保險行業(yè)電話銷售模式下客戶質(zhì)量評級（基于數(shù)據(jù)挖掘）

張磊+韓文騰+汪國飛

摘 要：本文結(jié)合保險行業(yè)電話銷售模式發(fā)展現(xiàn)狀以及當(dāng)下較為先進的數(shù)據(jù)挖掘的概念對保險行業(yè)電話銷售模式下客戶質(zhì)量評級做進一步探討。

關(guān)鍵詞：保險行業(yè)；電話銷售；質(zhì)量評級；數(shù)據(jù)挖掘

一、數(shù)據(jù)挖掘在電話銷售中的應(yīng)用

電話銷售是國內(nèi)保險業(yè)在傳統(tǒng)電話服務(wù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新型業(yè)務(wù)營銷模式。它是以電話為主要的溝通手段同時借助網(wǎng)絡(luò)、傳真等媒介進行保險推介的商業(yè)活動。數(shù)據(jù)挖掘能夠利用關(guān)聯(lián)分析、分類、偏差檢測、預(yù)測、特征規(guī)則分析技術(shù)并結(jié)合過去電話訪談、成交紀錄建立預(yù)測模型，協(xié)助電話行銷人員找出較有購買意愿的潛在客戶，讓行銷人員不必再亂槍打鳥，提升電話銷售成交率。同時數(shù)據(jù)挖掘模型結(jié)果可以與電話行銷中心內(nèi)部系統(tǒng)整合，為電話行銷人員提供最及時的幫助。短信、郵寄、遞送等輔助方式，完成保險產(chǎn)品的推薦、咨詢、報價、下單等主要營銷過程。

二、客戶質(zhì)量評級

保險市場是一個典型的信息不對稱市場，最大誠信原則是保險經(jīng)營的基礎(chǔ)，是保護交易雙方利益、防范和化解經(jīng)營風(fēng)險的前提。目前在保險市場客戶的信用缺失的主要表現(xiàn)為：投保前隱瞞信息制造假象、投保后拖欠保費、出險后虛報損失蓄意騙陪。這種信用缺失和道德風(fēng)險嚴重阻礙了保險行業(yè)的進一步發(fā)展，保險業(yè)的信用貧乏已經(jīng)成為制約國內(nèi)保險市場發(fā)展的“瓶頸”。保險企業(yè)對客戶建立質(zhì)量評級體系可以將信用評價引入保險市場，提高道德風(fēng)險的隱性成本，增強保險公司行銷效率，降低信息不對稱的程度，規(guī)范行業(yè)發(fā)展。

三、基于數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)建客戶質(zhì)量評級體系

客戶評估模型的構(gòu)建步驟為：模型目標確定、數(shù)據(jù)源識別、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、建立評估模型、模型建議及解釋。保險行業(yè)客戶質(zhì)量評級指標體系包含三個變量：個人變量、經(jīng)濟變量、風(fēng)險變量。個人變量主要包括性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)、居住穩(wěn)定性。經(jīng)濟變量主要包含：月平均收入、銀行存款、不動產(chǎn)。風(fēng)險變量主要包含：險種類別和賠付率。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要從四個方面在保險行業(yè)客戶質(zhì)量評級方面得到應(yīng)用：（1）獲取客戶。利用聚類、決策樹和相關(guān)分析建立客戶質(zhì)量分類模型，通過分析哪些客戶是保險公司的目標客戶，提高客戶獲取的效率。這個過程中對客戶數(shù)據(jù)的提取主要集中在客戶的個人信息如年齡、職業(yè)、學(xué)歷和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)如賠付率、保險金額等。（2）客戶續(xù)保。利用關(guān)聯(lián)分析和相關(guān)分析算法建立險種與客戶類別的關(guān)聯(lián)分析、相關(guān)分析模型，向目標客戶提供適合的產(chǎn)品組合，以提高客戶的黏度和公司的利潤空間。分析流失客戶和續(xù)保客戶的性質(zhì)，通過聚類分析及挖掘多層關(guān)聯(lián)規(guī)則的方式，從客戶的個人信息、投保單數(shù)據(jù)、理賠記錄等數(shù)據(jù)中提取關(guān)聯(lián)規(guī)則從而分析客戶續(xù)保的行為模式。（3）交叉銷售和險種關(guān)聯(lián)。利用關(guān)聯(lián)分析從客戶購買的保險產(chǎn)品中挖掘關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而提高客戶需要的產(chǎn)品組合；使用聚類和分類用于客戶群識別和定向促銷，分析客戶的購買行為，以設(shè)計出具有針對性的交叉銷售產(chǎn)品。（4）欺騙分析和異常模式識別。通過多維分析和離群點分析識別可能的詐騙者和他們的習(xí)慣模式以及異常模式，從而為保險公司的行銷行為提供決策支持。

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（Back Propagation Neural Network）是數(shù)據(jù)挖掘中高級分類方法的一種，在實際中有著廣泛的應(yīng)用。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要應(yīng)用于函數(shù)逼近、模式識別、數(shù)據(jù)壓縮等，是為了解決多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)優(yōu)化而提出來的。通過建立

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對保險個人客戶的歷史信用數(shù)據(jù)進行分析，調(diào)整評估模型的學(xué)習(xí)參數(shù)和連接權(quán)值，可以確定保險客戶的評估指標體系與風(fēng)險系數(shù)間的映射關(guān)系，進而對客戶的風(fēng)險進行評估和分類。客戶的風(fēng)險系數(shù)低對應(yīng)的客戶質(zhì)量就高，對這類客戶可以針對其個人情況和經(jīng)濟情況以及出險和續(xù)保分布制定保險產(chǎn)品組合，并相應(yīng)降低保險費率以促進該類客戶的購買力提升；對于風(fēng)險系數(shù)較高的客戶，則可以相應(yīng)提高費率，降低公司風(fēng)險。出現(xiàn)信用風(fēng)險的客戶往往實際出險及賠付情況與評估結(jié)果差距較大，在客戶管理中可以對分類完全錯誤的客戶進行觀察，來降低信用風(fēng)險。

四、待解決問題及小結(jié)

保險行業(yè)電話銷售模式下建立基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶質(zhì)量評級體系，可以對于解決保險行業(yè)中的逆向選擇和道德風(fēng)險問題、電話銷售模式擾民問題以及行銷過程中的客戶隱私管理問題提供了一種思路。在大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的廣泛應(yīng)用和相對成本的進一步降低為保險公司應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘建立客戶質(zhì)量評級體系提供了可能，但是如何規(guī)范保險公司電話銷售中的擾民問題以及合理處理客戶個人數(shù)據(jù)的隱私問題是保險公司在挖掘過程中不應(yīng)該忽視的。

參考文獻：

[1] Jiawei Han Micheline Jian Pei 數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù). 機械工業(yè)出版社，2012.7