一、数据挖掘技术在保险客户关系管理中的应用（论文文献综述）
王轶哲[1]（2020）在《基于数据挖掘对保险行业客户流失预测》文中进行了进一步梳理数据挖掘的基本思想是使用已知数据建立数学模型以查找隐藏定律。在保险业中,获取新客户的成本比保留现有客户的成本高得多,并且从未来的角度来看,良好的数据挖掘应用将对发展业务运营和发现潜在客户群有很大帮助。因此,数据挖掘技术与商业企业的整合也是必然的过程。由于办公室自动化水平不断提高,保险公司信息化,公司治理概念不断更新,与客户的传统和高质量的保险关系管理办法已不再满足现代保险公司的基本需要。保险企业客户流失的主要原因有:自身问题、价格问题和质量问题,但也不能盲目的降低价格,如价格敏感性的客户,降低价格会挽留住价格不敏感的客户,调整价格无法挽留,还会降低利润空间,所以要了解客户流失的触发事件。由于数据提取技术日益成熟,诸如分类方法等数据提取方法也日益成熟,将此类技术应用于分析被保险客户信息,将客户信息转换出多个有用信息,这最终有助于企业的经营决策,同时可以降低客户的流失率,从而获得经营优势。特别是客户流失分析是保险公司分析的一个重要组成部分,分析了客户流失的历史数据,目前正在研究客户交付的特点,将采取适当措施减少客户流失。这对于降低保险公司的交易成本和提高其业务效率至关重要。论文分析了客户关系管理的含义和系统框架及其在保险业中的应用,并分析了保险公司客户流失的主要原因。然后分析了决策树算法的优缺点。本文针对算法缺点改进算法,并提出了具有权重属性和预剪枝策略的决策树分类挖掘算法。改进后的算法效率更高,并且可以处理大量数据。建立并分析新模型的算法,收集商业保险公司,应用本文中建立的客户流失预测模型,清理模型应用过程中包含的数据,转换数据,以及通过决策树C5.0和C&RT建立客户流失预测模型,同时对预测模型的结果进行评估与分析。
徐小曼[2]（2020）在《中德安联互联网保险营销对策研究》文中提出对任何公司而言,客户都是尤为重要的战略资源之一,而凭借现代信息技术对此展开集中化管理正是客户关系管理的核心所在。客户关系管理系统是以数据挖掘为基础的,即保险公司运用数据挖掘技术对客户信息展开深入剖析与发掘,以对客户进行更为精准的细分。这一技术能够将客户消费的模式与走势很好地呈现出来,同时能够预估客户可以为保险创造的利润,其有利于提升保险公司决策的准确性。因此,如何将数据挖掘技术更好地运用在客户分类工作中始终都是研究热点。本文基于对相关文献的研究与整合,对客户关系管理的概念与内涵、核心理念以及其对保险公司的作用展开了全面阐述;接着对数据挖掘的概念及其过程加以阐述,明确数据挖掘技术与客户关系管理理念对于保险公司客户关系管理的重要性;在此基础上,将数据挖掘技术引入保险公司的客户关系管理之中,利用RFM模型进行保险公司客户关系管理的客户分级、价值分析,对A保险公司的客户关系管理现状进行分析,发现目前保险公司不同类型的客户之间存在着较为明显的购买需求,对于不同类型的保险产品之间的接受程度、购买欲望不同。而这些问题都会直接影响到客户对于保险购买的满意度。此外,公司的客户管理和服务水平、产品的质量和收益等都会直接影响到不同客户对于保险产品的选择。然而,目前A保险公司的问题就在于没有建立起良好的给予数据挖掘的客户关系管理系统,对于不同客户的类别和价值区分模糊,无法根据其需求精准的设计产品,提供服务,最终导致其竞争优势的降低。基于此,本文从以客户需求为主出发设计具备符合客户需求的、能够区分出高价值客户、包容机构客户等优势的客户关系管理系统。从操作层面出发,提出需要进一步改进和优化核心业务,提升本土产品的研发能力,重视品牌效应和公关效益。从分析层面出发,不断深入市场挖掘客户需求,进行良好的分析与调研。通过上述优化路径和方法来真正建立起一套符合要求,具备优势的客户关系管理系统,最终明确不同类型和价值客户的具体优化管理策略,帮助保险企业在创新客户关系管理系统,提升客户满意度的过程中不断补强短板,创新发展。
常文晗[3]（2020）在《基于Adacost算法的居民保险购买行为影响因素分析》文中指出近些年来,随着人工智能技术的兴起,机器学习算法已经被广泛地应用到了各个领域并且取得了显着的研究成果,但是机器学习算法在我国保险行业尤其是在小型保险公司中的应用还不够成熟,同时,我国的小型保险公司也急需改变以往的营销模式,探索数字化营销模式。机器学习算法能很好地应用到这种营销模式中并且能够极大地降低保险公司的营销成本,提高其综合竞争力。在这样的背景下,本文主要研究了分类学习算法在保险行业中的客户分类以及影响因素分析等方面的应用。本文收集了可能影响居民保险购买行为的家庭因素与个人因素并以此进行了分析,得出模型特征的重要性与分类规则,为保险公司在产品营销以及业务拓展方面提供了一定的参考意见。本文首先对我国居民的保险购买行为进行了一定的阐述,介绍了我国保险业从起到到现在各个阶段内保险消费者的行为特征,讨论了可能影响我国居民保险购买行为的个人因素与家庭因素。本文使用2016年的CFPS数据,对数据进行建模并且比较了各类模型分类的准确率。计算结果表明:加入误分类代价后,Adacost算法能够很好地解决样本不平衡问题,对居民购买商业保险的行为预测较为准确,能有效识别有价值客户。根据模型分析的结果,得出模型特征重要性以及相应的分类规则,为保险公司在产品营销和业务拓展方面提出了相应的参考意见。
张圣祺[4]（2020）在《P公司互联网保险业务客户关系管理研究》文中进行了进一步梳理随着经济发展,涉及互联网业务的保险公司日益增加,价格战已经不足以抢占市场份额,客户关系管理便成为P公司最为关注的竞争手段。客户关系管理的研究不仅针对与保险行业,在商业中任何一个领域都需要做好客户关系管理。以服务客户、重视产品为核心发展目标,有机的结合现有的互联网技术,运用互联网强大的信息采集与处理,对整体行业进行分析。通过客户个人行为分析实际需求,再加上先进客户关系管理体系,制定新的企业发展战略,利用互联网机遇可以更好的服务于客户。P公司可以通过每个客户在所属的互联网平台中浏览的信息和浏览信息时间的长短来分析客户对于哪方面更感兴趣或者更为在意,通过完善的客户需求系统来分析不同客户的需求种类,根据实际的需求种类来制定更有针对性的产品。实现客户关系管理,这不仅是效率的提升,同时也是精准满足客户需求的提升。针对P公司的现状最主要的是如何对现有技术与模式进行升级优化,在此次研究中论文主要分为五部分。第一部分主要讲解此次研究的背景、目的、意义及国内外的研究现状;第二部分主要对此次研究中所涉及到的理论和P公司互联网保险业务发展现状进行讲解。P公司在转型期间由于先进经验的不足和整体技术上的缺失出现了很多问题,此次研究中针对P公司现状进行深入调研,在调研中分别对P公司的基本情况、互联网保险业务发展情况和客户关系管理情况进行具体分析。对P公司通过客户满意度调查发现了诸多问题。第三部分对P公司进行深入了解,通过目前的现状分析,发现P公司目前主要存在的问题有:互联网系统整体架构落后、客户关系管理系统不完善、客户互动手段单一和融合互联网不够深入等问题。造成这类问题的主要原因有P公司目前的组织架构不适合互联网发展、P公司信息存储系统落后、客户关系管理系统缺乏相应管理机制、互联网产品方案与客户需求不匹配以及线上客服职业素养有待提高。第四部分根据当前的问题及成因重新设计P公司互联网客户关系管理方案以及营销方式;第五部分为了确保P公司互联网客户关系管理方案能够顺利实施,设定了相关的保障措施。
