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数据挖掘在保险精准营销中的应用-开题报告.docx

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数据挖掘在保险精准营销中的应用-开题报告.docx

上传人:雾里行舟 2019/3/29 文件大小:206 KB

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文档介绍

文档介绍:,但由于应用在保险行业的分析模型不是很健全,目前在实际操作中一般都采用套用现成算法的方式,导致其结果不是特别的理想。数据挖掘不只是数据的组织和呈现,而是一个从理解业务需求,寻求解决方案到接受实践检验的完整过程,过程中的每个阶段都需要建立科学的方法。数据挖掘是精准营销创造商业价值的关键,也应该是精准营销重要组成部分。在保险企业中,应用数据挖掘有以下好处:从业务数据方面看,利用企业经营积累起来的海量数据,经过数据预处理等操作后,并最终挖掘出有用的信息、规则,用来帮助企业的管理者进行正确的决策。站在未来的角度上看,数据挖掘通过对业务数据进行研究与分析,可以预测出企业相关经营方面未来的发展趋势,基于对客户群体进行分类,推出满足客户需求的相关商业产品,并挖掘出潜在客户群体等。另外,从目前的发展和运用现状来看,数据挖掘技术未来发展市场十分广阔。而且数据挖掘技术与保险企业商业问题的结合也应当是一个必然的过程。随着保险企业自身经营管理的不断完善,从海量的业务数据中,获取有价值的信息和知识,分析并研究客户喜好及消费行为特征,并推出适合客户需求的产品,针对客户进行具体的营销,赢得市场地位,对于保险企业来说,是未来快速发展、赢得企业生存的关键。因此,学****与运用数据挖掘技术,也是保险企业未来人才培养的一个重要方面。,己经成为各类型企业的常规营销方式。杰罗姆·麦卡锡()于1960年在其《基础营销》(BasicMarketing)一书中第一次将企业的营销要素归结四个基本策略的组合,即著名的“4P’s”理论:产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、促销(Promotion),由于这四个词的英文字头都是P,再加上策略(Strategy),所以简称为“4P’s”。在1976年,“现在营销学之父”菲利普·科特勒在其代表作《营销管理》进一步确认了以4P为核心的营销组合方法论。1990年,美国学者罗伯特·劳朋特(RobertLauterborn)教授提出了与传统营销的4P相对应的4C营销理论。4C(Customer、Cost、munication)营销理论以消费者需求为导向,重新设定了市场营销组合的四个基本要素:瞄准消费者的需求和期望(Customer)。首先要了解、研究、分析消费者的需要与欲求,而不是先考虑企业能生产什么产品;消费者所愿意支付的成本(Cost)。总的来说,4C理论认为,对现代企业来讲,重视产品,更要重视顾客;追求成本,更要追求价格;提供消费者的便利比营销渠道更重要;营销活动不单纯是在促销,而是与客户有效的沟通。4C理论以顾客的便利与满意为企业营销的根基,企业必须从消费者的角度出发,为消费者提供满意的产品和服务,才能在竞争中立于不败之地。目前,最为流行的营销模式是3P3C,Probability(概率):营销、运营活动以概率为核心,追求精细化和精准率。Product(产品):注重产品功能,强调产品卖点。Prospects(消费者,目标用户)。Creative(创意,包括文案、活动等)。Channel(渠道)。Cost/Price(成