【摘 要】
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利用客户生命周期价值(Customer Lifetime Value,CLV)作为衡量车险客户价值贡献的指标,进行有效的续保业务管理,从而将车险的短期交易转变为长期价值,这是未来车险业务的发展方向.因此,搭建精准的客户价值评估模型至关重要.本文在传统CLV模型基础上,借鉴金融领域对个别资产进行风险修正的方法,引入客户赔付风险βc系数作为贴现率的调整因子,创建RCLV模型,目的在于解决赔付风险不同的
【机 构】
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湖南大学金融与统计学院 长沙410082,中国
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利用客户生命周期价值(Customer Lifetime Value,CLV)作为衡量车险客户价值贡献的指标,进行有效的续保业务管理,从而将车险的短期交易转变为长期价值,这是未来车险业务的发展方向.因此,搭建精准的客户价值评估模型至关重要.本文在传统CLV模型基础上,借鉴金融领域对个别资产进行风险修正的方法,引入客户赔付风险βc系数作为贴现率的调整因子,创建RCLV模型,目的在于解决赔付风险不同的客户在产生同样利润现金流水平下传统CLV模型难以区分高价值低赔付风险客户的问题.RCLV模型的重点在于如何确定βc系数的表现形式.本文定义βc为单个客户赔付率与整体客户赔付率的比值,并积极探究商业险NCD、交强险NCD、商业三者险限额等从人因子对βc的影响.在βc量化模型的选择上,由于个体赔付率与累积损失趋势一致,且现实中存在大量零索赔保单,零调整回归模型可以进行合理预测.本文使用某财产保险公司2015年北京地区的车险精算数据,抽取典型样本进行RCLV的测算,并与原始CLV模型测算结果进行对比,说明所建立的模型确实可以避免对潜在优良客户的误判.
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