淺談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)助推保險(xiǎn)業(yè)務(wù)發(fā)展及差異化營(yíng)銷(xiāo)論文

　　外資保險(xiǎn)公司進(jìn)入中國(guó)保險(xiǎn)市場(chǎng)已有10個(gè)年頭了。憑借先進(jìn)的服務(wù)理念和差異化的產(chǎn)品，外資保險(xiǎn)公司已逐漸在中國(guó)市場(chǎng)站穩(wěn)腳跟，并不斷謀求新的發(fā)展。2011年4月，中美大都會(huì)人壽與聯(lián)泰大都會(huì)人壽合并更名為中美聯(lián)泰大都會(huì)人壽保險(xiǎn)有限公司(以下簡(jiǎn)稱“大都會(huì)人壽”)。大都會(huì)人壽欲集合美國(guó)大都會(huì)集團(tuán)在保險(xiǎn)業(yè)的豐富經(jīng)驗(yàn)以及上海聯(lián)和投資有限公司對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的準(zhǔn)確把握兩大優(yōu)勢(shì)，發(fā)力中國(guó)市場(chǎng)。

　　在新的發(fā)展時(shí)期，大都會(huì)人壽開(kāi)始著手新品牌建設(shè)，并不斷加強(qiáng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新以及差異化營(yíng)銷(xiāo)。中美聯(lián)泰大都會(huì)人壽保險(xiǎn)有限公司助理副總裁楊平中對(duì)本刊記者表示，大都會(huì)人壽特別成立了專門(mén)的多元行銷(xiāo)部門(mén)。

　　新的業(yè)務(wù)發(fā)展和營(yíng)銷(xiāo)需求對(duì)大都會(huì)人壽的IT系統(tǒng)提出了新的要求。楊平中表示，這些要求主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：一是系統(tǒng)安全，確保業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和客戶資料的安全性;

　　二是靈活便捷，IT系統(tǒng)能夠迅速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求，支持網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)，并且易于新技術(shù)的開(kāi)發(fā)、應(yīng)用;三是便于集團(tuán)內(nèi)部資源交流與共享，例如業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的共享等。

　　新公司成立后業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng)對(duì)IT系統(tǒng)提出新的要求，帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。如何借助信息科技推動(dòng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)助推保險(xiǎn)業(yè)務(wù)發(fā)展及差異化營(yíng)銷(xiāo)本刊記者高曙東發(fā)展成為當(dāng)務(wù)之急，其中，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘助力業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)成為發(fā)展保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的重要技術(shù)手段之一。楊平中總結(jié)了大都會(huì)人壽數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的四個(gè)發(fā)展階段：一是客戶資料庫(kù)的整理，比如借助IT技術(shù)查漏補(bǔ)缺;二是建立客戶關(guān)系管理系統(tǒng);

　　三是，利用數(shù)據(jù)挖掘整合銷(xiāo)售策 略;四是，實(shí)現(xiàn)快速的、無(wú)形的、自動(dòng)化的保險(xiǎn)客制化服務(wù)。

　　數(shù)據(jù)挖掘獲得的新信息可與執(zhí) 行信息結(jié)合，用于在線分析處理和報(bào)表系統(tǒng)，并根據(jù)需要發(fā)布給保險(xiǎn)公司各個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)。保險(xiǎn)公司決策人員可利用數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解決重要業(yè)務(wù)問(wèn)題，“如制定企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃時(shí)，我們會(huì)提出‘如何提高投資回報(bào)率或營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)收益’等問(wèn)題，以推動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用。”“中國(guó)保險(xiǎn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，只有真正了解客戶的需求才能搶占市場(chǎng)�！睂�(duì)于大都會(huì)人壽這樣一個(gè)以人為本、以客戶為中心、以愛(ài)為出發(fā)點(diǎn)的外資企業(yè)，“了解客戶”是其得以在中國(guó)市場(chǎng)生存、發(fā)展的核心策略。楊平中介紹，引進(jìn)“客戶關(guān)系管理系統(tǒng)(CRMSystem)”和“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(DataMining Technology)”是大都會(huì)人壽實(shí)現(xiàn)這一核心策略的重要步驟之一。

　　客戶關(guān)系管理主要應(yīng)用于大都會(huì)人壽的保險(xiǎn)銷(xiāo)售、市場(chǎng)行銷(xiāo)和客戶服務(wù)等領(lǐng)域，通過(guò)產(chǎn)品、渠道和客戶體驗(yàn)三個(gè)途徑實(shí)現(xiàn)。CRM產(chǎn)生于20世紀(jì)90年代后期，并于20012003年受到重視，如今已發(fā)展成為一個(gè)重要的數(shù)據(jù)分析工具，甚至成為信息技術(shù)推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展的一個(gè)重要的策略手段。