何冰薇[5]（2019）在《基于客户体验视角的互联网保险客户关系管理研究》文中研究说明近年来,我国互联网保险业务发展飞速,保费从2013年的291亿元增长到了2016年的2347亿元,增长了将近10倍,2017年稍微有所回落,保费降低到1835亿元,下降原因一方面是因为我国相关政策监管文件滞后,目前政策正逐渐完善,产品越来越正规,互联网保险企业的一些脱离保险实质的险种正逐渐消失;另一方面则是因为互联网保险客户在购买互联网保险产品时体验较差,导致客户减少购买行为。根据保监会披露的信息来看,2013年保监会共接到互联网保险投诉254件,2018年则达到了10531件,客户在购买互联网保险中产生的不良体验让互联网保险投诉量激增,互联网保险公司在与客户进行交互联系中出现了销售告知不充分或有歧义、理赔条件不合理、拒赔理由不充分等问题。因此,为了改善互联网保险客户体验,提升客户黏性,完善互联网保险企业客户关系管理,本文从客户体验的视角对互联网保险客户关系管理进行研究,第一对论文研究意义、研究思路等情况进行说明;第二对互联网保险客户关系管理理论以及互联网保险客户体验概念以及影响因素进行梳理,并分析基于客户体验视角完善互联网保险客户关系管理的优势;第三根据目前互联网保险的三种模式分析对比其客户关系管理现状;第四基于客户体验视角对互联网保险客户关系管理实施效果进行分析,根据实施结果分析出互联网保险企业存在客户关系识别前宣传不够,产品分类较简单、客户关系建立繁琐,产品选择性较少、客户关系维护服务能力弱,易引发投诉、客户关系价值挖掘程度不够等问题。最终结合第三章以及问卷结果得出相关政府机构要加快政策完善,互联网保险公司在客户识别方面应该加强宣传、完善产品分类体系;在客户关系建立方面应该加强移动端渠道联系、简化注册流程、加强产品创新;在客户关系维护方面应该完善投保理赔机制、加强信息安全;在客户关系挖掘方面应该建立完善的客户关系管理系统,聘请专业数据挖掘技术人才,加强数据挖掘技术培训。
孙海棠[6]（2018）在《基于犹豫模糊理论的财险客户分类与终身价值评估研究》文中研究表明财险行业近几年发展形势向好,市值比重连年攀升,各大财险公司处于重要的战略机遇期,管理者越来越看重客户关系管理。良好的客户关系管理能够助力财险公司更好地把握行业脉搏,应对市场挑战,而客户分类与客户终身价值评估是客户关系管理的两个核心要素。在大数据环境下,客户价值评估更加依赖于精准的客户分类。鉴于此,本文从客户分类与客户终身价值评估两大重点内容入手,从定性和定量两个方面进行客户关系管理研究。数据挖掘技术为客户分类提供了有力的方法支撑,但是大量不确定信息的存在使得现有技术在挖掘过程中容易造成信息损失,同时客户终身价值评估模型中各属性权重的确定也会面临不确定性。因此,本文首先将犹豫模糊集理论与聚类技术相结合,提出了犹豫模糊聚类算法,并通过实证研究验证所提算法的有效性。然后研究了犹豫模糊熵在属性权重给分中的重要作用,使得客户分类及价值评估过程更加精准。本文以RFM（Recency,Frequency,Monetary）模型为理论基础,提出财险客户分类及价值评估属性指标。RFM模型能够从客户投保行为的近度、频度、值度三个维度衡量财险客户的终身价值,但是对于构成财险公司成本与风险的理赔金额缺少相应度量,理赔金额直接降低了客户的终身价值,故本文将一定时间段内某客户发生的理赔额度（C）添加到RFM模型中,扩充为RFMC模型,提出犹豫模糊终身价值得分计量模型。本文实证部分首先运用随机森林算法从客户生命周期、价值等级、风险等级三个方面对财险客户进行了分类群分析,得到每一客户的类别属性。然后采用犹豫模糊集理论改进硬聚类算法,将客户集分为四个类群,与K-Means聚类效果进行比较分析,发现本文提出的犹豫模糊聚类效果准确率更高。最后计算得出每类财险客户的终身价值得分,并根据得分提出针对性的管理建议。
卢松[7]（2017）在《数据挖掘技术在车险电销中的应用》文中认为汽车保险电话销售是以电话为主要沟通渠道并借助网络、传真、短信、快递等辅助渠道销售汽车保险的一种新型营销模式。随着车险电话销售模式的普及,很多车险客户及产品销售等业务数据被保存了下来,与此有关的大量业务数据往往存在不同的系统中,彼此间的兼容性较差,缺乏统一的规划且还有很多干扰数据。随着车险行业信息化程度的不断提高,车险公司间的竞争越来越激烈,如何使用这些数据来建立适用于车险电话销售的营销模式已成为各大保险公司需要面对的难题。数据挖掘技术正是从大规模数据中抽取隐含的、未知的和有潜在使用价值的信息技术,可以很好地解决这个难题。本文的工作重点是通过对车险业务的理解,针对车险数据跨系统、兼容性差且存在很多干扰数据的特点,结合产险公司的实际需求,建立了一套适合车险电销的数据仓库,并在此基础上设计了基于聚类分析的客户细分模型和基于客户分类的购买倾向性分析模型,同时运用SAS数据挖掘工具实现了对客户的分类及对产品销售的预测,进而从购买概率和购买平均价格两个维度针对每一类客户制定了不同的营销策略,从而指导营销员有针对性地进行销售。在研发工作中,数据仓库的建立、对数据挖掘算法的理解和选择以及对车险数据的清洗都是主要的工作。本文深入了解车险行业的领域知识,详细阐述了数据挖掘技术在车险电销中的应用。主要的研发工作如下:1、从车险业务入手,分别介绍了车险电销客户数据仓库概念模型和逻辑模型的设计与实现;2、介绍了实证研究中用到的数据挖掘的算法,如K-means算法和逻辑回归算法;3、介绍了运用数据挖掘技术对车险数据进行实证分析的过程。从研发工作的结果来看,本文得到了有助于车险决策的一些结论,比如低续保率高百产的客户往往都是高端车和过户车,这类客户较易流失,我们可以通过加投offer等方式来留住客户,最终通过这些营销策略使得保费续保率提升了2%-3%左右。此外,在电话销售时有针对性地推荐车险险种可以提升保费续保率。这次探索为数据挖掘技术在车险电销中的应用提供了一定的借鉴意义。然而在实际运用中还需要依据拥有的数据情况重新选择相关的主题并设计对应主题的属性值。
