基于邏輯回歸的客戶車險續(xù)保率研究

1、 基于邏輯回歸的客戶車險續(xù)保率研究 胡銳玲 賀嘉鈺 沈陸明摘 要為提高客戶的車險續(xù)保概率，對客戶進行精準(zhǔn)的畫像分析，文章對客戶基本信息進行篩選、剔除。對其進行量化處理，采用Logistic回歸，得到Logistic回歸方程，定性定量分析客戶基本信息對是否續(xù)保的影響，并預(yù)測客戶的續(xù)保概率。針對不同的客戶對其采用不同的優(yōu)惠、福利、服務(wù)方案，提高其續(xù)保率。Key車險續(xù)保率;虛擬變量;邏輯回歸F8421 引 言機動車輛保險在我國的財險保費中所占比重最大，以千億元計。車險市場歷來是財險公司的兵家必爭之地。新車銷售放緩，車險市場中新車業(yè)務(wù)占比日漸下滑，與此相對應(yīng)的是續(xù)保業(yè)務(wù)占比不斷提高。續(xù)保市場更強調(diào)以客

2、戶為導(dǎo)向，更加重視對核心陣地的資源投放，倒逼公司“眼光向內(nèi)”，加速客戶需求分析、產(chǎn)品精準(zhǔn)推送、價格敏感性分析、客戶互動體驗等課題的研究和應(yīng)用。文章通過收集的某保險公司客戶的基本信息，進行實證研究。建立合理的數(shù)學(xué)模型，對客戶進行精準(zhǔn)畫像，求出續(xù)保概率。針對不同的客戶設(shè)計不同的優(yōu)惠和福利方案，以提高續(xù)保概率（數(shù)據(jù)來源于2019年“認(rèn)證杯”數(shù)學(xué)中國數(shù)學(xué)建模網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)賽C題）。2 數(shù)據(jù)處理根據(jù)收集涉及的客戶基本信息，先對基本的數(shù)據(jù)進行清洗和預(yù)處理，定義各基本信息列為自變量，“是否續(xù)?！睘橐蜃兞?。因變量y為二分類變量，即續(xù)保和不續(xù)保，即視為y=1和y=0，設(shè)定因變量區(qū)間范圍為（0，1），預(yù)測各個客戶的續(xù)保

3、概率。對于客戶的基本信息數(shù)據(jù)包含各種類型的數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)信息的完整度以及自變量與因變量是否有關(guān)系先對數(shù)據(jù)進行篩選，刪除。再將其分類變量定義虛擬變量，二分類變量用0-1賦值，現(xiàn)構(gòu)造出包含以下23個自變量指標(biāo)對客戶進行精準(zhǔn)畫像。標(biāo)識如下（見表1）：（1）簽單保費有一定的正向影響，簽單保費的金額越大，客戶續(xù)保的可能性也越大。（2）立案件數(shù)系數(shù)為負(fù)值，說明隨著客戶在某一保險公司立案件數(shù)的增加，選擇續(xù)保的概率會降低，這與實際關(guān)聯(lián)很大，當(dāng)某一購買車險的客戶立案件數(shù)增加導(dǎo)致保險公司的賠款增多時，保險公司也會對其重新進行評估，其今后購買車險的優(yōu)惠和福利都會減少，此時，對客戶來說，選擇續(xù)保是不太明智的，因此，該

4、變量與最后的續(xù)保概率呈負(fù)相關(guān)。（3）對于保單性質(zhì)這一變量，當(dāng)取值為0時，表示此單是續(xù)保簽約，取值為1時，表示轉(zhuǎn)保，聯(lián)系其系數(shù)來看：即當(dāng)某一客戶的保單性質(zhì)為轉(zhuǎn)保時，下一年的續(xù)保概率會大大減少，而當(dāng)該客戶的保單性質(zhì)為續(xù)保時，相當(dāng)于為該保險公司的老客戶，一般而言，都會繼續(xù)選擇續(xù)保。（4）本省車牌這一變量的系數(shù)表明，當(dāng)購買車險的客戶車牌是本省車牌時，其選擇續(xù)保的概率相對于非本省車牌和臨時車牌的客戶會增加，這和地域穩(wěn)定性有關(guān)。本省車牌的客戶相對于非本省車牌和臨時車牌的客戶，一方面更加有地區(qū)優(yōu)勢，出事故的概率會更小;另一方面會更長期的在本地工作，續(xù)保的概率會更高。（5）保險購買的渠道這一變量，電網(wǎng)銷和車商