　　“我們將CRM定義為一個(gè)整合了人力、流程、技術(shù)的平臺(tái)，基于這個(gè)平臺(tái)創(chuàng)造客戶最大價(jià)值;同時(shí)CRM也集中體現(xiàn)了大都會(huì)人壽的市場(chǎng)策略，即全面考慮所有面對(duì)客戶的機(jī)會(huì)，通過(guò)與客戶的緊密溝通提升客戶價(jià)值，并持續(xù)保持有價(jià)值客戶的忠誠(chéng)度，進(jìn)而激發(fā)其購(gòu)買(mǎi)潛力�！睏钇街懈嬖V記者，CRM分為“操作型(Operational)”和“分析型的(Analytic)”兩類(lèi)，大都會(huì)人壽主要采用分析型客戶關(guān)系管理系統(tǒng)(Analytic CRM System)。操作型客戶關(guān)系管理采用以客戶為中心的記錄方式，可以實(shí)現(xiàn)與客戶的聯(lián)系溝通，但卻不能確定這種溝通方式是否最符合客戶需求。對(duì)于大都會(huì)人壽來(lái)說(shuō)，最為迫切的需求是，明確客戶的真實(shí)需求。

　　分析型客戶關(guān)系管理，也稱后臺(tái)或戰(zhàn)略型客戶關(guān)系管理，強(qiáng)調(diào)通過(guò)對(duì)客戶前端行為的分析來(lái)判斷客戶需求。因此，分析型客戶關(guān)系管理，需要先進(jìn)的技術(shù)收集、處理大量的客戶信息以便于分析，并依靠合理的流程優(yōu)化客戶體驗(yàn)，增強(qiáng)客戶忠誠(chéng)度，最終提高公司收益。為了獲得理想的分析效果，還需要借助客戶管理軟件來(lái)增強(qiáng)分析容量及分析能力，或與商業(yè)信息提供商合作。

　　楊平中介紹，基于長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展考慮，大都會(huì)人壽2010年底成立了專業(yè)團(tuán)隊(duì)，致力于實(shí)現(xiàn)分析型客戶關(guān)系管理，計(jì)劃兩年內(nèi)完成兩項(xiàng)主要任務(wù)：建立基礎(chǔ)框架以及整合營(yíng)銷(xiāo)策略，為客戶、合作伙伴及大都會(huì)人壽公司自身創(chuàng)造最大價(jià)值。

　　在楊平中看來(lái)，CRM是策略、是系統(tǒng)，數(shù)據(jù)挖掘則是一種態(tài)度，或是一門(mén)技術(shù)，它起步于資料存儲(chǔ)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析得到客戶行為模式，并以此支持企業(yè)決策及商業(yè)活動(dòng)。為了與客戶建立有效的互動(dòng)關(guān)系，必須要知道客戶正在做什么、記住客戶做過(guò)什么、從客戶體驗(yàn)中得到經(jīng)驗(yàn)，依據(jù)經(jīng)驗(yàn)制定有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)策略，提升客戶價(jià)值。

　　合并以來(lái)，大都會(huì)人壽對(duì)營(yíng)銷(xiāo)策略進(jìn)行了一定的調(diào)整，開(kāi)始從以交易為本向以客戶為本轉(zhuǎn)變。對(duì)客戶的劃分也不再拘泥于高、中、低端或一、二、三線城市的方式，而是依據(jù)客戶需求進(jìn)行定位，提供更加積極主動(dòng)的服務(wù)。在對(duì)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的利用方面，記錄每一次客戶(或準(zhǔn)客戶)接觸的溝通情況，將外呼電話銷(xiāo)售、在線咨詢服務(wù)等視為絕佳的客戶行為學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，同時(shí)將現(xiàn)有資料、歷史資料、外部資料等進(jìn)行整合，選取、分類(lèi)、轉(zhuǎn)換后，融入一個(gè)設(shè)計(jì)好的關(guān)聯(lián)式資料庫(kù)中，為后續(xù)分析工作做好準(zhǔn)備。

　　為了滿足中國(guó)市場(chǎng)快速發(fā)展的需求，大都會(huì)人壽采用了重疊并行的方式，一方面利用已有的資料進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘;另一方面，正在選擇擁有豐富實(shí)施經(jīng)驗(yàn)的客戶管理軟件或數(shù)據(jù)挖掘的供應(yīng)商，合作建設(shè)安全的大都會(huì)人壽專屬的資料倉(cāng)儲(chǔ)。

　　楊平中介紹，大都會(huì)人壽的數(shù)據(jù)挖掘有別于傳統(tǒng)的“資料探索”方式，而是采用了“不預(yù)設(shè)立場(chǎng)”的“資料模型(Data Modeling)”方式。資料模型的建立大致分為以下幾個(gè)步驟。

