數(shù)據(jù)挖掘在保險(xiǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷中的應(yīng)用開(kāi)題報(bào)告-wenkub.com
2025-03-23 00:52 本頁(yè)面
【正文】 目前實(shí)驗(yàn)室提供的環(huán)境可以存儲(chǔ)大約2億條數(shù)據(jù)，由于運(yùn)算過(guò)程中需要產(chǎn)生大量的中間結(jié)果，因此推測(cè)可以對(duì)大約100萬(wàn)條保險(xiǎn)客戶和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。、實(shí)驗(yàn)條件如果采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、并在其基礎(chǔ)上進(jìn)行查詢分析操作時(shí)，會(huì)出現(xiàn)檢索速度慢以及不易擴(kuò)展的問(wèn)題，提出基于GP的分布式存儲(chǔ)模型（如圖所示）。本課題對(duì)保險(xiǎn)用戶的分類方法雖然還屬于當(dāng)前流行的大類分析方法中的類型，但相比一般粗糙的分類方式，我們采用了更精細(xì)、更深入的分類方法，當(dāng)然對(duì)分類算法就需要進(jìn)行深入的定制、優(yōu)化研究。中國(guó)人對(duì)保險(xiǎn)產(chǎn)品的認(rèn)知和偏好，明顯與西方不同，而保險(xiǎn)行業(yè)在中國(guó)的真正的發(fā)展時(shí)間還很短，很多與中國(guó)國(guó)情和文化有關(guān)聯(lián)的問(wèn)題都沒(méi)有得到比較深入的研究。 關(guān)鍵技術(shù)方法 關(guān)鍵問(wèn)題一：產(chǎn)品分類、客戶分層，客戶分類。針對(duì)于客戶的管理，我們要做到對(duì)客戶的分層，分類管理，把客戶按照現(xiàn)居住地，性別，家庭狀況，以及收入情況等屬性進(jìn)行細(xì)分。（3） 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。（2） 數(shù)據(jù)集成。針對(duì)于空缺值的處理，我們可以采用回歸、貝葉斯形式化方法工具或判定樹(shù)歸納等確定空缺值。當(dāng)客戶數(shù)量提高、相應(yīng)的信息量增多、所需保險(xiǎn)種類復(fù)雜化，如果只依靠傳統(tǒng)的營(yíng)銷模式來(lái)解決問(wèn)題，那必定帶來(lái)很大的人力和財(cái)力的損傷，同時(shí)會(huì)降低工作效率。未來(lái)的保險(xiǎn)市場(chǎng)必將是保險(xiǎn)產(chǎn)品不斷得到創(chuàng)新的市場(chǎng)。二是序列問(wèn)題,即假定一個(gè)用戶購(gòu)買的產(chǎn)品的時(shí)間是不同的,而且分析時(shí)需要突出時(shí)間先后上的關(guān)聯(lián),這是關(guān)聯(lián)問(wèn)題的一種特殊情況。特別是在我國(guó)的許多大型國(guó)有企業(yè)中,比如保險(xiǎn)、銀行、證券、電信等,這些企業(yè)都擁有海量的數(shù)據(jù)資源,且企業(yè)經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)大,行業(yè)規(guī)模擴(kuò)展快速等特點(diǎn),其在數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)應(yīng)用方面已經(jīng)邁出了堅(jiān)實(shí)的一步.保險(xiǎn)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘就是從保險(xiǎn)行業(yè)所積累的大量數(shù)據(jù)信息中，通過(guò)知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)，發(fā)掘感興趣的模式或知識(shí)，來(lái)滿足保險(xiǎn)行業(yè)和監(jiān)管部門的應(yīng)用要求。在國(guó)外,保險(xiǎn)、零售、銀行等企業(yè)引入數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)相關(guān)工具所占的比例最高,這些企業(yè)在成功引進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘工具以后,銷售營(yíng)業(yè)額、市場(chǎng)份額等相比以前都有大幅提升。但是真正意義上的精準(zhǔn)營(yíng)銷在國(guó)內(nèi)的發(fā)展起步比較晚,中國(guó)企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷的核心,包括“客戶識(shí)別”“客戶分析”“客戶互動(dòng)”“客戶體驗(yàn)”的數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷專業(yè)領(lǐng)域,往往知之甚少,因此中國(guó)企業(yè)普遍較為缺少精準(zhǔn)營(yíng)銷的意識(shí),與這種現(xiàn)象在一定程度上也體現(xiàn)了精準(zhǔn)營(yíng)銷在中國(guó)發(fā)展的不成熟。而在這其中，以數(shù)據(jù)分析挖掘所支撐的目標(biāo)響應(yīng)概率（Probability）是核心，在此基礎(chǔ)上將會(huì)圍繞產(chǎn)品功能優(yōu)化，目標(biāo)用戶細(xì)分，活動(dòng)創(chuàng)意，渠道優(yōu)化，成本的調(diào)整等重要環(huán)節(jié)和要素，共同促進(jìn)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)持續(xù)完善，甚至成功。Prospects（消費(fèi)者，目標(biāo)用戶）。營(yíng)銷活動(dòng)不單純是在促銷,而是與客戶有效的溝通。首先要了解、研究、分析消費(fèi)者的需要與欲求，而不是先考慮企業(yè)能生產(chǎn)什么產(chǎn)品；消費(fèi)者所愿意支付的成本（Cost）。科
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