聂锋[8]（2017）在《华泰保险公司客户关系管理方案研究》文中进行了进一步梳理我国国民经济在经过三十余年的发展后,保险市场也在中国经济的大发展形势下取得了良好的市场培育,经济的快速发展也在很大程度上为保险行业的发展添加了很多活力。近些年保险监管部门逐步放开了保险市场准入条件,国内外一些社会资本涌入保险市场,无疑在很大程度上造成了中国保险业市场的惨烈竞争局面。同时伴随“互联网+”的热潮,互联网保险在政府部门推动下也加入保险市场竞争行列。抢夺保险市场、争夺客户资源、满足保险客户不断变化的需求成为摆在各保险企业的一道难题。为此许多保险企业逐渐将将经营思路由“以产品为中心”转向“以客户为中心”,建立与企业经营管理相匹配的客户关系管理体系,了解客户的行为以及在不同时期不同阶段保险公司客户复杂多变的需求,持续优化改进保险公司销售、营销能力和服务能力,提升公司客户满意度,在惨烈竞争的保险市场环境中求生存并谋求更快速的发展。客户关系管理在国外无论是在理论还是实际应用上已很成熟,国内也有一些行业进行了应用,但在国内保险行业的应用还相对落后。本论文将先采用访谈调研分析法以华泰保险公司实际情况为例,结合客户关系管理理论,分析出华泰保险公司客户关系管理的现状,采用实证分析法去分析公司目前客户关系管理建设中存在的各方面的改进点,最后采用归纳总结法针对性地提出问题改进措施,得出完善公司客户关系管理的优化方案以及实施的保障措施。本论文通过对华泰保险公司经营管理和客户关系管理现状的分析研究,对华泰保险公司的客户管理目标、理念、管理机制、工作流程及客户关系管理信息化建设等方面的工作进行梳理,期望能发现其中的不足,并提出解决方案,这也对我国保险企业的客户关系管理的研究和发展具有一定的理论意义和现实意义。
吴悠[9]（2017）在《数据挖掘技术在企业风险审计中的应用研究 ——以X市农业保险客户聚类和分类分析为例》文中进行了进一步梳理信息技术的发展使得数据式审计模式应运而生,审计的核心方法转变为数据分析方法。但在如今的大数据环境下,传统的计算机辅助审计技术已经难以满足当前环境下的审计数据分析需求,需要更强大的数据分析技术来应对这一挑战。数据挖掘可以从海量数据中发现有价值的信息并把这些数据转化成有组织的知识,近年来,研究如何利用数据挖掘技术进行审计一直是国内外学者关注的一个热点,经过几年的探索,研究范围不断扩大研究程度不断加深,但依旧处在发展中,还存在很多空白领域。本文研究数据挖掘技术在保险公司风险审计中的应用,并针对农业保险这一细分业务。农业保险是针对农业的风险分散机制,但是由于我国从2007年开始才逐步建立起农业保险制度,起步较晚,因此制度、监督体系尚不完善,农保市场存在较为严重的信息不对称问题,尤其是由此导致的投保农户的逆向选择和道德风险,使得保险公司经营成本高,经营风险大。因此,保险公司亟需加强对投保农户的风险审计,但在信息化时代背景下,每天都会产生巨大的农业保险业务数据,传统的审计方法存在诸多局限性,无法实施有效的客户风险审计。此时,我们需要借助计算机技术来辅助审计,充分发挥如今数据保存完善容易获取的优势,利用数据挖掘发现海量数据背后隐藏的有用知识,帮助保险公司更好的实施客户风险审计,有效应对农业保险客户风险。本文的目标是为保险公司提出应对投保农户逆向选择和道德风险问题的解决方案并弥补使用传统审计方法实施客户风险审计的不足。经过研究我们认为综合使用聚类和分类方法构建客户风险等级划分模型,并依据划分结果厘定差额保险费率可以成为保险公司应对上述问题的有效对策。本文首先介绍了聚类和分类技术,综述了其在审计领域的已有研究。然后聚焦到本文的研究对象农业保险,描述了现阶段农业保险公司面临的一系列问题,提出相应的解决对策,即运用数据挖掘技术辅助客户风险审计。接下来使用R语言软件对X市农业保险的投保农户数据进行挖掘,综合使用无监督学习方法聚类中的k-means算法和监督学习方法分类中的随机森林构建客户风险等级划分模型,分别阐述其算法理论原理,并介绍了数据准备、数据预处理、模型构建、模型运用及评估的实际操作过程。基于聚类模型,我们将投保农户的风险等级确定为五类即高风险、较高风险、中等风险、较低风险和低风险。接着基于分类方法优化此模型,训练出可以直接供审计人员使用并能预测新投保农户风险的模型,通过检验,该模型的准确率达到99.6%。由此可见,本文所构建的农业保险客户风险等级划分模型是切实可行的,可以帮助保险公司提高客户风险审计效率,规避农业保险经营风险。最后,结合整个研究过程,提出将数据挖掘技术应用到客户风险审计中的相关建议。本文研究的理论意义在于比较了聚类、分类这两种数据挖掘方式的运用前提和运用效果,充分挖掘农业保险公司的数据信息对投保客户风险进行了首次定量研究。实践意义在于借助数据挖掘技术为X市农业保险公司构建了客户风险等级划分模型,并清晰地展现了数据建模的全过程,从而为保险公司进行客户风险审计提供了一条可借鉴的思路。
刘建[10]（2016）在《我国互联网保险客户关系管理研究》文中研究说明随着我国经济实力的增强,越来越多的消费者习惯在网上购物,消费者行为的变化必然要求为消费者提供产品和服务的企业也要做相应的调整。我国互联网保险经过多年的发展,现在已初具规模,整体市场规模增长迅速,在快速发展的同时,我国互联网保险也暴露出一些问题,例如互联网保险的产品同质化严重,在线服务形式单一,对客户重视度不够等等。在日益竞争激烈的背景下,我国互联网保险如何更好地吸引和获取客户,维护好客户与公司的关系,从而提高客户的满意度,创造互联网保险公司与客户的双赢局面,这就是客户关系管理要解决的问题。那么客户关系管理主要包含哪些内容,我国互联网保险客户关系管理的现状如何,如何更好地通过客户关系管理为我国互联网保险谋求福利,这就具有重要的现实和理论意义。本文正式基于这样的背景下,选择“我国互联网保险客户关系管理研究”为题,撰写了本篇论文。具体来看,全文分为六章：第一章是绪论,主要介绍了本文的选题背景和意义、国内外文献综述、研究内容和方法以及创新点和不足。第二章是相关基础理论,分为三部分,介绍了互联网保险和客户关系管理的相关理论知识。第一部分介绍了互联网保险定义、特点和模式；第二部分主要介绍了客户关系管理的定义、意义和应用。第三部分介绍了互联网保险客户关系管理的主要内容。本章从理论上对本文要研究的内容进行一个清晰的界定,便于后文的论述研究。第三章是我国互联网保险客户关系管理概述,分为三部分。第一部分介绍了我国互联网保险的发展历程；第二部分论述了互联网保险实施客户关系管理的必要性和可行性；第三部分为我国互联网保险客户关系的优势分析,主要包括客户需求定位的精准化、客户服务过程的高效低成本以及全天候实时交互性服务。第四章是对我国互联网保险客户关系管理的对比分析。通过对比我国目前四种主流的互联网保险模式下的客户关系管理的实施,分析每种模式下的优劣势,最后归纳出我国现阶段互联网保险客户关系管理实施过程中存在的主要问题,即部分互联网保险企业客户关系管理理念重视度不够；客户服务方式较为单一,产品简单,综合服务度弱；线上和线下融合度差,客户关系管理质量难以突破。