數據開發在壽險客戶關系管理中的應用探討

中國人民人壽保險股份有限公司 姜永濤

數據開發就是從大量的、不完全的、概念性的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又是潛在有用的信息和知識的過程。數據開發可以理解為“從數據中開發知識和信息”。還有很多和這一術語相近似的術語，如知識發現、數據分析、數據融合以及決策支持等。以下筆者將結合自身多年工作經驗，針對數據開發在壽險客戶關系管理中的應用進行闡述。

一、數據開發的具體方法

(一)聚類檢測法

在聚類檢測技術中，不是搜索預先分類的技術，也沒有自變量和因變量之分。例如，可以對顧客的年齡和收入這兩個變量，平等地參與聚類檢驗。因此，聚類檢測也稱為無指導的知識發現或無監督學習。

(二)神經網絡法

神經網絡方法主要用于分類、聚類、特征挖掘、預測等方面。它通過向一個訓練數據集學習和應用所學的知識，生成分類和預測模式。對數據是不定性的和沒有任何明顯模式的情況，應用神經網絡算法比較有效。由于神經網絡具有自我組織和自我學習等特點，能解決許多其他方法難以解決的問題，因此得到普遍的應用。

二、數據開發在壽險客戶關系管理中的應用

(一)分析壽險客戶

伴隨網絡技術以及互聯網安全性的不斷進步，網上保險逐漸成為了一種趨勢。但是，因壽險產品具有較強的專業性，普通客戶難以很好理解其中的問題，這使壽險網上銷售始終無法有所突破，所以當前努力的方向應該是，把專家的意見和建議直接移植到客戶，從而使客戶買到最適合自身情況的壽險種類。

而數據開發的發展，較好的實現了此種移植。當前數據開發得到切實發展，同時也有越來越多的歷史數據能夠幫助我們實施預測。通過神經網絡自我學習的功能，完成客戶的分類，最終發現更適合客戶的險種。

(二)壽險產品的銷售

從當前來看，保險行業經營主體快速增加，業務規模上升較快，利潤空間逐漸變小，這使得保險行業的競爭壓力逐漸增大。所以，維護好原有的客戶群，并且利用交叉銷售以及提升銷售水平來充分體現客戶的生命價值已經變得至關重要了。認識到這一點的重要意義，壽險公司才能積極主動進行交叉銷售，而其中客戶的數據可以有效幫助壽險公司識別交叉銷售以及提升銷售的潛在客戶。然而，這些數據信息一案都是零散分布在企業各個角落當中的，這使壽險公司很難準確了解客戶的個人喜好及其具體行為習慣。例如，有效的交叉銷售決定于投保者的詳細信息。只有極少數的保險人員能夠及時把這些信息進行搜集和整理，最終把握住銷售機遇。

應該把購買諸多保單的客戶資料梳理成檔案，再使用相同的檔案管理方式認真研究其他客戶，以此確定出還有哪些客戶會購買壽險產品，并預測出客戶接來下還會需要什么。唯有如此才能夠有效實施交叉銷售和提升銷售的戰略。

市場一籃子分析方法主要是使用客戶所持有保單的歷史數據與保單的詳細資料、索賠傾向、客戶人口統計學資料及其關鍵變量，預測出交叉銷售的時間，比如，能夠發現客戶遵循著怎樣的投保流程—即首先是交通工具的保險，再者是房屋擁有者的保險，然后是人身保險。我們能夠運用這些信息來對客戶進行評估，進而針對那些或許會遵循這種規律的客戶進行直接營銷。

(三)壽險客戶的保持與流失

伴隨各行各業競爭的日趨激烈，企業獲得新客戶的成本已在持續上漲，所以維護好既有的客戶，降低其流失率顯得至關重要。通過分類等技術可以及時判斷出具有這些特性的客戶群體更容易流失掉，利用客戶流預測模型的建立，能夠幫助壽險公司針對有流失傾向的客戶事先采取應對措施，最終將其解決。

在充分認識到此項工作的重要作用之后，許多壽險公司都紛紛建立起了客戶流失預警機制，一般是利用聚類以及分類等模型，針對曾經流失的客戶做出分析，從中找出出現流失的根本原因，在得到原因之后，建立起具有針對性的模型，對既有客戶實施評價，當某位客戶的風險系數到達一定程度時，通常就被認為存在流失的風險。這時可以采取一定關懷措施，已達到挽留客戶的作用，最終使客戶流失率降至最低。

(四)壽險客戶欺詐風險

對于可能出現的欺詐風險進行及時、有效、準確的預測具有重大意義，數據深度開發便能夠充分解決這一難題。具體做法是，通過數據深度開發中意外規律的開發方法、聚類方法以及神經網絡方法，針對客戶數據倉庫當中的數據實時分析和研究，找出容易產生欺詐行為的根本原因，以便及時、準確的監視、評價、預警以及管理各種欺詐風險，最終通過有效規范以及相關監督辦法，在欺詐風險出現前進行有效預防。

三、結束語

總而言之，數據深度開發在處理壽險客戶關系管理中的有效應用，可以促使企業以最快的速度以及更高的效率處理各種問題，因而，針對這一問題進行深入分析和研究，具有重要意義。

[1]朱筱蘭,席曉乾.淺談數據挖掘技術在增值業務中的應用[A].四川省通信學會2012年學術年會論文集[C],2012

[2]林彥,蔡啟明.客戶資源價值分析及綜合評價[A].管理科學與系統科學研究新進展——第8屆全國青年管理科學與系統科學學術會議論文集[C],2005

[3]王偉輝,耿國華,陳莉.數據挖掘技術在壽險業務中的應用[J].計算機應用與軟件,2008;03