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系統識別號 U0002-0406200723462100
中文論文名稱 運用資料探勘技術於人壽保險業顧客關係管理之研究
英文論文名稱 The Research of Data Mining Techniques Applied to Customer Relationship Management of the Life Insurance Industry
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 保險學系保險經營碩士班
系所名稱(英) Department of Insurance
學年度 95
學期 2
出版年 96
研究生中文姓名 朱瑀馨
研究生英文姓名 Yu-Hsin Chu
學號 694500207
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2007-06-01
論文頁數 155頁
口試委員 指導教授-高棟梁
指導教授-廖述賢
委員-翁振益
委員-鄭鎮梁
中文關鍵字 資料探勘  顧客關係管理  關聯規則  集群分析  人壽保險業 
英文關鍵字 Data Mining  Customer Relationship Management  Association Rule  Cluster Analysis  Life Insurance Industry 
學科別分類 學科別社會科學商學
中文摘要 我國人壽保險市場之經營愈來愈競爭,人壽保險業者除了與同業競爭外,還要面臨外商保險公司所來的威脅,而在金融服務整合風潮的帶領下,人壽保險業者同時也須面臨其它金融產業之挑戰。為了使企業能夠有效率地經營,達到以最小成本換取最大利潤之目標,企業必須將市場進行區隔,針對不同特性之顧客找出最具效率且符合成本之行銷通路,而為了避免顧客之流失,也應設置能滿足顧客需求之服務管道。透過資料探勘之技術可協助企業從所掌握的大量資料中找出有意義的資訊,並該資訊轉換為有用的知識,作為行銷與服務策略之參考,使得企業能夠更落實顧客關係管理之實施。

本研究以問卷調查法蒐集顧客購買保險之資訊,探討顧客在購買產品後的經驗,再以資料探勘配合Apriori演算法及集群分析將顧客的隱性知識轉成資訊,從中萃取成企業資產,結合關聯性資料庫,把結果運用在行銷通路中。使相關人員可以為不同顧客群找出不同之銷售管道,同時了解到顧客重視的是什麼,以便作為後續服務所應注意的事項,因為企業競爭優勢來自於透過顧客喜歡之方式將其能接受之商品對其進行銷售,並以帶給顧客最大滿足程度之管道提供服務。
英文摘要 The conduct of the market of life insurance is getting competitive. The dealers in life insurance not only compete against the craft but face the minacity accompanied by foreign companies. Under the trend of integrated financial service, the dealers in life insurance also face the challenges of other financial industries. Enabling enterprises to manage effectively, enterprises must segment the market to find out the most efficient and cost effective channels of marketing. And enterprises should set up the service channels that can meet the customer’s need. Enterprises can learn of meaningful information from a large number of materials through the technology of data mining, and then transfer the information into useful knowledge. Enterprises can take the knowledge as the reference of strategy for marketing and service.
The research collects the information about the customer buying insurance and investigates experiences gained after customers’ purchase with the investigation method of the questionnaire, transferring the implicit knowledge into information as enterprise assets by combining data mining and the Apriori algorithm, and the cluster analysis. The results can be used as consultations of management. The study shows that although the channels of the marketing and service are getting diversified, customers still prefer the salesmen as the way to contact with the insurance companies. The enterprises can cater to the customers’ need and elevate the degree of satisfaction through providing the information and using strategic alliance from different business fields.
論文目次 目錄
中文摘要II
ABSTRACT III
目錄V
表目錄X
圖目錄XIII

第一章 緒論1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的2
1.3 研究架構及研究流程3
1.4 研究範圍與限制 6
1.4.1 研究範圍6
1.4.2 研究限制6

第二章 文獻探討7
2.1 市場區隔相關理論7
2.1.1 市場區隔之定義7
2.1.2 市場區隔之程序與模式9
2.1.3 市場區隔之變數11
2.1.4 市場區隔之功能與條件13
2.1.5 小結15
2.2 顧客關係管理相關理論16
2.2.1 顧客之定義與分類16
2.2.2 顧客關係管理之定義18
2.2.3 顧客關係管理之架構與流程20
2.2.4 小結25
2.3 資料探勘25
2.3.1 資料探勘之定義25
2.3.2 資料探勘之功能27
2.3.3 資料探勘之流程31
2.4 小結 33

第三章 我國人壽保險產業之介紹35
3.1 我國人壽保險業之發展35
3.2 我國人壽保險業之經營現況37
3.2.1 全球經濟情勢概述37
3.2.2 國內經濟情勢概述37
3.2.3 我國人壽保險市場概況38
3.3 我國人壽保險商品之分類42
3.4 我國人壽保險業之行銷通路47

第四章 研究方法60
4.1 研究設計60
4.1.1 問卷設計61
4.1.2 抽樣方法63
4.1.3 問卷發放63
4.1.4 信度與效度64
4.2 系統架構與資料庫設計65
4.2.1 系統架構65
4.2.2 資料庫設計67
4.3 關聯法則與集群分析74
4.3.1 關聯法則74
4.3.2 Aprior演算法 76
4.3.3 集群分析78
4.4 資料分析使用軟體-SPSS Clementine79

