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关联规则挖掘在保险产品销售分析中的应用 1 引言 目前中国保险业正在蓬勃的发展，市场潜力巨大，各家保险公司竞争激烈。如何不断提 升市场占有率、扩大客户群、提高客户质量，成为各家保险公司必争的首要方面。本文通过 对保险公司销售业务数据的整理，利用数据挖掘中关联规则分析方法，探寻了客户特征与产 品之间以及不同产品分类之间两个方面的规律性。利用关联规则分析保险产品销售规律的研 究并不多见，本文提供了这样一种实践方法。 数据挖掘是从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三 个步骤。关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究方法之一。它主要用于发现大量数据中间有 趣的关联或相关联系。关联规则挖掘的一个典型例子是产品销售分析：研究发现产品销售中 不同商品之间的联系，找出顾客购买行为模式。 本文将关联规则数据挖掘方法应用到保险产品销售分析中，可为保险产品销售策略的确 定提供决策支持。 2 实例分析——保险产品关联分析 2.1 分析目标和分析思路 我们希望通过对历史保险产品销售情况分析，发现两个方面的规律性： 一是，客户的特征与他们购买产品之间的规律性。 探询客户不同特征，例如：性别、年龄、婚姻状况、职业等方面，对其购买产品的影响。 最终发现具有哪些特征的客户倾向于购买哪些产品。这不论是对一次销售还是二次销售，都 具有很好的指导意义。 二是，哪些产品之间具有组合销售的可能性，如何开拓客户的二次购买行为。 因为在目前保险产品销售中，促成客户的首次购买，换句话说也就是开拓一个新的客户， 它所付出的成本是比较高的。保持一个老客户，并使他们继续购买更多的保障，相对成本比 较低。但是在对老客户进行二次销售的时候，不能盲目进行。如果能够根据产品间的关联性， 有针对性地销售，将能够大大提高销售的成功率。 此外，在使用关联规则分析保险产品销售的时候，我们必须意识到保险产品的一些特点： 保险产品有效期限一般较长，因此购买行为的频率相对较低。同时，保险公司的产品不断推 陈出新，老的产品不断停售，新的产品在原来的基础上略加改动就可取代老的产品，即便在 同一时期销售的产品，也有不少是属于同一类的产品。因此，我们将在相对较长的时间内进 行分析，同时，将针对保险产品类型进行分析，而不是针对具体产品进行分析。 基于以上考虑，初步划定的产品类型包括：两全保险、终身保障、终身寿险、终身重疾、 定期寿险、定期重疾、教育年金、养老金、医疗、意外伤害、住院补贴、投资型等。对于客 户特征，主要关注：性别、年龄、婚姻状况、职业。 2.2 数据准备 本文实例分析数据来自某保险公司某地区2005 年销售情况，出于商业和客户隐私必威体育官网网址 的考虑，不展示真实数据。 经过数据的收集、整理、转换等准备工作，我们得到以下形式的可用于分析的中间数据： 婚姻 职业 年龄 两全 终身 终身 客户编号 性别 出生日期 …… 状况 类别 档 保险 保障 寿险 C00001 0 1971/12/08 1 1 2 T F T C00015 1 1959/12/06 1 1 3 F T T …… 说明： （1）数据范围：2005 年销售的保单，即投保日期在2005 年；同时选取购买了两种或 两种以上类别的保险产品的被保人。（因为仅购买了一种产品无法进行关联分析） （2 ）数据说明：婚姻：0:未婚，1:已婚；性别：0:男，1:女；职业类别：1～6，共 6 类职业，1类风险最小，6 类风险最高；年龄档：以2005 年12 月31 日为基准，根据出生日 期计算年龄，然后再按下面规则分档：1:[0,18], 2:[19,35], 3:[36,50], 4:[51,70], 5:[71,)；保险类别：T:已购买此类产品，F:未购买此类产品。 数据的准备工作可能是个非常复杂，工作量巨大的工作，特别是当涉及到的数据范围和 数量都比较多的时候。对于企业比较全面的数据挖掘分析，可