5、渠道的系數(shù)很顯著，說明這兩種購買渠道相對于其他的購買渠道的客戶，續(xù)保概率會增加。這與渠道購買的可信度與優(yōu)惠度有關(guān)，一般購車時就購買的保險與電網(wǎng)聯(lián)售的保險的可信度和優(yōu)惠度更大一點，客戶更容易選擇續(xù)保?；谝陨线壿嫽貧w的結(jié)果，對客戶續(xù)保的概率進行預(yù)測。根據(jù)定義的閾值0.5對客戶是否續(xù)保進行判斷，續(xù)保率P0.5，則認(rèn)為該客戶很可能續(xù)保，P0.5，則認(rèn)為該客戶一般情況下不會選擇續(xù)保了。通過預(yù)測的客戶續(xù)保選擇，與實際的是否續(xù)保對照檢驗，可以得到預(yù)測準(zhǔn)確率有99.66%。說明Logistic回歸充分挖掘了客戶的基本信息，模型預(yù)測的效果很好。5 建 議在對客戶進行了精準(zhǔn)畫像的基礎(chǔ)上，根據(jù)其基本特征針對性提出

6、優(yōu)惠福利方案。公司的服務(wù)的好壞對客戶是否續(xù)保的影響是不可忽視的，從客戶開始選擇本公司開始，服務(wù)便開始了。對客戶的需求了解、產(chǎn)品內(nèi)容、簽訂保單、理賠以及在保險合同期間的追蹤調(diào)查等都是需要注意完善的。與汽車相關(guān)的行業(yè)進行合作，可為汽車提供各項服務(wù)的渠道以此完善在保單合同期間汽車的各項服務(wù)，也可與之進行相應(yīng)的優(yōu)惠政策（例如：汽車需要清洗時）;續(xù)保領(lǐng)紅包、福利;開展更多的活動，與客戶建立更多的聯(lián)系，既能利用此機會向客戶進行車險類知識、公司產(chǎn)品的介紹，也能了解客戶的需求，疑問，以及問題的反映;大數(shù)據(jù)時代，信息來源更高效更準(zhǔn)確。通過大數(shù)據(jù)分析，了解客戶的最近搜索等，針對性地為客戶提供相應(yīng)的服務(wù);為鼓勵客戶

7、續(xù)保時選擇簽訂幾年的合同，為此針對提出新的優(yōu)惠政策，這樣有助于提高近幾年的續(xù)保率。保險對于保證我們實際的生活是具有重要的意義的。車險無疑是其中重要的組成部分，凡是買車的，除了國家強制性要求買的交強險，多少會選擇一些商業(yè)險來進行保障。對于保險公司來說，提高本公司的競爭力、利潤率，在如何設(shè)計保險類型、宣傳保險產(chǎn)品等方面是需要注重的。而對續(xù)保概率的研究，如何提高續(xù)保率的方面也是不可忽視的。Reference：1唐現(xiàn)文，董海燕，吉文林.二分類變量Logistic回歸模型下職業(yè)農(nóng)民培育意愿分析J.江蘇教育研究，2013（12）：48-50.2張晉昕，李河.回歸分析中定性變量的賦值J.循證醫(yī)學(xué)，2005（3）：169-171.3劉佳.基于大數(shù)據(jù)的車險精準(zhǔn)營銷模式研究J.鄭州：華北水利水電大學(xué)，2018.4丁元林，孔丹莉.對比標(biāo)度權(quán)重法在量化有序多分類變量中的應(yīng)用J.數(shù)理醫(yī)藥學(xué)雜志，2005.5席俊虎，王文志，胡冰倩.數(shù)據(jù)挖掘驅(qū)動下的車險續(xù)保流程再造J，中國保險，2016（3）.新財經(jīng)2019年13期新財經(jīng)的其它文章淺談我國宏觀經(jīng)濟形勢