第五章 資料分析82
5.1 回收樣本結構描述82
5.2 市場區隔86
5.3 行銷通路之分析 90
5.3.1 K1集群之關聯規則90
5.3.2 K2集群之關聯規則94
5.3.3 K3集群之關聯規則98
5.3.4 K4集群之關聯規則101
5.3.5 K5集群之關聯規則105
5.4 服務通路之分析108
5.4.1 K1集群之關聯規則108
5.4.2 K2集群之關聯規則112
5.4.3 K3集群之關聯規則115
5.4.4 K4集群之關聯規則118
5.4.5 K5集群之關聯規則122
5.5 小結125

第六章 結論129
6.1 結論129
6.2 管理意涵130
6.2.1 行銷通路分析130
6.2.2 服務通路分析133
6.2.3 異業結盟分析134
6.3 後續研究建議136

參考文獻137
1. 英文資料137
2. 中文資料142
3. 網路資料145

附錄一、前測問卷146
附錄二、正式發放問卷151

表目錄
表2.1 市場區隔之定義8
表2.2 市場區隔之變數12
表2.3 行銷目的與適用之區隔基礎13
表2.4 市場區隔之利益14
表2.5 顧客關係管理之定義19
表2.6 資料探勘之定義26
表2.7 資料探勘之功能29
表2.8 資料探勘之流程步驟31
表3.1 台灣地區人壽保險業各年度家數與分支機構統計表36
表3.2 總體經濟指標-國情統計資料表38
表3.3 台灣保險四大指標值39
表3.4 我國壽險業在全體金融機構之地位40
表3.5 各險種保費收入統計表40
表3.6 各險種保費給付統計表41
表3.7 台灣壽險業個人壽險年度解約失效率42
表3.8 我國保險從業人員統計表51
表3.9 我國保險代理人業務統計表53
表3.10 我國保險經紀人業務統計表54
表3.11 各種銷售管道之優、缺點比較表56
表4.1 實體、關聯與屬性的概述67
表4.2 人身商品編號對照表69
表4.3 投保通路編號對照表69
表4.4 服務人員編碼對照表70
表4.5 聯絡方式編碼對照表70
表4.6 異業結盟編碼對照表70
表4.7 資料庫中交易紀錄77
表4.8 Apriori演算法產生的候選項目集合和高頻項目集合77
表5.1 性別分佈表82
表5.2 年齡分佈表82
表5.3 教育程度分佈表83
表5.4 職業分佈表84
表5.5 居住地區分佈表85
表5.6 婚姻狀況分佈表85
表5.7 年收入分佈表86
表5.8 K-means演算法分群結果88
表5.9 K1集群-行銷通路與商品之關聯法則91
表5.10 K1集群-行銷通路與欲再購買商品之關聯法則92
表5.11 K1集群-行銷通路與所欲獲得資訊之關聯法則93
表5.12 K2集群-行銷通路與商品之關聯法則95
表5.13 K2集群-行銷通路與欲再購買商品之關聯法則96
表5.14 K2集群-行銷通路與所欲獲得資訊之關聯法則97
表5.15 K3集群-行銷通路與商品之關聯法則98
表5.16 K3集群-行銷通路與欲再購買商品之關聯法則99
表5.17 K3集群-行銷通路與所欲獲得資訊之關聯法則101
表5.18 K4集群-行銷通路與商品之關聯法則102
表5.19 K4集群-行銷通路與欲再購買商品之關聯法則103
表5.20 K4集群-行銷通路與所欲獲得資訊之關聯法則104
表5.21 K5集群-行銷通路與商品之關聯法則106
表5.22 K5集群-行銷通路與欲再購買商品之關聯法則107
表5.23 K5集群-行銷通路與所欲獲得資訊之關聯法則107
表5.24 K1集群-提供服務者與行銷通路之關聯法則109
表5.25 K1集群-消費者希望聯絡方式之關聯法則110
表5.26 K1集群-希望之合作對象與服務之關聯法則111
表5.27 K2集群-提供服務者與行銷通路之關聯法則112
表5.28 K2集群-消費者希望聯絡方式之關聯法則113
表5.29 K2集群-希望之合作對象與服務之關聯法則114
表5.30 K3集群-提供服務者與行銷通路之關聯法則115
表5.31 K3集群費者希望聯絡方式之關聯法則116
表5.32 K3集群-希望之合作對象與服務之關聯法則118
表5.33 K4集群-提供服務者與行銷通路之關聯法則119
表5.34 K4集群-消費者希望聯絡方式之關聯法則120
表5.35 K4集群-希望之合作對象與服務之關聯法則121
表5.36 K5集群-提供服務者與行銷通路之關聯法則122
表5.37 K5集群-消費者希望聯絡方式之關聯法則123
表5.38 K5集群-希望之合作對象與服務之關聯法則124
表5.39 集群之商品、行銷通路及服務管道整合表127
表6.1 行銷溝通策略132