第五章是国外互联网保险客户关系管理案例借鉴分析,全章分为两个案例分析部分。第一部分通过对美国Oscar Health Insurance的介绍和实施CRM的动因和举措分析,得出了互联网保险公司在应用CRM时,应当充分利用互联网特性,设计简约直观的前端网络客户体验场景,并且提高与其保险产品相关的综合产品服务,提高客户黏性；第二部分通过对美国Ins web的介绍和不同发展阶段的CRM举措分析,得出了互联网保险公司应该加强与相关机构合作、提供综合产品、实行“线上+线下”模式、开发利用多种交流互动方式四个方面的经验。本章通过对美国正反两个方面的案例分析,得出了适合我国互联网保险客户关系管理的一些经验和启示。第六章是针对我国互联网保险客户关系管理而提出的一些政策建议。本章是在结合第四章的互联网保险客户关系管理比较分析的基础上,根据我国互联网保险客户关系管理过程中存在的主要的问题,并且借鉴第五章美国两个案例经验,得出了适合我国互联网保险客户关系管理的对策建议。具体来看,本章主要从两个层面给出了建议。第一是政府层面：政府应健全相关法律、完善个人和企业征信系统和完善互联网保险保费厘定制度,为我国互联网保险客户关系管理创造一个良好的政策生态环境；第二是企业层面：互联网保险公司应该树立较为成熟的客户关系管理经营理念,并据此优化企业的组织结构和业务流程,最后要构建完善的客户关系管理体系,即包括构建底层支持作用的CRM信息系统、加强数据挖掘技术在整个客户关系管理生命周期中的应用、依据互联网保险的特点加强个性化和直观化的场景应用在客户识别方面的优势、提高高附加值得综合服务、坚持“线上+线下”模式,真真切切为客户着想,最大化地满足客户需求,从而提高客户满意度,为互联网保险公司提供一个稳定持续增长的客户群体,进而实现客户和互联网保险公司的双赢。
二、数据挖掘技术在保险客户关系管理中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数据挖掘技术在保险客户关系管理中的应用（论文提纲范文）
（1）基于数据挖掘对保险行业客户流失预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 2.数据挖掘理论基础 |
| 2.1 数据挖掘概述 |
| 2.1.1 数据挖掘的功能 |
| 2.1.2 数据挖掘的流程 |
| 2.1.2.1 确定业务对象 |
| 2.1.2.2 数据准备 |
| 2.1.2.3 建立模型 |
| 2.1.2.4 复制推广模型 |
| 2.2 CRM理论 |
| 2.2.1 CRM体系框架及核心技术 |
| 2.2.1.1 运营型CRM |
| 2.2.1.2 分析型CRM |
| 2.2.1.3 客户管理体系 |
| 2.3 保险公司的CRM体系分析 |
| 2.3.1 保险公司应用CRM的必要性 |
| 2.3.2 保险公司的CRM应用 |
| 3.保险公司客户流失预测模型建模设计 |
| 3.1 保险公司客户流失的原因剖析 |
| 3.1.1 自身的问题 |
| 3.1.2 价格因素 |
| 3.1.3 产品质量 |
| 3.2 保险公司客户流失预测的关键指标 |
| 3.2.1 客户细分 |
| 3.2.2 价值分析 |
| 3.2.3 客户流失信息 |
| 3.3 决策树算法与改进 |
| 3.3.1 算法 |
| 3.3.2 决策树算法的改进 |
| 3.3.3 决策树改进算法的描述 |
| 3.4 保险公司客户流失预测模型构建分析 |
| 3.4.1 总设计思路 |
| 3.4.2 构建思想 |
| 3.4.3 建模分析 |
| 4.保险公司客户流失预测模型实施过程及评价 |
| 4.1 案例及挖掘工具 |
| 4.1.1 案例 |
| 4.1.2 挖掘工具介绍 |
| 4.1.2.1 挖掘工具性能 |
| 4.1.2.2 挖掘工具特性 |
| 4.2 客户相关数据的准备 |
| 4.2.1 保险公司业务分析 |
| 4.2.2 客户信息收集 |
| 4.2.3 数据整合 |
| 4.3 客户流失预测模型的应用过程 |
| 4.3.1 清洗数据 |
| 4.3.2 数据转换 |
| 4.3.3 决策树改进算法建立预测模型 |
| 4.4 决策树改进算法建立预测模型的效果评估 |
| 4.5 保险客户流失预测模型结果分析 |
| 5.保险客户流失预测的对策建议 |
| 5.1 保险客户流失控制策略制订的基本原则 |
| 5.2 控制保险客户流失的具体举措 |
| 6.总结与展望 |
| 参考文献 |
| 在校研究成果 |
| 致谢 |
（2）中德安联互联网保险营销对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究方法和路径 |
| 1.2.1 研究方法 |
| 1.2.2 研究路径图 |
| 1.3 本文研究内容及创新之处 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 国内外文献综述 |
| 2.1.1 客户关系管理研究及应用现状 |
| 2.1.2 客户满意度 |
| 2.1.3 数据挖掘技术研究现状 |
| 2.2 客户关系管理的基本概念 |
| 2.2.1 客户关系管理的定义 |
| 2.2.2 客户关系管理的理念 |
| 2.2.3 客户关系管理的流程 |
| 2.3 保险公司客户关系管理的发展历程 |
| 2.3.1 保险公司客户关系管理的兴起 |
| 2.3.2 保险公司应用客户关系管理的必要性 |
| 2.4 数据挖掘的相关理论 |
| 2.4.1 数据挖掘的定义 |
| 2.4.2 数据挖掘的任务 |
| 2.4.3 数据挖掘的流程 |
| 第3章 数据挖掘技术在保险公司CRM中的作用 |
| 3.1 客户分类 |
| 3.2 客户利润回报分析和预测 |
| 3.3 客户信用分析 |
| 3.4 客户偏好分析 |
| 第4章 基于数据挖掘的A企业保险业务的客户分析 |
| 4.1 A公司保险业务客户信息的识别 |
| 4.1.1 客户学历识别 |
| 4.1.2 基于客户职业构成的客户价值识别 |
| 4.1.3 基于成本贡献率的客户识别 |
| 4.2 A保险公司保险业务客户分级 |
| 4.2.1 基于RFM的保险业务客户分级 |
| 4.2.2 客户价值分析 |
| 4.2.3 基于聚类的保险业务客户分级 |
| 4.3 A保险公司保险业务的需求分析 |
| 4.3.1 根据客户特征的总体需求分析 |
| 4.3.2 不同学历客户的需求 |
