个人寿险营销体系研究论文

我是985大学的大四学生，正在写毕业论文。不知您的这篇什么性质，可继续交流。假设是最正规的学术论文要求，先提几点建议。1.你缺了很重要的一章节：寿险行业的简介，代理人制度的简介，中国市场的特点等。因为你先要把题目涉及的重要内容定义明确，让人知道你讨论的什么。2.第三章到底是流失原因还是影响？要是两个内容建议分章节。3.如果是分析原因，不是光自己拍脑袋想，要有工具证实，比如大量的访谈数据，等等。总之要让人看到你研究的过程和方法。退一步，即使只是单位文章，也要把研究过程和方法讲清楚，不然人家如何信服。还有什么问题，我会回来看的

扩展阅读：【保险】怎么买，哪个好，手把手教你避开保险的这些"坑"

保险代理人考试时发的培训书里或保险代理人员继续教育书本里面有你所要的全部资料，可以咨询一下任何一家保险公司，最好是人保财险购买，也可以找有书的朋友借，也可以到书店去买。有了这本书你绝对会满意。

可以尝试去看看促销策划方面的书，以及那个市场营销关于保险方面的书，因为我学的是保险，专业又是营销与策划，所以对这方面的有一点了解，助理营销师有两本书，都或多或少和保险挂钩了。

浅谈客户细分下的保险营销论文

1客户细分理论与模型

客户细分理论

客户细分是指在已划分好的特定市场中，根据客户的基本特征，行为特征，价值特征等将客户细分为具有不同险种消费需求的群体。细分能够帮助企业找出高价值客户和潜在客户，区分客户的忠诚度和较易流失的客户，可以有针对性地提供保险产品和服务。客户细分一般有几种方式，主要如下：

1）基于人口统计的细分：性别、年龄、户籍、职业、收入、教育程度等。

2）基于客户价值的细分：已缴保费、代缴保费、件均保费等。

3）基于客户行为的细分：首次购买保单日期、最近一次购买保单日期、购买的险种等。

4）基于客户态度的细分：对资费敏感程度、对服务满意程度、对企业的认同度等。由于各种细分方式，均仅从一个维度进行切入，后续刻画客户会造成比较单一和片面的问题。因此，本文针对基于人口统计、价值、行为这三种细分方式，分别进行聚类，最终将结果再进行统一整理合并。至于基于客户态度的细分方式，由于数据获取难度较大，暂不考虑。

客户细分模型

客户细分一般采用聚类的数据挖掘方法建立模型。聚类方法是指：根据数据记录的相似性对其进行归组，使群与群之间差别很明显，而同一个群之间的数据尽量相似。在这种情况下，分群将把类似的顾客归组到一起，同时最大程度地体现按此方式组成的不同顾客组之间的差异。常用的聚类方法有：基于划分的聚类，基于层次的聚类，基于密度的聚类等。本文中基于实际数据量大小和处理效率，采用K-MEANS算法进行聚类。

2基于聚类算法的寿险客户细分

数据准备

以某月的寿险个险投保人宽表作为拍照群体，按照10%左右进行随机抽样，生成约10万客户进行建模，字段涵盖客户基础信息、投保人价值信息、投保人行为信息、投保人购买产品信息等，共计400余个字段。

数据探索

在获取数据之后，需首先对需要建模的数据进行探索。数据探索一般会根据字段类型，对字符型字段采用分布分析，对数值型字段采用集中度和离散度的分析（包括：均值，中位数，方差，分位数等），主要目的是查看输入变量是否有缺失值、单一值、单类别取值过大、极值等影响。结合后续的聚类分析，本文对缺失值超过20%的字段、单一值字段、单类别取值过大的字段均直接进行剔除，对极值的整条记录进行剔除。

变量筛选

经过上述处理后，剩余变量约为100个，根据人口统计、客户价值、客户行为三种方式，对变量进行分类筛选。1）人口统计方式：取客户的年龄作为细分变量。因为年龄层次不同的客户，往往也会有不同的保险需求，同时，年龄也可以间接反映客户所处于的生命周期阶段和消费水平能力等。因此，直接将年龄划分成如下五段：19-30岁、31-40岁、41-50岁、51-60岁、60岁以上，即对应五个用户群。2）客户价值方式：衡量投保人的保费价值，此部分变量较多，需做降维处理。主要方法是通过相关分析、主成分分析和变量聚类，发现相关性较高的.变量，并将这些高相关性变量组成一类。在每类中，根据1-R**2Ratio指标和业务人员经验，选取1-2个有代表性的变量。最终，选取四个变量如下：件均保费、已缴保费、未缴保费、趸交保费。3）客户行为方式：衡量投保人的行为方式。同样，此部分变量纳入较多，需做降维处理，具体方法同上。最终，选取变量如下：首次购买保单距今时长、保单数量、加保次数、为他人购买保单数量、不同险种购买保单数等字段。

模型建立和检验

通过SPSS软件，运用K-MEANS快速聚类方法对上述价值变量和行为变量进行聚类。由于K-MEANS需要预先设置聚类数目，一般可以从初始值4开始，不断增加聚类数，并观察聚类结果进行评估。聚类评估主要可以从以下两方面来考虑：1）轮廓值：SPSS选用轮廓值来评价聚类的好坏。对于不同的聚类组数，可分别求出他们的轮廓值（silhouettewidth），一般该值越大越好，超过，就认为是比较好的分类结果，以下则表明缺少实质的聚类结构。2）业务分析：对聚类的结果，从业务上进行分析。检验不同类之间的聚类变量均值或分布是否有显著差异，来衡量类与类之间的相异性。此外，业务上的可解释性也是重要的判断准则）.

应用与实施

针对上述客户的人口统计信息（按年龄，5类），客户价值（5类），客户行为（6类）进行整合归并，最终形成25个聚类群体，有针对性的开展营销.

3总结与展望

为了弥补以往客户细分方式唯一的不足，本文从客户的人口统计信息、客户价值信息、客户行为信息三个维度进行客户细分，采用K-MEANS算法进行快速聚类，并对最终结果进行有效合并，提出相对应的营销策略和产品提升方案。保险营销效果，不仅与客户的选取相关，营销策略、营销渠道、营销时间等方面也是影响成功率的重要因素，后续可将细分结果与推送系统相结合，进一步对客户的渠道偏好等进行分析。