圖目錄
圖1.1 研究流程圖5
圖2.1 消費者市場區隔基礎11
圖2.2 顧客依忠誠度所區分的五大階段17
圖2.3 顧客發展過程18
圖2.4 整合式顧客關係管理系統架構圖21
圖2.5 顧客關係管理的三個階段22
圖2.6 顧客關係管理策略發展循環之PEPSI模式23
圖2.7 顧客關係管理的四大循環24
圖2.8 資料探勘資料轉化過程26
圖2.9 資料探勘功能分類30
圖2.10 資料探勘流程31
圖3.1 我國保險之分類圖43
圖3.2 銷售與行銷之觀念圖48
圖3.3 企業三大行銷類型48
圖3.4 保險行銷流程圖49
圖3.5 我國人壽保險行銷系統50
圖4.1 研究設計圖60
圖4.2 問卷架構圖62
圖4.3 系統架構圖66
圖4.4 實體關聯圖68
圖4.5 邏輯性資料庫72
圖4.6 資料庫關聯圖73
圖4.7 2005年各資料採礦軟體被使用頻率79
圖4.8 SPSS Clementine8.1使用者介面81
圖5.1 節點串流圖87
圖5.2 K1集群-行銷通路與商品組合之蛛網關聯圖(調整後)91
圖5.3 K1集群-行銷通路與欲再購買商品之蛛網關聯圖(調整後)92
圖5.4 K1集群-行銷通路與所欲獲得資訊之蛛網關聯圖(調整後)94
圖5.5 K2集群-行銷通路與商品組合之蛛網關聯圖(調整後)95
圖5.6 K2集群-行銷通路與欲再購買商品之蛛網關聯圖(調整後)96
圖5.7 K2集群-行銷通路與所欲獲得資訊之蛛網關聯圖(調整後)97
圖5.8 K3集群-行銷通路與商品組合之蛛網關聯圖(調整後)99
圖5.9 K3集群-行銷通路與欲再購買商品之蛛網關聯圖(調整後)100
圖5.10 K3集群-行銷通路與所欲獲得資訊之蛛網關聯圖(調整後)101
圖5.11 K4集群-行銷通路與商品組合之蛛網關聯圖(調整後)102
圖5.12 K4集群-行銷通路與欲再購買商品之蛛網關聯圖(調整後)104
圖5.13 K4集群-行銷通路與所欲獲得資訊之蛛網關聯圖(調整後)105
圖5.14 K5集群-行銷通路與商品組合之蛛網關聯圖(調整後)106
圖5.15 K5集群-行銷通路與欲再購買商品之蛛網關聯圖(調整後)107
圖5.16 K5集群-行銷通路與所欲獲得資訊之蛛網關聯圖(調整後)108
圖5.17 K1集群-提供服務者與行銷通路之蛛網關聯圖(調整後)109
圖5.18 K1集群-消費者希望聯絡方式之蛛網關聯圖(調整後)110
圖5.19 K1集群-希望之合作對象與服務之蛛網關聯圖(調整後)111
圖5.20 K2集群-提供服務者與行銷通路之蛛網關聯圖(調整後)112
圖5.21 K2集群-消費者希望聯絡方式之蛛網關聯圖(調整後)113
圖5.22 K2集群-希望之合作對象與服務之蛛網關聯圖(調整後)115
圖5.23 K3集群-提供服務者與行銷通路之蛛網關聯圖(調整後)116
圖5.24 K3集群-消費者希望聯絡方式之蛛網關聯圖(調整後)117
圖5.25 K3集群-希望合作對象與服務之蛛網關聯圖(調整後)118
圖5.26 K4集群-提供服務者與行銷通路之蛛網關聯圖(調整後)119
圖5.27 K4集群-消費者希望聯絡方式之蛛網關聯圖(調整後)120
圖5.28 K4集群-者希望合作對象與服務之蛛網關聯圖(調整後)122
圖5.29 K5集群-提供服務者與行銷通路之蛛網關聯圖(調整後)123
圖5.30 K5集群-消費者希望聯絡方式之蛛網關聯圖(調整後)124
圖5.31 K5集群-希望合作對象與服務之蛛網關聯圖(調整後)125
圖6.1 保險商品-行銷管道行銷地圖131
圖6.2 服務管道行銷地圖134

參考文獻 參考文獻
英文資料
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網路資料:
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2.人壽保險同業公會:http://www.lia-roc.org.tw/
3.台灣經濟研究院:http://www.tier.org.tw/
4.中華經濟研究院:http://www.cier.edu.tw/kmportal-deluxe/index.html
5.中央研究院經濟研究所:http://www.sinica.edu.tw/econ/
6.行政院主計處:http://www.dgbas.gov.tw/mp.asp?mp=1
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