【G寿险公司客户关系管理数据分析案例4000字】

G寿险公司客户关系管理数据分析案例综述目录TOC\o"1-2"\h\u9836G寿险公司客户关系管理数据分析案例综述 119171第一节客户细分模型建立 111108一、采用STP分析法进行客户细分 127745二、G寿险公司客户数据范围 123898三、客户分析指标选取 27249第二节建立客户分析维度 224761一、因子数的确定 310953二、客户分析维度 429998第三节客户数据实证分析——聚类分析 54337第四节G寿险公司目标客户定位分析 611976一、G寿险公司实际营销方向与目标客户偏离 67185二、G寿险公司客户数据研究结论 6目前G寿险公司缺乏有效的CRM系统，公司的营销方向可能存在一定偏差是可预判的直接影响，因此需要对G寿险公司客户数据进行深入分析。G寿险公司客户数据使用随机抽样法抽取数据样本，采用STP分析模型进行分析，选取部分与客户投保行为产生一定关联的客户信息作为分析指标，利用SPSS分析软件对数据进行因子分析、聚类分析等，最终得到客户分层数据，并确定目标客户。将数据分析得到的目标客户特征与G寿险公司当前营销活动中所偏向的客户群具有的特征进行比对，通过特征值对比确定G寿险公司在目标客户定位及营销方向确实存在一定偏差。第一节客户细分模型建立一、采用STP分析法进行客户细分STP分析法实现客户细分的流程分为三步：第一步进行市场细分，将偏好相近的、消费习惯类同的的客户归聚为一类客户群；对应地，市场也将被划分为多个匹配不同客户群的市场。实际上，每个细分市场由偏好相近、需求相似的客户组成。简单概括下来，一个客户群就是一个细分市场。第二步根据公司实际经营方向、产品定位确认目标市场。接下来，最后一步进行市场定位，即对应不同市场、对应不同客户群提炼该群体的标签，最终匹配多样化、差异化的营销策略。二、G寿险公司客户数据范围STP分析模型中，对于G寿险公司客户数据的选取采取随机抽样法，从G寿险公司六条业务渠道近5年客户数据中，抽取出5万条客户承保数据。由于SPSS分析软件仅支持导入5万行数据，因此随机抽取2条承保数据舍弃，最终参与分析的客户承保数据为49998条。三、客户分析指标选取（一）客户分析指标的初步选取通过对G寿险公司可获取的客户信息进行选取，结合有关客户信息与客户投保行为的相关性，从客户的自然属性、社会属性、行为属性和态度偏好属性等四个属性出发，最终确定15项客户信息作为客户分析指标，分别为地域、投保人性别、投保人年龄、投保对象、被保险人性别、被保险人年龄、职业类别、产品类型、产品名称、保险期间、缴费方式、缴费年期、当年实收保费、总保费收入、保额。（二）KMO和Bartlett的检验对初步选取出的15项指标进行KMO和Bartlett的检验，经检验KMO值和Bartlett检验对应p值没有达到因子分子的标注，因此对偏相关关系过强的研究项进行移除，最终保留10项指标，分别为地域、投保人性别、投保人年龄、投保对象、职业类别、产品类型、保险期间、缴费年期、当年实收保费、总保费收入。接下来，对该10项指标再次进行KMO和Bartlett的检验，检验结果如表4.1所示，检验结果显示，KMO值为0.514，大于0.5，满足因子分析KMO值大于0.5，在0.5~1区间的基本要求；Bartlett检验对应p值小于0.001，满足因子分析p值小于0.05的基本要求，因此该组指标适合进行因子分析。表4.1KMO和Bartlett的检验 KMO值0.514Bartlett球形度检验近似卡方4096962.268df45p值＜0.001第二节建立客户分析维度经过KMO和Bartlett检验后留存的各项客户指标，均对G寿险公司客户投保行为具有较强影响，同时覆盖了影响客户投保行为的包括客户的自然属性、社会属性、行为属性和态度偏好属性等在内的重要影响层面。因此，使用这些指标进行因子分析将对G寿险公司客户关系分析结果具有较高的解释度和较强的支撑力。一、因子数的确定将上述经过KMO和Bartlett检验的因子按照其特征值从大到小的顺序排列，得到如图4.1所示的碎石图，纵轴表示特征根值，横轴表示因子的序号。由该图可直观地观察到，前4个因子的坡度陡峭且特征值大于1，折线在第4个点由陡峭突然变得相对平稳，因此提取4个因子，如表4.2所示，4个因子对应4个维度。图4.1碎石图表4.2旋转后因子载荷系数表格 名称因子载荷系数共同度(公因子方差)因子1因子2因子3因子4地域-0.180-0.1080.0390.0340.047产品类型-0.9020.1460.0190.0030.835保险期间0.969-0.125-0.081-0.0050.961缴费年期0.969-0.125-0.081-0.0050.961总保费收入0.0640.9580.0630.0000.926当年实收保费-0.3000.9060.1040.0050.921投保人年龄-0.2310.0740.5150.1850.358职业类别0.034-0.1630.754-0.1850.631投保对象0.028-0.218-0.689-0.0370.524投保人性别-0.024-0.0170.0080.9720.946备注：表格中数字若有颜色：蓝色表示载荷系数绝对值大于0.4，红色表示共同度(公因子方差)小于0.4。如图4.2所示，表中的数值为因子载荷，表示因子对10个指标的解释程度。从表中数据可知，各因子对于“产品类型”指标内含信息的解释程度：因子1达到90.2%，因子2达到14.6%，因子3达到1.9%，因子4达到0.3%的信息。从解释程度来看，因子1对于“产品类型”指标信息的解释程度最高、解释力度最强。以及因子对各项指标的解释程度，可以对指标进行降维处理，比如：因子1解释了“产品类型”指标90.2%的信息、解释了“保险期间”指标96.9%的信息、解释了“缴费年期”指标96.9%的信息，因子1对于上述3个指标的解释力度最强，因此“产品类型”、“保险期间”、“缴费年期”这3个指标归为一个维度，即3个指标归到因字1之下，也就是用因子1解释这3个指标。二、客户分析维度根据4个因子下各项指标的相关性，将10项指标归至4个维度下。因子1包含3项指标，产品类型、保险期间、缴费年期；因子2包含2项指标，总保费收入、当年实收保费；因子3包含3项指标，投保人年龄、职业类别、投保对象；因子4包含1项指标，投保人性别。上述四个维度依次命名为态度偏好、行为特征、社会特征、自然属性，依据此四个维度对G寿险公司客户相关性指标进行分析。（一）自然属性自然属性下包含投保人性别，进行自然属性与总保费收入之间的相关分析，投保人性别与保费收入之间的相关系数值为-0.071，接近于0，并且呈现出0.01水平的显著性，因而说明总保费收入和投保人性别之间有着显著的负相关关系。（二）社会属性总保费收入和投保人年龄之间的相关系数值为0.081，并且呈现出0.01水平的显著性，因而说明总保费收入和投保人年龄之间有着显著的正相关关系。总保费收入和职业类别之间的相关系数值为-0.034，并且呈现出0.01水平的显著性，因而说明总保费收入和职业类别之间有着显著的负相关关系。总保费收入和投保对象之间的相关系数值为-0.173，并且呈现出0.01水平的显著性，因而说明总保费收入和投保对象之间有着显著的负相关关系。（三）行为属性保额和总保费收入之间的相关系数值为0.168，并且呈现出0.01水平的显著性，因而说明保额和总保费收入之间有着显著的正相关关系。保额和当年实收保费之间的相关系数值为0.061，并且呈现出0.01水平的显著性，因而说明保额和当年实收保费之间有着显著的正相关关系。（四）态度偏好总保费收入和产品类型之间的相关系数值为0.104，并且呈现出0.01水平的显著性，因而说明总保费收入和产品类型之间有着显著的正相关关系。总保费收入和保险期间之间的相关系数值为-0.058，并且呈现出0.01水平的显著性，因而说明总保费收入和保险期间之间有着显著的负相关关系。总保费收入和缴费年期之间的相关系数值为-0.058，并且呈现出0.01水平的显著性，因而说明总保费收入和缴费年期之间有着显著的负相关关系。第三节客户数据实证分析——聚类分析对G寿险公司客户进行聚类分析，将地域作为分析项指标，聚类类别基本情况如表4.3所示，G寿险公司客户被聚类为3类群体，此3类群体的占比分别是20.39%,51.74%,27.87%。 表4.3聚类类别基本情况汇总 聚类类别频数百分比（%）cluster_11019620.39%cluster_22586851.74%cluster_31393427.87%合计49998100%第一类客户群特征包括：更偏向于为自己投保，投保人中女性居多，职业类别1、2类职业居多，主要倾向于传统重疾险、其次倾向于年金险，年龄主要分布在30～39岁，总保费收入4-10万最多、其次10-20万。第二类客户群特征包括：更偏向于为他人投保，投保人中女性居多，职业类别1类职业居多，更倾向于购买传统重疾险，年龄平均分布在30～39岁，总保费4-10万最多。第三类客户群特征包括：更偏向于为自己投保，投保人中女性居多，职业类别1类职业居多，更倾向于为自身投保，更倾向于传统重疾险，年龄分布在40～49岁居多，总保费4-10万居多。第四节G寿险公司目标客户定位分析一、G寿险公司实际营销方向与目标客户偏离通过聚类分析细分得到的三类人群，第二类客户群占比最高，锁定为G寿险公司目标客户群，数据显示G寿险公司主要客户群的特性标签包括女性、职业类别为1类，倾向为他人投保、传统重疾险、30～39岁、总保费4-10万。而G寿险公司在实际营销中，对于性别、职业类别、为自己或他们投保等指标并不关注，主要关注的方向是产品类别及客户级别。（一）产品策略方面G寿险公司2021年产品策略是，主销年金险及终身寿险。结合“养老年金”计划在年金险小市场中占据大份额，在终身寿险市场中大市场占小份额。2020年重疾新规正式发布，各保险公司老重疾险做下市处理，市场上展示新老重疾险交替的局面，然而G寿险公司对于市场上重疾险开发的预判较为乐观，认为各保险公司均在观望，因此G寿险公司新重疾险的开发并未推进，而根据数据分析来看，G寿险公司的主要产品市场为传统重疾险，因此主销产品策略上存在偏差。（二）客户定位方面从G寿险公司2021年产品定位在养老年金险和终身寿险，以及大力发展保险信托可以看出，2021年G寿险公司主要经营客户方向定位为大客户和高端客户，而数据分析显示，G寿险公司的主要客户为保费4-10万的中小客户。因此，G寿险公司在客户定位上存在偏差。二、G寿险公司客户数据研究结论G寿险产品策略及客户定位较为盲目，很大程度上是跟随市场方向进行经营策略的定位，并且相较于存量客户管理，更加偏向于开发新客户，在客户经营及产品策略方面都具有比较严重