企業背景
某保險公司電銷系統經歷了幾年的業務發展，行銷的客戶數超過三千萬，承保的客戶數三萬多，成功率0.1184%。如何從開放式行銷轉化為精細化行銷，如何利用積累的歷史資訊更好地定位有價值有需求的客戶，已成為某保險公司電銷當前極待解決的問題。
企業目標
1、決策自動化、流程化，減少人為失誤及縮短決策週期。
2、業務人員需要獲得直觀的決策輔助資訊。
3、使擁有的資料更有效地為企業提供價值。
解決方案
電銷系統從資料建檔到客戶行銷再到資料回收及再利用，具有環狀流程。電話銷售專員（Telephone Sales Representative，TSR）如何利用對歷史資訊的蒐集，將資料採礦技術與業務流程相結合，從而提升各環節的效率已變得越來越重要。
如何精細化
建檔環節：對建檔的客戶進行初步篩選，縮小客戶行銷範圍，鎖定最有可能響應的客戶。 TSR獲取客戶環節：將隨機的客戶挑選轉變為有系統性的客戶分類。 行銷環節：有針對性的對目標客戶行銷其需要的保險產品。
模型開發步驟——以“產品推薦-加保模型”為例：
應用SPSS Modeler的資料採礦平臺，利用集群、關聯規則、序列關聯等資料採礦技術建立客戶產品推薦方案。現有系統需要TSR根據客戶承保歷史資訊以及業務指引判斷給客戶優先推薦的產品，利用自動化的產品推薦方案，可實現根據客戶的購買產品序列相關性，自動推薦加保客戶優先推薦的產品。
- 客戶分群
數據：客戶資訊，如性別、年齡、職業等。
建立客戶分群模型：同一個類中客戶在承保需求上具有較大的相似性，不同類中需求差異最大化。
- 分析不同客戶群體加保產品的規則
數據：客戶歷次承保的資訊。
分析不同群體中客戶加保產品的序列規則。
- 建立自動化的產品推薦方案
根據客戶承保的最新資訊定期自動更新，可及時發現及利用新規則。 將產品推薦與電銷業務系統結合，實現自動化。
系統流程
應用效果
減少TSR人工判斷的工作量，降低人為判斷風險。 序列規則可根據客戶承保的最新資訊定期自動更新，可即時發現及利用新規則給客戶推薦產品，提高了客戶的承保率。
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