| 4.3.3 不同职业客户的需求 |
| 4.3.4 不同年龄客户的需求 |
| 4.3.5 RFM核心价值数据提取重要特征进行购买偏好分析 |
| 第5章 A公司客户关系管理优化 |
| 5.1 客户需求层面的客户关系管理优化设计的方案 |
| 5.1.1 以客户需求为中心 |
| 5.1.2 区分高价值客户 |
| 5.1.3 重视机构客户服务 |
| 5.1.4 加强售后服务管理 |
| 5.2 操作层面的客户关系管理方案 |
| 5.2.1 进一步改进和优化核心业务 |
| 5.2.2 提高本土产品研发能力日常服务 |
| 5.2.3 实施客户公关管理策略 |
| 5.2.4 推行品牌推广宣传策略 |
| 5.3 分析层面的客户关系管理优化设计的方案 |
| 5.3.1 需要深入到市场内部明确客户需求 |
| 5.3.2 不断创新市场调研方式 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文的不足之处 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于Adacost算法的居民保险购买行为影响因素分析（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外相关文献综述 |
| 1.3.1 国外相关研究 |
| 1.3.2 国内相关研究 |
| 1.3.3 国内外相关研究综述 |
| 1.4 研究思路与研究方法 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 研究思路 |
| 1.4.3 研究方法 |
| 1.5 创新与不足 |
| 1.5.1 可能创新之处 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 第二章 保险客户行为理论 |
| 2.1 保险客户需求与动机 |
| 2.2 保险客户的态度及改变 |
| 2.3 我国保险业在不同发展时期的客户行为特征 |
| 2.3.1 保险业初期我国保险客户的行为特征 |
| 2.3.2 保险业中期我国保险客户的行为特征 |
| 2.3.3 保险业全面开放时期保险客户的行为特征 |
| 2.4 我国居民保险消费影响因素分析 |
| 2.4.1 收入对保险消费行为的影响 |
| 2.4.2 年龄对保险消费行为的影响 |
| 2.4.3 文化程度对保险消费行为的影响 |
| 2.4.4 家庭因素对保险消费行为的影响 |
| 2.4.5 宗教信仰对保险消费行为的影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 机器学习算法介绍 |
| 3.1 决策树算法 |
| 3.1.1 信息增益 |
| 3.1.2 信息增益率 |
| 3.1.3 基尼系数 |
| 3.2 集成学习算法 |
| 3.2.1 Boosting算法 |
| 3.2.2 Adaboost算法 |
| 3.3 模型评估及标准 |
| 3.4 常见类别不平衡处理方法 |
| 3.4.1 欠采样 |
| 3.4.2 过采样 |
| 3.4.3 SMOTE算法 |
| 3.5 代价敏感分类问题 |
| 3.5.1 代价敏感分类学习 |
| 3.5.2 代价敏感分类问题解决办法 |
| 3.5.3 Adacost算法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 居民保险购买行为影响因素实证分析 |
| 4.1 数据预处理 |
| 4.1.1 定性数据预处理 |
| 4.1.2 定量数据预处理 |
| 4.1.3 缺失数据处理 |
| 4.2 决策树分析 |
| 4.2.1 特征选择 |
| 4.2.2 不平衡样本的处理 |
| 4.2.3 建立决策树模型 |
| 4.2.4 类别平衡后的决策树 |
| 4.3 集成学习分析 |
| 4.3.1 Adaboost分析 |
| 4.3.2 Adacost分析 |
| 4.4 各种分类模型的比较 |
| 4.5 模型解释 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 5.3 未来工作展望 |
| 附录 中国家庭追踪调查2016年汇总问卷(部分) |
| 参考文献 |
| 后记 |
（4）P公司互联网保险业务客户关系管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及目的 |
| 1.1.1 论文研究背景 |
| 1.1.2 论文研究目的 |
| 1.2 论文研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究现状评述 |
| 1.4 论文研究的主要内容、研究方法及研究框架 |
| 1.4.1 论文研究的主要内容 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 1.4.3 论文的研究方法 |
| 1.5 论文创新之处 |
| 第2章 相关概念及P公司互联网保险业务发展现状 |
| 2.1 客户关系管理的相关理论与概念 |
| 2.1.1 客户关系管理理论 |
| 2.1.2 IDIC模型概念 |
| 2.1.3 客户价值理论 |
| 2.1.4 ABC客户分类管理概念 |
| 2.2 P公司基本情况 |
| 2.2.1 P公司简介 |
| 2.2.2 P公司组织结构 |
| 2.3 P公司互联网保险业务的发展过程及分析 |
| 2.3.1 市场主流的互联网保险模式分析 |
| 2.3.2 P公司互联网保险业务的发展过程 |
| 2.4 P公司互联网客户管理流程及分析 |
| 2.4.1 互联网客户管理线上线下流程现状 |
| 2.4.2 互联网客户关系管理系统应用现状分析 |
| 2.5 P公司互联网业务客户满意度调查 |
| 2.5.1 调查样本 |
| 2.5.2 调查过程 |
| 2.5.3 调查结果及分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 P公司互联网客户关系管理问题及成因 |
| 3.1 P公司互联网客户关系管理存在的问题 |
| 3.1.1 互联网客户管理观念不足 |
| 3.1.2 客户关系管理系统不完善 |
| 3.1.3 客户互动服务方式单一 |
| 3.1.4 线上、线下服务融合较差 |
| 3.2 P公司互联网客户管理问题产生的原因 |
| 3.2.1 P公司组织架构不能适应线上业务发展 |
| 3.2.2 网络信息共享不及时,客户信息库更新慢 |
| 3.2.3 客户管理系统不健全,缺乏管理制度 |
