| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-11页 |
| ·研究背景 | 第8-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·国内外相关研究综述 | 第11-13页 |
| ·国外保险数据挖掘的应用领域 | 第11-12页 |
| ·国内保险数据挖掘的应用领域 | 第12页 |
| ·国外保险公司数据挖掘应用现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容与方法 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·研究方法 | 第14页 |
| ·研究技术路线 | 第14-16页 |
| 2 精准营销及数据挖掘理论基础 | 第16-25页 |
| ·精准营销及数据挖掘理论 | 第16-20页 |
| ·精准营销的定义与特征 | 第16-17页 |
| ·保险营销销售模式发展趋势 | 第17页 |
| ·数据挖掘的定义、步骤与方法 | 第17-20页 |
| ·客户细分基本理论 | 第20-23页 |
| ·客户细分的概述 | 第20-22页 |
| ·客户细分的作用 | 第22-23页 |
| ·聚类分析的理论 | 第23-25页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第23-24页 |
| ·聚类算法分类概述 | 第24-25页 |
| 3 太平洋寿险营销现状与问题 | 第25-32页 |
| ·太平洋人寿保险公司简介 | 第25-26页 |
| ·太平洋人寿保险公司营销现状与问题 | 第26-32页 |
| ·太平洋寿险营销概况 | 第26-27页 |
| ·太平洋寿险客户营销现状 | 第27-30页 |
| ·太平洋寿险营销存在的问题 | 第30-32页 |
| 4 基于数据挖掘的太平洋寿险某分公司的精准营销设计 | 第32-50页 |
| ·聚类算法与数据简介 | 第32-37页 |
| ·聚类分析方法 | 第32-33页 |
| ·数据准备 | 第33-37页 |
| ·模型建立 | 第37-38页 |
| ·建模过程 | 第38-41页 |
| ·客户分群与营销机会识别 | 第41-46页 |
| ·客户分群 | 第41-44页 |
| ·特征业务项确定 | 第44-45页 |
| ·客户分群结果与特征分析 | 第45页 |
| ·客户特征组的横向比较与营销机会识别 | 第45-46页 |
| ·精准营销实施方案 | 第46-47页 |
| ·整体方案设计 | 第46页 |
| ·方案流程设计 | 第46-47页 |
| ·精准营销的实施效果分析 | 第47-50页 |
| ·精准营销的客户响应率大幅提升 | 第47-48页 |
| ·精准营销名单客户件均保费及业务品质均高于新客户及其他老客户 | 第48页 |
| ·精准营销的客户开发效率和开发深度均显著提高 | 第48-50页 |
| 5 推进太平洋寿险公司精准营销的保障措施 | 第50-56页 |
| ·提升对客户关系管理的关注力度 | 第50-52页 |
| ·提升对交叉销售的支持力度 | 第52-53页 |
| ·提升对增量市场的开发力度 | 第53-54页 |
| ·提升对直复营销的推广力度 | 第54-56页 |
| 6 结论与展望 | 第56-58页 |
| ·研究结论 | 第56-57页 |
| ·研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |