保險公司營銷數(shù)據(jù)的統(tǒng)計建模及分析.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，人們的社會行為、身處的地理位置、甚至個人興趣愛好等每一點(diǎn)變化都成為了可被連續(xù)記載和分析的數(shù)據(jù)[1]。當(dāng)下數(shù)字受眾平臺、海量的客戶資料數(shù)據(jù)、客戶行為數(shù)據(jù)和高效的互聯(lián)網(wǎng)推廣營銷技術(shù)給營銷人員創(chuàng)造了前所未有的機(jī)會?；诨ヂ?lián)網(wǎng)平臺實(shí)時采集到的客戶信息數(shù)據(jù)，采用適當(dāng)?shù)姆治龇椒?，識別、鎖定潛在客戶并將其轉(zhuǎn)化為高端客戶，從而提高產(chǎn)品的市場競爭力就是互聯(lián)網(wǎng)時代新型的互聯(lián)網(wǎng)市場營銷理念[2]。
　　企業(yè)的市場營銷關(guān)注兩個問

2、題，首先是客戶的購買行為，也即是否會購買，具備何種特征的潛在客戶會成為消費(fèi)客戶;其次是對市場需求的預(yù)測，也即客戶單次會購買多少的問題。本文通過介紹美國某保險公司的市場推廣工作以及互聯(lián)網(wǎng)營銷大數(shù)據(jù)的建模與分析過程，探討了基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)營銷的具體步驟以及建模流程，展現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)營銷在企業(yè)銷售和維護(hù)客戶中所起的重要作用。
　　本文基于客戶資料數(shù)據(jù)和網(wǎng)上行為數(shù)據(jù)，建立合適的統(tǒng)計學(xué)模型，從而對客戶行為進(jìn)行描述和預(yù)測?？蛻粜袨橐布词欠褓徺I

3、和單次購買數(shù)量[3]。
　　(1)提出了基于二分類變量的邏輯回歸模型
　　該模型是基于logistic回歸的廣義線性模型，主要介紹了在大樣本、多變量的前提下結(jié)合大數(shù)據(jù)營銷和統(tǒng)計知識所提出的一套標(biāo)準(zhǔn)化建模方法，主要包括數(shù)據(jù)的處理和轉(zhuǎn)化、基于變量之間相關(guān)性篩選和傳統(tǒng)的變量篩選相結(jié)合的變量篩選方法、模型的建立和評價，最終找到潛在購買客戶的特征屬性，進(jìn)而在保險產(chǎn)品廣告推送的過程中提高產(chǎn)品購買的響應(yīng)率。
　　(2)提出了基于零過

4、多數(shù)據(jù)的零膨脹計數(shù)模型
　　在探索自變量對目標(biāo)變量影響關(guān)系的基礎(chǔ)之上，嘗試建立多層泊松回歸模型、改變參數(shù)的多層泊松?；貧w型以及多層負(fù)二項回歸模型，根據(jù)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)初步認(rèn)為多層負(fù)二項模型能更好預(yù)測實(shí)際的保險購買結(jié)果?？紤]到該樣本數(shù)據(jù)集中的目標(biāo)變量存在零聚集問題，進(jìn)一步建立了零膨脹計數(shù)模型，主要建立了零膨脹泊松回歸模型和零膨脹負(fù)二項回歸模型。根據(jù)實(shí)際觀察和模型擬合效果圖以及擬合統(tǒng)計量值，最終認(rèn)為零膨脹負(fù)二項回歸模型能夠更好預(yù)測客戶單次