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  常用的数据挖掘分析包括分类、预测、聚类分析以及序列分析等。
  分类分析 分类分析是通过分析具有类别的样本的特点,得到决定样本属于各种类别的规则或方法。利用这些规则和方法对未知类别的样本分类时应该具有一定的准确度。分类分析可以根据客户的购买水平和基本特征对客户进行分类,找出对保险企业有较大利益贡献的重要客户的特征,通过对其进行个性化、贵宾式的服务,提高他们的忠诚度,进行深度开发。
  聚类分析 聚类分析是根据物以类聚的原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组,并且对每一个这样的组进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个组中的样本应该彼此相似,而属于不同组的样本应该足够不相似。
  以保险企业的客户关系管理为例,利用聚类分析,根据客户在不同特征如性别、年龄、收入水平、交易历史、教育状况、家庭情况等方面的相似程度,对客户进行分类。通过聚类分析,保险企业往往可以发现客户的群体行为,了解客户的共性,从而提供有针对性的客户服务,提高企业服务成功率,如提供针对性的产品组合,可以提高保单的促成率等等。
  次序分析 次序分析用于识别具体具有先后次序的不同时间之间的关联性。比如,通过分析客户不同次产品的购买模式发现,如果客户本次光临购买的是重疾险,下次购买的是分红保险,则企业可以通过对重疾险销量的统计来预测分红险的销售量。
  企业利用数据挖掘技术中的关联分析法从客户过去发生的交易数据中寻找影响客户交易行为的因素,并建立预模型对客户将来可能发生的交易行为进行预测。分析哪些客户最有可能对企业的服务感兴趣,会对哪些产品感兴趣,哪些产品或服务通常会一起发生在同一次交易里,按什么样的先后顺序发生,从而实施有效的交叉营销,提高企业的客户价值。
  当然,保险企业在开展BI建设前,还应该进一步完善企业信息的基础工作。BI本身是企业在信息化具备一定基础的条件上出现的一种管理方法。如果企业的数据库等基础工作没有到位,BI方面的投资再大,其结果只能是徒劳无功。只有做好了一些信息的基础工作,才能使BI有基本的运行平台,也使BI导入后的正常运作奠定了基础。
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11 个回复

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zhzoubin  超级版主 | 2011-3-17 09:14:03
同意楼主所言。信息化建设时,因为没有考虑到最后的决策分析,通常在架构设计或者数据规范要求上,都达不到要求,于是,BI的应用成了空中楼阁,无米之炊——仅能冒一阵烟而已。
所以,虽然BI是最后才应用,但是,在信息化建设时,如果同时规划清楚,这样就不会导致后面的尴尬,最终要重新来过的杯具!
不出三年,不懂BI,不可称CIO。
IVAN  会员 | 2011-3-17 09:18:35
回复 zhzoubin 的帖子

:)恩恩
ICE  会员 | 2011-3-17 10:04:51
:)干净的资料数据是根本,决策分析是关键。
IVAN  会员 | 2011-3-17 10:25:15
回复 ICE 的帖子

恩恩:)
迅鸟瞰雷  会员 | 2011-9-2 07:31:49
终于看完了~~~
IVAN  会员 | 2011-9-3 19:48:22

RE: 保险企业中商业智能技术的应用

迅鸟瞰雷 发表于 2011-9-2 07:31
终于看完了~~~

呵呵,也不长哦。欢迎常来
zzxau  会员 | 2014-10-11 00:45:42
好贴,绝对要支持下!!~~
芙厉东  会员 | 2014-12-9 09:33:18
绝对喜欢,好帖子不多哦,顶一下












本文vsd220 编辑 虚拟女友almost-lover.com
CXnq0O9p2S  会员 | 2015-3-6 21:52:50

mental health

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