随着中国成为世界贸易组织成员和经济日趋全球化,我国的保险市场开放程度不断深入。众多有实力的外国保险公司开始进军中国保险市场,保险行业的竞争正在日益激烈,市场环境变得非常复杂。用户是各家保险公司争夺的焦点,如何吸引、保留和争取更多的用户,提高用户忠诚度,是企业发展的基石。为了在激烈的市场竞争中取得胜利,每一家保险公司都必须获得更多的用户,同时也要降低营销成本。所以,寻找目标用户,精准的对目标用户进行营销是市场竞争的关键。精准广告投放一直以来是一项研究热点。只有运用基于用户行为的精准广告投放,才能精准的体现用户的爱好,给用户提供精准的个性化的服务。大量的用户行为分析也是各家保险公司制定营销策略,把有限的资源提供给对应的用户的保障。基于以上的背景,理论研究与实际应用相结合,以互联网环境下平安保险精准广告投放原型系统为依托,本篇论文从以下方面展开研究工作:1.总结阐述了互联网中精准广告投放的相关理论,论述了用户行为分析的定义。指出要实施精准广告投放必须运用数据挖掘技术,现阶段精准广告投放的不足,介绍了最新的精准广告投放平台对用户数据的收集和运用。2.对数据挖掘和精准广告投放的相关理论进行了系统的介绍和分析,具体指出了它的概念、主要方法等。着重介绍了贝叶斯算法和模糊匹配算法,为本文的平安保险精准广告投放的原型系统的研究提供理论依据。3.分析平安保险公司精准广告投放存在的问题,针对这些问题,提出平安保险公司实施基于贝叶斯分类的精准广告投放。具体介绍了平安保险公司运用贝叶斯分类对用户行为进行分类,找出用户行为反映的用户的爱好,再应用模糊匹配算法与广告进行匹配,这些是平安保险原型系统精准广告投放的理论基础。4.实例演示平安保险精准广告投放的原型系统,主要是对互联网用户的行为数据进行收集和分类,挖掘用户的兴趣爱好,并且与广告进行匹配。实验一方面运用原型系统较准确的预测到用户的兴趣爱好,可以进行精准的广告投放。另一方面也是把企业有限的资源提供给有价值的用户。实验结果表明,广告投放的精准度比传统投放有了很大的提高,达到了理想的效果。这也说明基于用户行为的精准广告投放是平安保险公司提升核心竞争力又一个极为重要的手段,它将在平安保险公司的市场营销中发挥重要的作用。