| 3.2.4 互联网产品方案与客户需求不匹配 |
| 3.2.5 线上服务人员职业素养有待提高 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 P公司互联网客户关系管理方案制定 |
| 4.1 客户关系管理方案制定的目标 |
| 4.2 CRM数据模型应用 |
| 4.2.1 数据系统模型的内容(IDIC模型) |
| 4.2.2 数据系统模型的建立 |
| 4.2.3 IDIC模式下的客户识别与区分 |
| 4.2.4 IDIC模式下的客户互动与私人定制 |
| 4.3 营销方式设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 P公司互联网客户关系有效管理的保障措施 |
| 5.1 明确管理目标,转变经营模式 |
| 5.1.1 树立客户关系管理理念 |
| 5.1.2 优化创新企业经营模式 |
| 5.2 完善内部结构,优化业务流程 |
| 5.2.1 成立CRM专项小组 |
| 5.2.2 成立信息化部门 |
| 5.3 保障系统时效,整合内外资源 |
| 5.3.1 及时系统升级,更新客户信息库 |
| 5.3.2 整合数据系统,建立统一平台 |
| 5.4 制定考核机制,规范管理制度 |
| 5.4.1 制定客户关系管理考核制度 |
| 5.4.2 搭建客户满意度测评通道 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 附录 客户服务满意度调查问卷 |
（5）基于客户体验视角的互联网保险客户关系管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.3 研究内容、研究目的以及创新之处 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目的 |
| 1.3.3 创新之处 |
| 1.4 研究思路与研究方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 2 基于客户体验视角的互联网保险客户关系管理的理论基础分析 |
| 2.1 互联网保险客户关系管理相关理论 |
| 2.1.1 客户关系管理理论 |
| 2.1.2 互联网保险客户关系的内容 |
| 2.1.3 客户黏性理论 |
| 2.2 互联网保险客户体验的概念及其影响因素 |
| 2.2.1 互联网保险客户体验的概念 |
| 2.2.2 互联网保险客户体验的影响因素 |
| 2.3 基于客户体验视角完善互联网保险客户关系管理的优势 |
| 2.3.1 互联网保险客户关系管理的特点 |
| 2.3.2 基于客户体验视角完善互联网保险客户关系管理的优势 |
| 3 互联网保险客户关系管理发展现状 |
| 3.1 互联网保险的发展现状 |
| 3.2 互联网保险客户关系管理现状 |
| 3.2.1 直营模式互联网保险客户关系管理现状 |
| 3.2.2 借助其他平台模式客户关系管理现状 |
| 3.2.3 专业互联网保险公司客户关系管理现状 |
| 3.3 互联网保险客户关系管理综合分析——以“泰康在线”为例 |
| 3.3.1 “泰康在线”基本情况 |
| 3.3.2 “泰康在线”客户关系识别 |
| 3.3.3 “泰康在线”客户关系建立 |
| 3.3.4 “泰康在线”客户关系维护 |
| 3.3.5 “泰康在线”客户关系挖掘 |
| 4 基于客户体验视角下互联网保险客户关系管理实施效果分析 |
| 4.1 问卷的设计与调查 |
| 4.1.1 问卷设计 |
| 4.1.2 问卷调查 |
| 4.2 实施效果分析 |
| 4.2.1 客户基本信息分析 |
| 4.2.2 客户关系识别分析 |
| 4.2.3 客户关系建立分析 |
| 4.2.4 客户关系维护分析 |
| 4.2.5 客户关系价值挖掘分析 |
| 4.3 基于实施结果发现的问题 |
| 4.3.1 客户关系识别前宣传不够 |
| 4.3.2 客户关系建立繁琐 |
| 4.3.3 客户关系维护服务能力弱 |
| 4.3.4 客户关系价值挖掘程度不够 |
| 5 基于客户体验视角下完善互联网保险客户关系管理的建议 |
| 5.1 加快政策完善 |
| 5.2 客户识别前扩大互联网保险宣传 |
| 5.2.1 加强宣传 |
| 5.2.2 完善产品分类 |
| 5.3 简化互联网保险客户关系建立流程 |
| 5.3.1 简化注册流程 |
| 5.3.2 加强产品创新能力 |
| 5.3.3 加强移动端联系 |
| 5.4 加强互联网保险客户关系维护服务能力 |
| 5.4.1 完善投保理赔机制 |
| 5.4.2 强化网络信息安全 |
| 5.5 增强互联网保险客户关系价值挖掘技术 |
| 5.5.1 完善CRM系统 |
| 5.5.2 不断深入学习数据挖掘技术 |
| 参考文献 |
| 附录 A 互联网保险客户体验调查表 |
| 附录 B 互联网保险客户体验问卷调查结果 |
| 致谢 |
（6）基于犹豫模糊理论的财险客户分类与终身价值评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 本文的创新之处 |
| 2 客户关系管理理论概述 |
| 2.1 客户关系管理相关概念 |
| 2.2 客户分类与数据挖掘 |
| 2.3 客户终身价值 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 犹豫模糊集理论与聚类分析 |
| 3.1 犹豫模糊集 |
| 3.2 犹豫模糊聚类算法 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 客户终身价值评估模型构建 |
| 4.1 基于RFM模型的评价指标体系与得分模型构建 |
| 4.2 基于犹豫模糊理论的RFMC模型指标权重确定 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 实证分析 |
| 5.1 数据来源与处理 |
| 5.2 随机森林分类预测 |
| 5.3 财险客客户终身价值评估 |
| 5.4 财险客户分类管理策略建议 |
| 5.5 本节小结 |
| 6 总结与展望 |
| 主要参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间主要成果 |
（7）数据挖掘技术在车险电销中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 本文工作 |
| 1.3.1 工作动机 |
| 1.3.2 难点描述 |
