3数据挖掘技术在分析型客户关系管理中的主要应用

3.1客户获得

数据挖掘技术在三种客户关系管理实践中，分析型客户关系管理是应用最为成熟的方式。因为保险公司的业务增长是靠不断增加新客户而来，数据挖掘可以通过从不了解保险公司的人群、了解但未进行增值服务的人群以及从竞争对手的客户，来挖掘客户。

3.2交叉营销

交叉营销是一种对老客户新服务的方式，在保险行业就是指对已经做了保险理财的客户，推荐新的、客户感兴趣的保险险种。这种营销方式一定要确保提供给客户的是他们真正需要的内容。可以采用多种挖掘方法，如关联知识法，通过客户之前感兴趣的点，进行放大优化，选择出适合推荐的险种，给客户配备最优的选择方案[3]。

3.3客户保持和流失分析

当前，市场竞争异常激烈，各企业为了获得更高的经济效益，一定要保持自己原有的客户量，减少客户流失。整理分类客户信息，分列出容易流失的客户信息，建立拯救模式及预备方案，提前做好流失风险的补救措施，让企业能够无后顾之忧地稳步前进。

3.4客户欺诈风险分析

当前，人们对于保险行业还存在一定担忧。数据挖掘技术能够准确、及时地预测出保险行业可能发生的欺诈行为，它是通过应用数据挖掘中的意外规则挖掘方法，参照神经网络方法，同时研究聚类方法，使其相互穿插，彼此牵引，及时发现风险因素，及时采取有效的回避和监督措施，减少企业及个人的经济损失[4]。

4保险业数据挖掘的过程

4.1数据准备

数据挖掘有多个步骤，首先就是数据准备。大量的数据是长期积累的结果，有些可能不适合挖掘的方向，所以在系统挖掘之前应该做好周密的准备工作，对这些数据进行选择、删减排列，必要时还要进行一定的转化和归类。只有数据准备充分，才能更好地开展数据挖掘工作，找到理想的数据。例如，在保险行业客户信息中，要尽快找到客户，就需要对不相关的以及各种有参考价值的数据进行整理。如保险单号码、传真号、电话号、投保日期、姓名及性别等信息进行合理判断筛选，抽取整理需要的信息，绘制成新的易于利用的数据表格。

4.2数据分析和挖掘

在进行完数据准备之后，就要开始数据分析和挖掘。数据挖掘是一种高效的分析手段，作为保险行业的业务人员，需要有清晰的分析头脑，帮助企业找到合适的数据。可以通过数据建模建立经营管理模型。对客户进行分类，依据客户的目标建立客户判定规则，从而提高企业获得客户的能力。数据挖掘需要一定的技巧，常见的数据挖掘技巧有决策树、遗传算法、神经网络、回归分析及聚类分析等方法。在进行数据分析时，要参照具体要求，根据各个方法的特点进行合理应用[5]。对于保险行业的数据挖掘，首先明确数据找寻的目标，根据具体目标进行合理规划，其次选定数据来源的范围，不论是对保险一无所知的人群，还是没有意愿参保的人群，都要去尝试挖掘。工作需要有一定的恒心和毅力，尽量熟悉业务内容，在数据发掘中随机应变，尽可能满足客户的要求，以达到储备客户的目的。

4.3规则模式的评估和解释

保险行业是一种特殊的服务性行业，它的销售队形不是有形的商品，也不是特定的服务，而是一种条款，一种承诺，所以保险公司的外在形象很重要。关联规则是一种有效为客户提供服务的方式，通过客户过去投保的规律来判断客户下一步的需求，从而发现商机为客户提供服务[6]。关联规则需要从大量数据中选择有趣的关联和相关的关联，从而实现商机的选定。它具有一系列推算公式，通过支持度、可信度、期望可信度及作用度等四个相关参数的描述计算，可以很好地解释和评估所发现的关联规则，实现挖掘数据的价值。

5结语

我国的保险行业自1980年恢复以来，保险增收及保险规模不断在扩大，大量的外资保险也开始不断涌入中国市场。越来越激烈的竞争市场，对客户关系管理的模式提出更多要求。保险业务中最重要的就是新客户数量，对此建立持久的客户关系，完善管理客户关系管理体系，是促进保险行业经济效益的重要任务。数据挖掘技术对于提高保险行业管理客户关系应用有较大的作用，所以保险行业还需要进一步探索数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。

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