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1客戶細分理論與模型

1.1客戶細分理論

客戶細分是指在已劃分好的特定市場中，根據客戶的基本特征，行為特征，價值特征等將客戶細分為具有不同險種消費需求的群體。細分能夠幫助企業找出高價值客戶和潛在客戶，區分客戶的忠誠度和較易流失的客戶，可以有針對性地提供保險產品和服務。客戶細分一般有幾種方式，主要如下：

1）基于人口統計的細分：性別、年齡、戶籍、職業、收入、教育程度等。

2）基于客戶價值的細分：已繳保費、代繳保費、件均保費等。

3）基于客戶行為的細分：首次購買保單日期、最近一次購買保單日期、購買的險種等。

4）基于客戶態度的細分：對資費敏感程度、對服務滿意程度、對企業的認同度等。由于各種細分方式，均僅從一個維度進行切入，后續刻畫客戶會造成比較單一和片面的問題。因此，本文針對基于人口統計、價值、行為這三種細分方式，分別進行聚類，最終將結果再進行統一整理合并。至于基于客戶態度的細分方式，由于數據獲取難度較大，暫不考慮。

1.2客戶細分模型

客戶細分一般采用聚類的數據挖掘方法建立模型。聚類方法是指：根據數據記錄的相似性對其進行歸組，使群與群之間差別很明顯，而同一個群之間的數據盡量相似。在這種情況下，分群將把類似的顧客歸組到一起，同時最大程度地體現按此方式組成的不同顧客組之間的差異。常用的聚類方法有：基于劃分的聚類，基于層次的聚類，基于密度的聚類等。本文中基于實際數據量大小和處理效率，采用K-MEANS算法進行聚類。

2基于聚類算法的壽險客戶細分

2.1數據準備

以某月的壽險個險投保人寬表作為拍照群體，按照10%左右進行隨機抽樣，生成約10萬客戶進行建模，字段涵蓋客戶基礎信息、投保人價值信息、投保人行為信息、投保人購買產品信息等，共計400余個字段。

2.2數據探索

在獲取數據之后，需首先對需要建模的數據進行探索。數據探索一般會根據字段類型，對字符型字段采用分布分析，對數值型字段采用集中度和離散度的分析（包括：均值，中位數，方差，分位數等），主要目的是查看輸入變量是否有缺失值、單一值、單類別取值過大、極值等影響。結合后續的聚類分析，本文對缺失值超過20%的字段、單一值字段、單類別取值過大的字段均直接進行剔除，對極值的整條記錄進行剔除。

2.3變量篩選

經過上述處理后，剩余變量約為100個，根據人口統計、客戶價值、客戶行為三種方式，對變量進行分類篩選。1）人口統計方式：取客戶的年齡作為細分變量。因為年齡層次不同的客戶，往往也會有不同的保險需求，同時，年齡也可以間接反映客戶所處于的生命周期階段和消費水平能力等。因此，直接將年齡劃分成如下五段：19-30歲、31-40歲、41-50歲、51-60歲、60歲以上，即對應五個用戶群。2）客戶價值方式：衡量投保人的保費價值，此部分變量較多，需做降維處理。主要方法是通過相關分析、主成分分析和變量聚類，發現相關性較高的變量，并將這些高相關性變量組成一類。在每類中，根據1-R**2Ratio指標和業務人員經驗，選取1-2個有代表性的變量。最終，選取四個變量如下：件均保費、已繳保費、未繳保費、躉交保費。3）客戶行為方式：衡量投保人的行為方式。同樣，此部分變量納入較多，需做降維處理，具體方法同上。最終，選取變量如下：首次購買保單距今時長、保單數量、加保次數、為他人購買保單數量、不同險種購買保單數等字段。

2.4模型建立和檢驗

通過SPSS軟件，運用K-MEANS快速聚類方法對上述價值變量和行為變量進行聚類。由于K-MEANS需要預先設置聚類數目，一般可以從初始值4開始，不斷增加聚類數，并觀察聚類結果進行評估。聚類評估主要可以從以下兩方面來考慮：1）輪廓值：SPSS選用輪廓值來評價聚類的好壞。對于不同的聚類組數，可分別求出他們的輪廓值（silhouettewidth），一般該值越大越好，超過0.5，就認為是比較好的分類結果，0.2以下則表明缺少實質的聚類結構。2）業務分析：對聚類的結果，從業務上進行分析。檢驗不同類之間的聚類變量均值或分布是否有顯著差異，來衡量類與類之間的相異性。此外，業務上的可解釋性也是重要的判斷準則。

2.5應用與實施

針對上述客戶的人口統計信息（按年齡，5類），客戶價值（5類），客戶行為（6類）進行整合歸并，最終形成25個聚類群體，有針對性的開展營銷。

3總結與展望

為了彌補以往客戶細分方式唯一的不足，本文從客戶的人口統計信息、客戶價值信息、客戶行為信息三個維度進行客戶細分，采用K-MEANS算法進行快速聚類，并對最終結果進行有效合并，提出相對應的營銷策略和產品提升方案。保險營銷效果，不僅與客戶的選取相關，營銷策略、營銷渠道、營銷時間等方面也是影響成功率的重要因素，后續可將細分結果與推送系統相結合，進一步對客戶的渠道偏好等進行分析.

作者：楊郁單位：上海交通大學信息安全工程學院