国内寿险公司经过三十多年的探索和发展,组织架构日趋完善,运营管理日趋流畅,人员队伍日趋庞大,收入利润日趋增长。同时,不同于其他传统行业的是保险行业的产品和服务都是为了满足人的需求和保障。因此,寿险公司在规模扩张的同时,也积累了海量的客户资源。传统的理论认为客户流失每减少1%,将增加企业利润超过5%以上。寿险公司的管理决策者们也逐渐意识到客户资源是公司一笔无形的财富和资产。对客户信息的采集、处理和应用,不仅可以巩固企业现有的业务规模,防止客户流失。也可以开发新业务,完善客户保障,实现收入增长。还能提升公司形象,树立企业品牌。所以,越来越多的寿险公司开始引入和开发客户管理系统,建立跨部门联合的客户信息分析链,搭建客户活动平台和反馈体系,新增和流失的客户规模已经纳入公司核心考核指标。这些举措,都说明客户信息的价值和重要性。本文中,引用了华夏人寿十年的客户数据为实例,分析了其客户结构特点和变化。华夏人寿成立十年以来,个人业务部累计获客776万人,而目前依然有效地客户为464万人,占比60%。说明将近有四成的客户在公司的经营过程中流失。除了续保期满自然流失占得极小部分,大部分都是因为公司没有妥善维护或者二次开发所致。公司近几年也开始注重客户续保和二次开发,将客户续保率和二次开发作为公司客户节活动的主要目的,以及考核机构业务员的重要指标。公司的有效客户数中只购买一份保单占到85%。理论研究表明客户购买保单数超过三张以上,流失率将下降80%,并且二次开发的成本费用也远比新客户的关系建立的费用少。说明公司在十年的成长过程中,只关注到了产品创新的与时俱进,市场规模的扩张,忽视了客户资源的维护和开发。不仅给公司带来巨大损失,也为竞争对手带来更多机会。所以,本文根据华夏公司客户群体规模大、开发度低的特点,借助精准营销中客户细分后一对一营销、交叉销售的方式,实现有效客户基群的二次开发。当前社会伴随着信息技术和高性能计算机的迅猛发展。"大数据"、"云计算"等概念被人们广泛应用于商业领域。从海量的、随机的、模糊的数据中发现人们不知道的规律变为可能。数据挖掘其实是人们对于杂乱无章和浩瀚无边的数据,探寻和总结其中的规律,从而从未知和隐藏的事物中获取知识。而保险行业可以和数据挖掘技术很好的融合,寿险公司数以万计的客户信息通过数据挖掘技术能够发现客户消费行为习惯的规律,通过一对一、交叉销售等方式实现精准营销;能够实时收集客户反馈信息,从而甄别和预防客户逆向选择风险,改善消费者消费体验。在目前已有的关于借助数据挖掘技术实施精准的研究中,大都是利用关联规则或者决策树的方法探究交叉销售在保险业的应用,力图从业务的角度出发,通过关联分析发现客户购买保险产品的潜在规则,然后和购买频次高的产品捆绑实现组合销售。而真正从客户角度出发,通过细分客户群体,对每类群体客户需求实施二次精准营销的实务性研究反而为数不多。本文利用数据挖掘中较早开发应用的K-均值聚类分析的方法,将华夏客户按照人口统计特征、消费信息和反馈信息等特征分成六大类,对每一类的客户群体分析其消费特征和消费习惯,并针对每一类客户的具体特点结合公司的产品和发展特性阐明形成此类消费习惯的原因。帮助公司梳理和细分不同类型客户的消费特点,从而为公司将来有针对性的精准销售奠定基础。同时,针对公司新客户多,流失量大,续保率低的特点。创新的提出了再对客户细分之后,对每一类客户深度需求实现精准营销下的二次开发,从而完善客户保障,带来公司收益。