| 1.3.3 本文贡献 |
| 1.4 本文研究内容和结构 |
| 第二章 数据挖掘与数据仓库概述 |
| 2.1 数据挖掘 |
| 2.1.1 数据挖掘的概念 |
| 2.1.2 数据挖掘的过程 |
| 2.1.3 数据挖掘的主要方法 |
| 2.1.4 数据挖掘在保险业的应用 |
| 2.2 数据仓库 |
| 2.2.1 数据仓库的概念 |
| 2.2.2 数据仓库的特征 |
| 2.2.3 数据仓库的体系结构 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 数据挖掘的相关算法 |
| 3.1 聚类 |
| 3.1.1 聚类的相关概念 |
| 3.1.2 K-means算法介绍 |
| 3.2 分类 |
| 3.2.1 分类的相关概念 |
| 3.2.2 基于二分类的逻辑回归算法 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 车险电销客户挖掘需求分析 |
| 4.1 项目的建立 |
| 4.1.1 需求背景 |
| 4.1.2 项目目标 |
| 4.2 客户挖掘项目规划与设计 |
| 4.2.1 确定挖掘主题 |
| 4.2.2 准备数据 |
| 4.2.3 数据建模 |
| 4.2.4 结果评估 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 车险电销数据仓库的建立 |
| 5.1 保险数据系统存在的问题 |
| 5.2 车险电销数据仓库的设计 |
| 5.2.1 数据源选择 |
| 5.2.2 数据仓库主题分析 |
| 5.2.3 数据仓库的逻辑模型设计 |
| 5.2.4 数据仓库的物理模型设计 |
| 5.3 车险电销数据仓库的实现 |
| 5.3.1 创建数据库及相应表 |
| 5.3.2 ETL处理流程 |
| 5.3.3 ETL的实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 数据挖掘在车险电销中的应用实证分析 |
| 6.1 数据选择 |
| 6.1.1 数据集选择 |
| 6.1.2 数据属性选择 |
| 6.2 数据集成 |
| 6.3 数据预处理 |
| 6.3.1 数据清洗 |
| 6.3.2 数据离散化 |
| 6.3.3 数据聚集 |
| 6.4 数据挖掘实验与分析 |
| 6.4.1 客户分群 |
| 6.4.2 构建购买倾向性模型 |
| 6.4.3 预测客户购买产品组合的平均价格 |
| 6.4.4 预测客户购买产品组合的百名单产能 |
| 6.4.5 推荐备选方案博弈 |
| 6.4.6 模型的结论 |
| 6.4.7 模型的应用 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（8）华泰保险公司客户关系管理方案研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 本领域研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 第2章 客户关系管理相关理论 |
| 2.1 客户关系管理的内涵 |
| 2.1.1 客户关系管理的定义 |
| 2.1.2 客户关系管理的演变 |
| 2.1.3 保险公司客户关系管理的内涵 |
| 2.2 客户关系管理相关理论 |
| 2.2.1 关系营销理论 |
| 2.2.2 客户满意度和客户忠诚理论 |
| 2.2.3 客户价值理论 |
| 2.2.4 客户细分理论 |
| 第3章 华泰保险公司客户关系管理现状及问题分析 |
| 3.1 华泰保险公司概况 |
| 3.1.1 华泰保险公司基本情况 |
| 3.1.2 公司经营发展进程 |
| 3.1.3 公司当前面临的压力 |
| 3.2 华泰保险公司客户关系管理现状 |
| 3.2.1 华泰保险公司客户群体现状 |
| 3.2.2 华泰保险公司客户关系管理流程 |
| 3.2.3 华泰保险公司客户关系管理信息系统现状 |
| 3.3 华泰保险公司客户关系管理存在的问题及原因分析 |
| 3.3.1 公司客户关系管理访谈调研 |
| 3.3.2 客户关系管理存在的问题及原因分析 |
| 第4章 华泰保险公司客户关系管理改进方案 |
| 4.1 华泰保险公司客户关系管理目标定位 |
| 4.2 华泰保险公司客户关系管理改进方案内容 |
| 4.2.1 客户信息管理平台设计 |
| 4.2.2 客户营销体系设计 |
| 4.2.3 基于客户关系管理的续保优化设计 |
| 4.2.4 精准营销体系设计 |
| 4.2.5 客户服务界面和流程优化设计 |
| 第5章 华泰保险公司客户关系管理方案实施保障 |
| 5.1 华泰保险公司客户关系管理方案实施步骤 |
| 5.2 华泰保险公司客户关系管理方案实施思路 |
| 5.3 华泰保险公司客户关系管理方案实施保障措施 |
| 5.3.1 培育“以客户为中心”的企业文化 |
| 5.3.2 构建差异化的客户服务体系 |
| 5.3.3 构建客户满意度服务质量管理体系 |
| 5.3.4 构建“以客户为中心”的业务流程 |
| 5.3.5 构建客户关系管理信息系统 |
| 第6章 研究结论及展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）数据挖掘技术在企业风险审计中的应用研究 ——以X市农业保险客户聚类和分类分析为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 研究目的和研究方法 |
| 1.4 论文内容和结构 |
| 第二章 概念界定与文献综述 |
| 2.1 数据挖掘技术在审计中的应用研究综述 |
| 2.1.1 数据挖掘概述 |
| 2.1.2 数据挖掘技术在审计中的应用 |
| 2.2 聚类和分类技术在审计中的应用研究综述 |
| 2.2.1 聚类和分类技术概述 |
| 2.2.2 聚类和分类技术在审计中的应用研究综述 |
| 2.3 聚类和分类技术在保险公司中的应用案例 |
| 2.3.1 国外经典案例 |
| 2.3.2 国内经典案例 |
| 2.4 对本文的启发和借鉴 |
| 第三章 农业保险公司风险审计存在的问题及数据审计基本框架设计 |
| 3.1 农业保险公司风险审计存在的问题 |
| 3.1.1 我国农业保险基本情况介绍 |
| 3.1.2 农业保险公司风险审计现状 |
| 3.1.3 农业保险公司面临的问题 |
| 3.2 农业保险公司利用数据挖掘进行风险审计的必要性和可行性 |
| 3.2.1 农业保险公司面临问题的对策分析 |
