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。