基于信息化平台的寿险客户细分管理研究 ——以扬州寿险公司为例

论文摘要

随着国内保险业的飞速发展,客户信息的细分管理与分析无疑成为国内各家保险公司日益关注的焦点之一。作为国内寿险行业的龙头老大,中国人寿保险股份有限公司积累了大量的客户信息,随着国内保险市场的逐步开放,如何在不断加剧的保险市场竞争中当好民族寿险业的领头羊,提高市场的绝对占有率,充分了解客户的分类构成及其所对应的购买行为与服务期望值,数据仓库的构建与OLAP技术是一个非常好的辅助工具。本文从中国人寿保险股份有限公司扬州市分公司的寿险业务运营情况出发,对该公司的客户细分管理需求及其对策进行深入分析,尝试借助数据仓库与OLAP技术,对客户信息进行数据分类深加工,并将相关数据处理结果作一定的分析。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 1 绪论
• 1.1 选题背景及意义
• 1.2 国内外寿险公司客户关系管理研究现状
• 1.3 研究的内容及方法
• 2 CRM与客户细分理论
• 2.1 CRM理论概述
• 2.1.1 CRM的定义与描述
• 2.1.2 CRM的产生与内涵
• 2.1.3 CRM技术发展的趋势
• 2.1.4 CRM与客户细分
• 2.2 客户细分概述
• 2.2.1 客户细分的定义
• 2.2.2 客户分类的方法
• 2.2.3 客户细分的几个分析阶段
• 2.3 客户细分实施方法
• 2.3.1 客户细分实施的一般标准
• 2.3.2 客户细分实施的一般步骤
• 2.3.3 客户细分管理与数据仓库及其OLAP技术
• 3 数据仓库与OLAP技术
• 3.1 数据仓库的定义与特征
• 3.2 数据仓库中的数据组织
• 3.2.1 数据仓库的数据组织结构
• 3.2.2 粒度与分割
• 3.2.3 数据仓库的数据组织形式
• 3.3 数据仓库的目标与基本组成
• 3.3.1 数据仓库的目标
• 3.3.2 数据仓库的基本组成
• 3.4 联机分析处理OLAP
• 3.4.1 OLAP的定义与特征
• 3.4.2 OLAP的基本概念
• 3.4.3 OLAP的多维分析
• 4 中国人寿保险股份有限公司客户管理的现状与问题
• 4.1 中国人寿股份的组织体系架构
• 4.2 中国人寿股份的核心业务
• 4.2.1 新单承保业务
• 4.2.2 保单服务业务
• 4.2.3 保单理赔业务
• 4.3 客户分析与管理信息化状况
• 4.4 相关客户分析及未来需求
• 4.5 数据仓库与OLAP技术在寿险业的应用
• 5 基于信息化平台的国寿股份有限公司客户细分管理规划
• 5.1 总部整体规划思路
• 5.2 江苏省分公司规划思路
• 5.3 扬州市分公司规划思路与举措
• 6 基于数据仓库分析技术的国寿扬州分公司客户细分管理方案设计
• 6.1 国寿扬州市分公司客户细分管理总体需求分析
• 6.2 本论文拟分析主题
• 6.3 事实表与维度表的确定
• 6.4 相关的原始数据表
• 7 基于SQL Analysis Services数据仓库构建及其OLAP数据处理
• 7.1 SQL Server2000的Analysis Services解决方案
• 7.1.1 体系结构
• 7.1.2 扬州寿险公司客户细分管理数据仓库构建思路
• 7.2 数据仓库构建
• 7.2.1 设计事实表与维度表
• 7.2.2 数据仓库星型图表
• 7.2.3 建立数据库、事实表与维度表
• 7.2.4 建立数据转换DTS包
• 7.3 多维数据库的建立及OLAP分析
• 7.3.1 设计度量和维度
• 7.3.2 建立度量、维、多维数据集
• 7.3.3 扬州寿险公司客户细分管理OLAP的实现
• 7.4 客户综合价值分析
• 8 客户细分结果数据透视表展示与管理策略应对
• 8.1 客户潜在价值度分析结果
• 8.2 客户贡献度分析结果
• 8.3 客户续费积极度分析结果
• 8.4 客户续费忠诚度分析结果
• 8.5 客户综合价值分析结果
• 8.6 管理策略应对
• 9 总结与展望
• 9.1 论文结论
• 9.2 后续研究工作的展望
• 致谢
• 参考文献