数据挖掘提升保险业CRM竞争力：实证分析与应用案例

本文主要探讨了保险业客户关系管理（CRM）中数据挖掘技术的深入应用。随着中国加入WTO后保险市场竞争的加剧，提升信息化水平成为保险企业增强竞争力的关键。数据挖掘作为解决大量保单数据价值未被充分发掘的问题的重要工具，它通过对数据的深入分析，挖掘出隐藏的、潜在的有用信息，包括预测客户需求、识别客户行为模式、风险评估等。 首先，作者分析了数据挖掘在保险业CRM中的现状，指出尽管信息化在保险业务管理和决策中有所应用，但距离满足行业快速发展需求仍有差距，特别是数据资产的利用率不高。通过关联规则等数据挖掘方法，企业能够更好地理解客户行为，比如识别高收益客户群体和可能流失的客户，从而优化客户群体策略，提高客户保留率和整体收益。 以辽宁省某保险公司的销售数据为例，实证研究显示数据挖掘技术的有效性。通过分析客户购买行为和偏好，保险公司能够制定更精准的营销策略，减少不必要的投入，提升服务效率。此外，数据挖掘还能帮助企业进行精细化管理，从传统的粗放型运营模式转变为基于数据驱动的知识驱动型管理模式。 本文强调了数据挖掘在保险业CRM中的核心作用，认为其不仅有助于提高企业的管理决策水平，而且对于推动保险业的创新和发展具有重要意义。关键词如“客户关系管理”、“保险”、“数据挖掘”和“关联规则”贯穿全文，体现了研究的焦点和方法论。中图分类号TP311.52表明了研究内容属于信息技术在商业管理中的应用范畴。通过阅读这篇论文，读者可以深入了解如何在保险业实践中有效运用数据挖掘技术来提升业务效益。