| 3.2.2 农业保险公司利用数据挖掘进行风险审计的必要性 |
| 3.2.3 农业保险公司利用数据挖掘进行风险审计的可行性 |
| 3.3 农业保险公司客户数据审计的基本框架设计 |
| 3.3.1 审计目标的确定 |
| 3.3.2 数据准备及数据预处理 |
| 3.3.3 数据挖掘模型的构建 |
| 3.3.4 模型的运用及评估 |
| 3.3.5 审计决策 |
| 第四章 聚类和分类技术在农业保险客户风险审计项目中的具体运用 |
| 4.1 基于聚类技术的投保农户风险等级划分模型 |
| 4.1.1 数据准备及数据预处理 |
| 4.1.2 构建基于k-means算法的数据挖掘模型 |
| 4.1.3 聚类模型的运用及评估 |
| 4.1.4 保险费率的厘定 |
| 4.2 基于分类技术的投保农户风险等级划分优化模型 |
| 4.2.1 数据准备及数据预处理 |
| 4.2.2 构建基于随机森林的数据挖掘模型 |
| 4.2.3 分类模型的运用及评估 |
| 4.3 建立基于数据挖掘技术的客户风险等级划分模型总结 |
| 第五章 应用数据挖掘技术进行客户风险审计的建议 |
| 5.1 丰富数据来源 |
| 5.2 重视数据预处理过程 |
| 5.3 基于具体审计目标构建数据挖掘模型 |
| 5.4 多角度评估模型 |
| 5.5 提高审计师能力 |
| 第六章 结论和展望 |
| 6.1 研究结论和创新 |
| 6.1.1 研究结论 |
| 6.1.2 研究创新 |
| 6.2 研究不足 |
| 6.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（10）我国互联网保险客户关系管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 互联网保险文献综述 |
| 1.2.2 客户关系管理文献综述 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.4 本文创新与不足 |
| 2.相关理论基础 |
| 2.1 互联网保险概述 |
| 2.1.1 互联网保险的定义和内容 |
| 2.1.2 互联网保险的特点 |
| 2.1.3 我国互联网保险的发展现状 |
| 2.2 客户关系管理概述 |
| 2.2.1 客户关系管理的定义和内容 |
| 2.2.2 客户关系管理的发展过程 |
| 2.2.3 客户关系管理的意义和应用 |
| 2.3 互联网保险客户关系管理的主要内容 |
| 2.3.1 客户识别 |
| 2.3.2 客户关系建立 |
| 2.3.3 客户关系维护 |
| 2.3.4 客户价值挖掘 |
| 3.我国互联网保险客户关系管理概述 |
| 3.1 我国互联网保险客户关系管理的发展历程 |
| 3.2 我国互联网保险客户关系管理的必要性和可行性 |
| 3.2.1 我国互联网保险客户关系管理的必要性 |
| 3.2.2 我国互联网保险开展客户关系管理的可行性 |
| 3.3 我国互联网保险客户关系管理的优势 |
| 3.3.1 网络消费者基数庞大,客户需求定位精准 |
| 3.3.2 跨越空间限制,实现服务快捷高效低成本 |
| 3.3.3 打破时间限制,提供实时交互全天候服务 |
| 4.我国互联网保险客户关系管理比较分析 |
| 4.1 我国主流的四种互联网保险模式介绍 |
| 4.2 四种互联网保险模式的客户关系管理分析 |
| 4.2.1 官方网站模式客户关系管理分析 |
| 4.2.2 第三方电子商务平台模式客户关系管理分析 |
| 4.2.3 专业互联网保险模式客户关系管理分析 |
| 4.2.4 专业中介代理模式客户关系管理分析 |
| 4.3 我国互联网保险客户关系管理存在的主要问题 |
| 4.3.1 部分互联网保险企业客户关系管理理念重视度不够 |
| 4.3.2 客户服务方式较为单一,产品简单,综合服务度弱 |
| 4.3.3 线上和线下融合度差,客户关系管理质量难以突破 |
| 5.互联网保险客户关系管理国际经验及启示——以美国为例 |
| 5.1 美国OSCAR HEALTH INSURANCE的客户关系管理 |
| 5.1.1 Oscar Health Insurance简介 |
| 5.1.2 Oscar Health Insurance实施CRM的动因和举措 |
| 5.1.3 Oscar Health Insurance实施CRM的经验和启示 |
| 5.2 美国Ins Web保险公司的客户关系管理 |
| 5.2.1 Ins Web保险公司简介 |
| 5.2.2 Ins Web保险公司的发展历程及其CRM举措 |
| 5.2.3 Ins Web保险公司实施CRM的经验和启示 |
| 6.我国互联网保险客户关系管理的对策建议 |
| 6.1 政府层面 |
| 6.1.1 健全相关法律法规 |
| 6.1.2 构建完善个人和企业征信系统 |
| 6.1.3 完善互联网保险费用厘定制度 |
| 6.2 企业层面 |
| 6.2.1 树立客户关系管理经营理念 |
| 6.2.2 优化企业流程和组织结构 |
| 6.2.3 构建完善的CRM信息系统 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 致谢 |
四、数据挖掘技术在保险客户关系管理中的应用（论文参考文献）
- [1]基于数据挖掘对保险行业客户流失预测[D]. 王轶哲. 内蒙古科技大学, 2020(06)
- [2]中德安联互联网保险营销对策研究[D]. 徐小曼. 山东师范大学, 2020(09)
- [3]基于Adacost算法的居民保险购买行为影响因素分析[D]. 常文晗. 天津财经大学, 2020(07)
- [4]P公司互联网保险业务客户关系管理研究[D]. 张圣祺. 哈尔滨工程大学, 2020(05)
- [5]基于客户体验视角的互联网保险客户关系管理研究[D]. 何冰薇. 贵州财经大学, 2019(03)
- [6]基于犹豫模糊理论的财险客户分类与终身价值评估研究[D]. 孙海棠. 山东科技大学, 2018(03)
- [7]数据挖掘技术在车险电销中的应用[D]. 卢松. 上海交通大学, 2017(01)
- [8]华泰保险公司客户关系管理方案研究[D]. 聂锋. 北京理工大学, 2017(03)
- [9]数据挖掘技术在企业风险审计中的应用研究 ——以X市农业保险客户聚类和分类分析为例[D]. 吴悠. 南京大学, 2017(02)
- [10]我国互联网保险客户关系管理研究[D]. 刘建. 西南财经大学, 2016(04)
标签：数据挖掘论文; 大数据论文; 市场营销论文; crm客户管理系统论文; 互联网保险论文;