戶細分是指在已劃分好的特定市場中,根據客戶的基本特征,行為特征,價值特征等將客戶細分為具有不同險種消費需求的群體。細分能夠幫助企業找出高價值客戶和潛在客戶,區分客戶的忠誠度和較易流失的客戶,可以有針對性地提供保險產品和服務。客戶細分一般有幾種方式,主要如下:
1)基于人口統計的細分:性別、年齡、戶籍、職業、收入、教育程度等。
2)基于客戶價值的細分:已繳保費、代繳保費、件均保費等。
3)基于客戶行為的細分:首次購買保單日期、最近一次購買保單日期、購買的險種等。
4)基于客戶態度的細分:對資費敏感程度、對服務滿意程度、對企業的認同度等。由于各種細分方式,均僅從一個維度進行切入,后續刻畫客戶會造成比較單一和片面的問題。因此,本文針對基于人口統計、價值、行為這三種細分方式,分別進行聚類,最終將結果再進行統一整理合并。至于基于客戶態度的細分方式,由于數據獲取難度較大,暫不考慮。
1.2客戶細分模型
客戶細分一般采用聚類的數據挖掘方法建立模型。聚類方法是指:根據數據記錄的相似性對其進行歸組,使群與群之間差別很明顯,而同一個群之間的數據盡量相似。在這種情況下,分群將把類似的顧客歸組到一起,同時最大程度地體現按此方式組成的不同顧客組之間的差異。常用的聚類方法有:基于劃分的聚類,基于層次的聚類,基于密度的聚類等。本文中基于實際數據量大小和處理效率,采用K-MEANS算法進行聚類。
2基于聚類算法的壽險客戶細分
2.1數據準備
以某月的壽險個險投保人寬表作為拍照群體,按照10%左右進行隨機抽樣,生成約10萬客戶進行建模,字段涵蓋客戶基礎信息、投保人價值信息、投保人行為信息、投保人購買產品信息等,共計400余個字段。
2.2數據探索
在獲取數據之后,需首先對需要建模的數據進行探索。數據探索一般會根據字段類型,對字符型字段采用分布分析,對數值型字段采用集中度和離散度的分析(包括:均值,中位數,方差,分位數等),主要目的是查看輸入變量是否有缺失值、單一值、單類別取值過大、極值等影響。結合后續的聚類分析,本文對缺失值超過20%的字段、單一值字段、單類別取值過大的字段均直接進行剔除,對極值的整條記錄進行剔除。
2.3變量篩選
經過上述處理后,剩余變量約為100個,根據人口統計、客戶價值、客戶行為三種方式,對變量進行分類篩選。1)人口統計方式:取客戶的年齡作為細分變量。因為年齡層次不同的客戶,往往也會有不同的保險需求,同時,年齡也可以間接反映客戶所處于的生命周期階段和消費水平能力等。因此,直接將年齡劃分成如下五段:19-30歲、31-40歲、41-50歲、51-60歲、60歲以上,即對應五個用戶群。2)客戶價值方式:衡量投保人的保費價值,此部分變量較多,需做降維處理。主要方法是通過相關分析、主成分分析和變量聚類,發現相關性較高的變量,并將這些高相關性變量組成一類。在每類中,根據1-R**2Ratio指標和業務人員經驗,選取1-2個有代表性的變量。最終,選取四個變量如下:件均保費、已繳保費、未繳保費、躉交保費。3)客戶行為方式:衡量投保人的行為方式。同樣,此部分變量納入較多,需做降維處理,具體方法同上。最終,選取變量如下:首次購買保單距今時長、保單數量、加保次數、為他人購買保單數量、不同險種購買保單數等字段。
2.4模型建立和檢驗
通過SPSS軟件,運用K-MEANS快速聚類方法對上述價值變量和行為變量進行聚類。由于K-MEANS需要預先設置聚類數目,一般可以從初始值4開始,不斷增加聚類數,并觀察聚類結果進行評估。聚類評估主要可以從以下兩方面來考慮:1)輪廓值:SPSS選用輪廓值來評價聚類的好壞。對于不同的聚類組數,可分別求出他們的輪廓值(silhouettewidth),一般該值越大越好,超過0.5,就認為是比較好的分類結果,0.2以下則表明缺少實質的聚類結構。2)業務分析:對聚類的結果,從業務上進行分析。檢驗不同類之間的聚類變量均值或分布是否有顯著差異,來衡量類與類之間的相異性。此外,業務上的可解釋性也是重要的判斷準則).
2.5應用與實施
針對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)進行整合歸并,最終形成25個聚類群體,有針對性的開展營銷.
3總結與展望
為了彌補以往客戶細分方式唯一的不足,本文從客戶的人口統計信息、客戶價值信息、客戶行為信息三個維度進行客戶細分,采用K-MEANS算法進行快速聚類,并對最終結果進行有效合并,提出相對應的營銷策略和產品提升方案。保險營銷效果,不僅與客戶的選取相關,營銷策略、營銷渠道、營銷時間等方面也是影響成功率的重要因素,后續可將細分結果與推送系統相結合,進一步對客戶的渠道偏好等進行分析。
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