　　①統(tǒng)計(jì)描述(Profiling):常態(tài)性的數(shù)值統(tǒng)計(jì)，利用簡(jiǎn)單的方式對(duì)客戶、商品、流程進(jìn)行描述，宏觀了解所分析的對(duì)象，這一步是基礎(chǔ)分析，簡(jiǎn)單卻有效。

　�、诜诸�(lèi)(Classification)：是最常用的處理方法之一，例如將分析對(duì)象區(qū)分為好或不好、買(mǎi)或不買(mǎi)、對(duì)于特定市場(chǎng)活動(dòng)回應(yīng)或不回應(yīng)等。

　�、墼u(píng)估(Estimation)：類(lèi)似于分類(lèi)的工作，與分類(lèi)不同的是，分類(lèi)主要處理離散形態(tài)的資料，評(píng)估是對(duì)連續(xù)型資料的分析。例如對(duì)于特定客戶銷(xiāo)售多少保險(xiǎn)金額比較適合，對(duì)保費(fèi)進(jìn)行預(yù)估等。

　�、芊秩�(Clustering)：又稱區(qū)隔，即分眾，通常是利用多種特性找出一種分類(lèi)的方式，將客戶分成不同的群體，并施以不同的策略，以降低成本或增加成功的機(jī)率。

　�、蓐P(guān)聯(lián)(Association)：關(guān)聯(lián)就是一個(gè)事件對(duì)于另一事件相關(guān)性的分析，在零售業(yè)中又稱為購(gòu)物籃分析。一個(gè)主要應(yīng)用就是商品銷(xiāo)售順序分析，例如購(gòu)買(mǎi)意外保險(xiǎn)的人，傾向于再次購(gòu)買(mǎi)意外保險(xiǎn)，而較不愿意購(gòu)買(mǎi)終身壽險(xiǎn)。

　�、揞A(yù)測(cè)(Prediction)：所有的模 型都有一個(gè)目標(biāo)，即希望可以探測(cè)未來(lái)，以便能夠事先做好準(zhǔn)備。例如預(yù)測(cè)未來(lái)6個(gè)月內(nèi)哪些客戶有可能退掉保險(xiǎn)，公司則提供主動(dòng)的服務(wù)讓客戶放棄退保等。

　　在具體的應(yīng)用上，上述步驟主要基于回應(yīng)模型、理賠詐欺探測(cè)模型、交叉或向上銷(xiāo)售模型FCC以及客戶生命價(jià)值評(píng)價(jià)模型實(shí)現(xiàn)。

　　目前，大都會(huì)人壽主要應(yīng)用在交叉或向上銷(xiāo)售模型上。

　　當(dāng)前，很多保險(xiǎn)公司已經(jīng)開(kāi)始借助專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘軟件來(lái)分析諸如客戶到底需要多少保險(xiǎn)、需要什么種類(lèi)的保險(xiǎn)，并根據(jù)客戶的不同需求為其量身定做保險(xiǎn)計(jì)劃。大都會(huì)人壽更是將數(shù)據(jù)分析作為助推其業(yè)務(wù)發(fā)展的關(guān)鍵點(diǎn)。“數(shù)據(jù)挖掘在國(guó)際上發(fā)展不過(guò)50年時(shí)間，在國(guó)內(nèi)的應(yīng)用尚待開(kāi)發(fā)�！睏钇街斜硎荆�和國(guó)內(nèi)本土的保險(xiǎn)公司相比，包括大都會(huì)人壽在內(nèi)的外資保險(xiǎn)公司一直在追求差異化發(fā)展，為客戶提供差異化的產(chǎn)品、差異化的營(yíng)銷(xiāo)。這些都需要借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

【淺談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)助推保險(xiǎn)業(yè)務(wù)發(fā)展及差異化營(yíng)銷(xiāo)論文】相關(guān)文章：

淺談反病毒數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)分類(lèi)挖掘論文02-19

淺談企業(yè)文化助推企業(yè)科學(xué)發(fā)展論文02-16

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的教學(xué)輔助系統(tǒng)應(yīng)用論文03-16

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在就業(yè)指導(dǎo)的應(yīng)用論文02-27

數(shù)據(jù)挖掘與企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)策略探究03-29

數(shù)據(jù)挖掘論文的參考文獻(xiàn)01-07

淺談差異化經(jīng)營(yíng)與企業(yè)可轉(zhuǎn)型發(fā)展11-27

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在Web信息檢索中的應(yīng)用研究論文12-01

數(shù)據(jù)挖掘論文的參考文獻(xiàn)范文02-18

時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘研究論文提綱03-27