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保险客户分群案例-数据挖掘之客户分群实战
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内容由AI大模型生成,请仔细甄别内容
使用软件: 无
难度等级:初级练习
视频时长:21分50秒
1.客户分群背景介绍-数据挖掘之客户分群实战
2.距离与分层聚类法-数据挖掘之客户分群实战
3.k均值算法-数据挖掘之客户分群实战
4.聚类方法要点-数据挖掘之客户分群实战
5.保险客户分群案例-数据挖掘之客户分群实战
6.邮轮及制造商客户分群案例-数据挖掘之客户分群实战
1.案例一:某人寿保险公司客户分群,客户画像和营销策略具体如图所示。
2.关于【客户数据】,由于这家公司有自己的数据库,有部分数据是客户直接提供给分析团队,包括【客户基本信息表】,其中数据内容包括【投保人:年龄/性别/教育程度/收入水平等】。
3.【被保人基本信息表】包括【被保人:年龄/性别/教育程度/收入水平,和投保人关系等】。【个人保单表】包括【保单明细:保费/渠道】。【个人缴费单】包括【缴费历史记录】。【电话中心基本客户信息表】包括【呼入呼出记录】。【赔案保单明细表】包括【理赔相关信息】。
4.数据的分析流程包括【数据整合与清洗】、【数据探索】、【客户分群】、【客户画像】、【制定营销策略】。
5.对于【数据整合和清洗】,首先对信息进行整理和汇总,甄别可用的第三方数据。其次要理解表之间关联的规则,整合分析用得宽表,然后要验证数据的准确性,对数据字典进行归纳,最后进行初步选择变量。
6.对于【数据探索】,首先对探索数据的基本信息,定性变量数字化,进行分析、处理缺失值、奇异值。其次要理解变量实际意义的基础上生成衍生变量。
7.然后对数据进行标准化,分析变量之间的相关性,从而进行筛选变量。最后根据观测量可能需要进行抽样。
8.对于【客户分群】首先初步设定群体个数为6,建立群体个数为4-8的客户分群,其次通过统计量挑选合理的群体个数。
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