基于客户行为的保险业客户关系管理研究

摘 要 数据挖掘技术自20世纪80年代初产生以来，随着计算机技术的发展与普及，带动了它在商业领域中的应用，有助于保险从爆炸性增长的数据中，挖掘出与经营决策相关的信息与知识，提高决策的针对性和有效性，日益受到关注。在这种背景下，本文首先概述了客户关系管理的价值与发展，进而从两个方面着手，分析了保险企业如何基于客户行为记录，通过数据挖掘技术来改善客户关系管理工作。

关键词 客户行为 数据挖掘 保险业 客户关系管理

一、客户关系管理的价值与发展

客户关系管理是近年来企业组织所关注的议题。越来越多的企业组织开始重视客户价值与创造。企业与客户之间的关系，从传统的以“产品导向”的经营思维，渐渐转型成为以“客户导向”为主的经营思维。随着经营思维的改变，营销方式也从原本的“单一化、大众化”，向“个人化、定制化”方式转变。为了可以准确捕捉到客户的消费偏好与需求，企业需要经由大量的数据采集和分析来认知客户的价值与客户的重要性。针对客户价值，企业可以对其需求做出相对应的调整，为高价值的客户做更为完善的服务，以取得更高的收益回报;对于较低价值的客户则是尽可能压缩对其不必要的资源投入以严控经营成本。

由于近年来科技发展，资料库技术也成为企业所不可或缺的技术;凡客户资料、交易资料，及专案资料等都可借助资料库的技术将之存成数字化的资料并加以管理，甚至可以进一步地对这些资料进行分析以取得隐藏在这庞大资料中有价值的信息或规则。然而要从庞大的资料中取得有价值的信息或有价值的规则并不是一件简单的事情，所以为了解决这样的问题，可以通过资料挖掘的应用，将资料库中的原始资料加以分析并从中提取出有价值的商业知识，以作为企业决策时的依据。

随着市场经济的蓬勃发展对风险管理的需要，以及民众对于保险的保障投资功能日趋理性和成熟的认识，特别是政府管理职能的定位转变，国内保险市场正转型为全面开放的竞争市场，真正体现其经济加速器、社会稳定器的作用。保险市场的竞争日益激烈，无论是实体法人还是民众个人所拥有的保单数逐渐增加。城市普通百姓手上都有一到二张的保单。由此可见，保险市场潜力巨大。保险企业为可持续经营发展的需要，不仅要服务好已成交客户，还要在服务过程中提升客户黏性、挖掘客户价值创造、把握更多创新产品等的商业机会。因此，高效的客户关系管理成为保险企业保持或不断提升市场竞争力的有力砝码。

二、保险业客户关系管理系统的运作

对于一个完整的保险业客户关系管理系统而言，必须将其经营活动贯穿于整个客户生命周期，即，基于客户行为特点建立客户关系管理系统。保险客户生命周期大致上可分成五个阶段：客户的识别(展业)、获取(签单)、转变(批单)、保留(续保)，和忠诚(续保和加保)。保险业客户关系管理系统基本运作架构可以分为六个部分，分别讨论如下：

(1)客户识别。客户识别是企业通过社会各种公共平台或与客户之间的各种互动与交流，收集客户资料，包含：对法人客户行业、资产、品牌、经营理念和效益等等;对个人客户的年龄、性别、消费习惯、交易记录、道德诚信等。这些资料和信息经过分析之后用以评定客户的价值，判定保险产品匹配，推荐保险计划。

(2)客户获取。与客户签署保险合同，即将客户的保障需求用保险产品覆盖，确定保险关系(保险人和被保险人)和成本要素，明确双方履约责任和义务。

(3)客户转变，合同修订。无论法人客户或个人客户，遇到合同约定的重点内容变化时，都需要与保险人进行合同的修订，保险业内称批改保险合同。例如，合同内资产的升值、转移、变更;或个人客户姓名、地址、行业(充分影响保险合同风险评估的事项)等的变化。

(4)客户满意度。客户满意度是指当客户获得保险产品或服务后，与原先期望所得到的价值比较之下的满意程度。

(5)客户忠诚度。由客户的满意度及其他相关信息，可以推估出该客户对于保险企业本身或是其产品的认同感。客户忠诚度会影响该客户是否会流失，也是影响客户与保险企业之间联系的重要指标。

(6)客户价值。客户价值指的是该客户可以提供给保险企业的品牌影响或利润的净值。客户关系管理系统的应用使保险企业有效把握客户行为及生命周期，不断修正经营理念，推出合适服务举措，形成价值创造的良性循环。

三、基于客户行为的资料挖掘技术在客户关系管理中的应用

近年来，资料挖掘在企业界引起了极大的重视，其主因是在于现存的大量信息可以借助资料挖掘的技术进行充分提取，而这些信息资料可以用来当作企业下决策的依据。目前在保险业中，极具使用价值的是跨产业资料挖掘技术，也即CRISP-DM技术，这是一套资料挖掘程序，其中包含着资料挖掘项目中所需的各个阶段与各阶段中的项目，及各项目之间的关联性等。以下将介绍各个阶段的功用：

(1)商业理解。在开始进行资料挖掘之前，有一件事情必须先行确定，那就是以商业角度来理解这次资料挖掘项目所需达成的目标以及需求，评估状况与项目成功的条件，并将其转换成项目成功的目标。

(2)资料理解。本阶段的目的在于确定资料挖掘项目所要用到的资料来源，对资料做初步的收集，并了解资料的分类、属性，进而可以预先思考会有哪些可以衍生的资料分类。

(3)资料准备。本阶段主要目的在于将原始资料经由一连串的处理之后，把其中本次项目用不到的资料，或是与本项目无关的资料去除，且对资料做必要的转换和整合，经过这些处理之后则是产生出来可以用在建模工具的资料集。而这些处理包含表格、记录、类别等的筛选与转换，及资料的清理。

(4)模型建立。在这阶段，应选择并使用各种不同的建模技术，且校正所需的参数以期可以达到最佳效果。由于对应相同的资料挖掘问题可能会用上多种的资料挖掘技术，且对应于不同的资料挖掘技术时，每种技术所需的资料格式也可能不相同。因此，在进行模型建立阶段时，可能会多次返回前一阶段资料准备阶段处理资料。

(5)模型评估。本阶段是用来评估由上一阶段建立的模型是否合乎从商业角度制定的目标与需求，必须针对模型来评估其结果、解释其价值，并进一步评估是否有达到商业上的目标;同时仍需思考建模过程中是否有其他未被考量到的因素。

(6)部署。本阶段为资料挖掘的最后一个阶段，部署阶段的目的在于以使用者了解且能够应用的方式，来实作或是呈现先前所得到的结果，最后再根据这些结果整合所得到的知识，以作为保险企业做出决策的依据。

四、结语

随着网络技术的兴起，全球企业组织陆续导入信息科技，使得资料量以惊人的速度成长。因此，要如何有效率且正确地从极大量资料中找出有用的规则已使知识发掘或资料挖掘成为一个重要的研究议题。在我国保险的发展日渐活跃的背景下，使用资料挖掘的技术从保险交易记录中挖掘出有价值的信息想必能为保险公司带来不少的利润;若之后可以再加上其他更详尽的信息与搭配更多更新的资料挖掘技术的话，也必定可以取得更多更准确的规则以供保险企业作为决策的依据。

参考文献

[2] 柴巧叶，闫永权，付强.基于数据挖掘技术的保险行业决策分析研究[J].软件工程师，2010(0

1).