寿险现金流及业务价值的数据挖掘

        寿险个人保单24.41%由广东分公司获得，前三家分公司（广东、湖南和北京）的占比达到了55.56%；而前八家分公司占比达到79.45%，寿险个人业务的区域集中度很高，业务区域发展不平衡。

        （三） 数据准备
        将前面找到的数据进行变换、组合，建立符合数据挖掘软件要求的输入数据表，根据数据理解，我们进行如下数据整理：

        1、在寿险个人客户中，其中客户代码为-1（由于多种原因造成无法定位的客户）的客户所买保单共有682880张，余下保单量为5722353，这些保单属于3848120位客户。

        2、再剔除现金流价值为零（即实际上没有交费给公司，现金流价值的定义见后文）的客户，剩余客户量为3846355个。

        这些数据构成了建模的基础。

        （四） 建立模型
        为计算寿险个人客户的现金流价值和业务价值，提出寿险个人客户的分类分级建议和差异化服务建议，支持寿险业务的又好又快发展，需要建立模型，测算具体参数。

        1、现金流价值建模：
        所谓现金流价值是指客户给公司实际带来的全部现金流入，不仅包含客户实际交纳的保费，也包含投连险、万能险等险种中投资款部分。目前我们计算的客户现金流价值不区分产品种类（目前仅是保险产品，未来可能包括其他金融产品或增值服务产品）、不区分缴费方式、不考虑货币的时间价值，只要是客户支付给寿险公司的款项，均按照1:1的比例计算现金流价值，现金流价值模型如下：

客户现金流价值=∑客户购买保险公司产品的支出
        我们认为，客户现金流价值体现了截止到现时点上，客户对公司的积累消费总额，能够从侧面体现出现阶段该客户支付能力的潜力。

        按此模型，我们计算出了所有寿险个人客户的现金流价值。

        2、客户业务价值建模：
        所谓业务价值，可以大体上理解为通过每单业务，公司可以从客户那里获得的价值，如果说现金流价值衡量的是客户端“购买能力”，那么业务价值衡量的就是客户对公司的“盈利能力”。

        客户业务价值的建模，主要考虑客户购买的产品、购买渠道、交费年期等因素，综合得出VNB系数（即寿险新业务价值率），用这一系数乘以客户首年保费即可大体算出客户的业务价值，建立业务价值模型如下：

        客户业务价值=∑（客户购买的各种产品的首年保费×VNB系数）

        按此模型，我们计算出了所有寿险个人客户的业务价值。

        （五） 模型评估
        1、 统计学评估
        VNB系数的计算公式通过统计学评估

        2、 业务评估：
        现金流价值衡量的是客户端“购买能力”，业务价值衡量的是客户对公司的“盈利能力”。从这两个维度交叉来评价客户的价值，有利于我们对寿险个人客户的准确定位和分析，提出差异化的服务方案。

        因此模型可以通过业务评估。

        （六） 模型发布
        目前某保险集团数据挖掘系统只完成了第一期建设，系统功能较不完善，还未与相关业务系统对接，因此只能采用“手工发布”方式，也就是说，某保险集团客户管理部根据数据挖掘模型，提出政策建议和解决方案，提供业务试点，试点通过后再全面推广和发布执行。

数据挖掘的结论
        （一） 寿险个人客户现金流价值研究的结论：
        以下对客户现金流价值在各种客户属性间的分布情况进行分析，分析应用SPSS Modeler软件，分析模型如下图所示:

首页 上一页 1 2 3 4 5 6 下一页 尾页