客户关系管理中客户细分的数据挖掘研究

在瞬息万变的市场环境中,企业越来越强烈地感觉到客户资源将是企业获胜最重要的资源之一,企业已经从以产品为中心的模式向以客户为中心的模式转移,于是以客户为中心的客户关系管理成为新一代的管理潮流。客户细分是客户关系管理系统的核心功能之一,可以对客户获取、客户保持及客户增值等客户关系管理过程提供全面支持。如何对客户进行更好的细分,客户关系管理则是达到这个目标的最有用的工具,而数据挖掘则是这个工具的最佳引擎。 本文在对客户关系管理、客户细分、数据挖掘等理论进行综述的基础上,首先研究了客户关系管理中客户细分所存在的问题,在此基础上提出了客户细分的原则;其次从客户细分的逻辑模型角度出发,对客户细分进行了分析和研究,提出了客户细分的数据-功能-方法模型,并在此基础上提出了保险业中客户细分的两种细分标准:基于客户当前价值和潜在价值的细分标准、基于客户风险和贡献的细分标准;最后通过数据挖掘中的决策树技术以及利用Clementine挖掘工具对保险业客户的数据进行了分析研究,通过对保险业中客户数据的挖掘,找出了影响客户赔付金额的主要因素,并且对主要影响因素进行了分析研究,实现了对保险数据内在结构特征的理解和预测,从而可以使保险公司根据客户的赔付金额制定相应的赔付率。通过得到的相关结论,为解决客户细分问题提供了信息资源,也为保险公司制定政策提供参考。数据挖掘技术的应用,可以大大提高保险机构管理人员的工作效率和管理水平。