數(shù)據(jù)挖掘在保險(xiǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷中的應(yīng)用-開題報(bào)告(更新版)
【正文】 險(xiǎn)？將來是否會(huì)成為保險(xiǎn)公司的高價(jià)值客戶？ 圍繞保險(xiǎn)領(lǐng)域的不同需求，可將其歸納為：保險(xiǎn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、營(yíng)銷方式創(chuàng)新。國(guó)內(nèi)的多數(shù)企業(yè),為了追上這股浪潮,緊跟信息化革命的步伐,也投入了相當(dāng)大的人力、物力、財(cái)力等來引進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。三十年市場(chǎng)營(yíng)銷的實(shí)踐磨練,中國(guó)企業(yè)積累了很多營(yíng)銷經(jīng)驗(yàn)、也培養(yǎng)了很多營(yíng)銷人才、形成了較為系統(tǒng)的營(yíng)銷理論,從整個(gè)大的層面還是積極的、卓有成效的。Product（產(chǎn)品）：注重產(chǎn)品功能，強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品賣點(diǎn)。4C（Customer、Cost、Convenience、Communication）營(yíng)銷理論以消費(fèi)者需求為導(dǎo)向，重新設(shè)定了市場(chǎng)營(yíng)銷組合的四個(gè)基本要素：瞄準(zhǔn)消費(fèi)者的需求和期望（Customer）。因此,學(xué)習(xí)與運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),也是保險(xiǎn)企業(yè)未來人才培養(yǎng)的一個(gè)重要方面。全日制工學(xué)（工程）碩士學(xué)位論文開題報(bào)告 課題來源及研究的目的和意義 課題來源 自選課題 選題價(jià)值及意義大型的保險(xiǎn)公司已將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，但由于應(yīng)用在保險(xiǎn)行業(yè)的分析模型不是很健全，目前在實(shí)際操作中一般都采用套用現(xiàn)成算法的方式，導(dǎo)致其結(jié)果不是特別的理想。隨著保險(xiǎn)企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)管理的不斷完善,從海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中,獲取有價(jià)值的信息和知識(shí),分析并研究客戶喜好及消費(fèi)行為特征,并推出適合客戶需求的產(chǎn)品,針對(duì)客戶進(jìn)行具體的營(yíng)銷,贏得市場(chǎng)地位,對(duì)于保險(xiǎn)企業(yè)來說,是未來快速發(fā)展、贏得企業(yè)生存的關(guān)鍵。勞朋特（RobertLauterborn）教授提出了與傳統(tǒng)營(yíng)銷的4P相對(duì)應(yīng)的4C營(yíng)銷理論。目前，最為流行的營(yíng)銷模式是3P3C，Probability（概率）：營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)活動(dòng)以概率為核心，追求精細(xì)化和精準(zhǔn)率。三十年改革開放,中國(guó)營(yíng)銷經(jīng)歷了一個(gè)從“無到有”從“有到強(qiáng)”的過程。 20世紀(jì)末,數(shù)據(jù)挖掘在進(jìn)入中國(guó)后,起先在證券業(yè)、銀行業(yè)得到廣泛的應(yīng)用與實(shí)踐,而保險(xiǎn)業(yè)是繼前二者之后,才逐漸引入數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的分析與研究,隨后,采用信息化技術(shù)來提高各保險(xiǎn)公司的競(jìng)爭(zhēng)力也成為共識(shí)。分類問題屬于預(yù)測(cè)性的問題,但又區(qū)別于普通的預(yù)測(cè)問題,其預(yù)測(cè)的結(jié)果是類別而不是具體的數(shù)值。通過對(duì)客戶信息的挖掘來支持目標(biāo)市場(chǎng)的細(xì)分和目標(biāo)客戶群的定位,制定有針對(duì)性的營(yíng)銷措施,包括保險(xiǎn)公司的專職人員、代理人員等傳統(tǒng)渠道以及經(jīng)紀(jì)人、電話、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和銀行等輔助渠道,提高客戶響應(yīng)統(tǒng)率,降低營(yíng)銷成本。還可以用全部變量來替換空缺值、或是用平均值來填充。針對(duì)于數(shù)據(jù)屬性，我們可以刪除一些無關(guān)的屬性、也可以把一些屬性進(jìn)行維歸約，甚至針對(duì)于一些關(guān)鍵性的屬性，我們可以細(xì)化它的屬性。當(dāng)前壽險(xiǎn)行業(yè)（我們目前能拿到主要就是壽險(xiǎn)企業(yè)數(shù)據(jù)）的客戶的分類，一般是基于下面幾個(gè)分類模式的：地理變量、人口統(tǒng)計(jì)變量、心理變量、行為變量。當(dāng)前通用的算法如果不進(jìn)行改進(jìn)和局部的特殊設(shè)計(jì)，顯然不能滿足對(duì)本課題對(duì)應(yīng)的保險(xiǎn)客戶數(shù)據(jù)屬性表與產(chǎn)品表之間進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的運(yùn)算
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