【摘 要】
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财险行业近几年发展形势向好,市值比重连年攀升,各大财险公司处于重要的战略机遇期,管理者越来越看重客户关系管理。良好的客户关系管理能够助力财险公司更好地把握行业脉搏,应对市场挑战,而客户分类与客户终身价值评估是客户关系管理的两个核心要素。在大数据环境下,客户价值评估更加依赖于精准的客户分类。鉴于此,本文从客户分类与客户终身价值评估两大重点内容入手,从定性和定量两个方面进行客户关系管理研究。数据挖掘技
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财险行业近几年发展形势向好,市值比重连年攀升,各大财险公司处于重要的战略机遇期,管理者越来越看重客户关系管理。良好的客户关系管理能够助力财险公司更好地把握行业脉搏,应对市场挑战,而客户分类与客户终身价值评估是客户关系管理的两个核心要素。在大数据环境下,客户价值评估更加依赖于精准的客户分类。鉴于此,本文从客户分类与客户终身价值评估两大重点内容入手,从定性和定量两个方面进行客户关系管理研究。数据挖掘技术为客户分类提供了有力的方法支撑,但是大量不确定信息的存在使得现有技术在挖掘过程中容易造成信息损失,同时客户终身价值评估模型中各属性权重的确定也会面临不确定性。因此,本文首先将犹豫模糊集理论与聚类技术相结合,提出了犹豫模糊聚类算法,并通过实证研究验证所提算法的有效性。然后研究了犹豫模糊熵在属性权重给分中的重要作用,使得客户分类及价值评估过程更加精准。本文以RFM(Recency,Frequency,Monetary)模型为理论基础,提出财险客户分类及价值评估属性指标。RFM模型能够从客户投保行为的近度、频度、值度三个维度衡量财险客户的终身价值,但是对于构成财险公司成本与风险的理赔金额缺少相应度量,理赔金额直接降低了客户的终身价值,故本文将一定时间段内某客户发生的理赔额度(C)添加到RFM模型中,扩充为RFMC模型,提出犹豫模糊终身价值得分计量模型。本文实证部分首先运用随机森林算法从客户生命周期、价值等级、风险等级三个方面对财险客户进行了分类群分析,得到每一客户的类别属性。然后采用犹豫模糊集理论改进硬聚类算法,将客户集分为四个类群,与K-Means聚类效果进行比较分析,发现本文提出的犹豫模糊聚类效果准确率更高。最后计算得出每类财险客户的终身价值得分,并根据得分提出针对性的管理建议。
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