續(xù)保分析

201*年第二季度續(xù)保情況分析

根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，某年某月，我公司所轄范圍內(nèi)共有輛車入保，今年續(xù)保輛，續(xù)保率為。毫不諱言，公司的續(xù)保工作做得很差，經(jīng)過分析，續(xù)保率低總結(jié)起來有內(nèi)部和外部兩個(gè)方面的原因。一、外部因素

1.客戶對(duì)公司的滿意度低�？蛻艚�(jīng)過一年甚至多年的投保經(jīng)歷，對(duì)原投保公司有了一個(gè)較深的認(rèn)識(shí)，此認(rèn)識(shí)也就是滿意度，主要基于對(duì)公司的品牌、價(jià)格、信用、服務(wù)等內(nèi)容的評(píng)價(jià)。不同的客戶側(cè)重點(diǎn)不同，出過險(xiǎn)的客戶主要側(cè)重于公司的信用度和理賠服務(wù)水平；未出險(xiǎn)客戶則是側(cè)重于公司的品牌知名度與價(jià)格水平。而我公司在此有諸多令客戶不滿意之處。

2.其他保險(xiǎn)公司的吸引力。商丘市保險(xiǎn)市場競爭激烈，其他公司不時(shí)推出對(duì)客戶具有吸引力的競爭策略和手段，這在一定程度上影響我公司客戶的續(xù)保率。二、內(nèi)部因素

1.公司長期無人抓車險(xiǎn)續(xù)保工作，對(duì)續(xù)保工作的重視不夠。1）

沒有續(xù)保工作要求，沒有續(xù)保工作的責(zé)任部門和責(zé)任人，

商丘分公司成立至今，續(xù)保未納入正常的業(yè)務(wù)流程；2）3）4）5）

沒有續(xù)保工作方向、目標(biāo)和考核；沒有續(xù)保工作流程；沒有續(xù)保工作的工具；沒有續(xù)保工作的方法。上述原因?qū)е乱韵陆Y(jié)果：

1)銷售隊(duì)伍能力弱化，不去做、不會(huì)做、不愿做續(xù)保業(yè)務(wù)；2)險(xiǎn)種結(jié)構(gòu)畸形，形成一個(gè)險(xiǎn)種（車險(xiǎn)），一個(gè)渠道（代理），一個(gè)方法（切費(fèi)返還）的被動(dòng)局面；

3)客戶信息不全面、不真實(shí)、不準(zhǔn)確，而且代理業(yè)務(wù)客戶信息由代理人掌握，直接業(yè)務(wù)客戶信息有業(yè)務(wù)員掌握，公司聯(lián)系不上客戶，直接造成客戶流失；

4)缺乏統(tǒng)一協(xié)調(diào)，由于業(yè)務(wù)員代理機(jī)構(gòu)從屬三級(jí)機(jī)構(gòu)的變化導(dǎo)致續(xù)保業(yè)務(wù)只能作為新保業(yè)務(wù)。

2.銷售渠道單一，形成對(duì)代理的依賴，續(xù)保困難。代理業(yè)務(wù)占公司業(yè)務(wù)的份額很大，由于代理與保險(xiǎn)企業(yè)的合作是短期的行為，極易受市場點(diǎn)位影響，使其在各保險(xiǎn)公司間游動(dòng)，造成續(xù)保困難。3.客戶服務(wù)不完善。1）2）3）4）5）

沒有客戶維護(hù)工作的制度及考核辦法；沒有客戶維護(hù)工作的責(zé)任部門、崗位及職責(zé)；沒有客戶檔案管理工作的責(zé)任部門和崗位；缺乏對(duì)客戶的關(guān)聯(lián)服務(wù)、附加服務(wù)和增值服務(wù)；客戶咨詢、投訴系統(tǒng)不完善。

綜上所述，續(xù)保率低下，根本原因在于公司內(nèi)部。至于市場競爭，你沒有權(quán)利讓對(duì)手停止腳步，那么只有自己加快前進(jìn)的步伐！

擴(kuò)展閱讀：基于粗糙集理論的車險(xiǎn)續(xù)保率因素分析

一、背景

進(jìn)入21世紀(jì)以來，伴隨著居民收入的提高、汽車價(jià)格的下降以及消費(fèi)環(huán)境的改善，中國的汽車市場規(guī)模不斷擴(kuò)大，需求量和保有量出現(xiàn)了加速增長的趨勢(shì)。從201*年到201*年，中國的汽車保有量正以16%20%的速度快速增長，截止到201*年，中國的汽車保有量達(dá)到了6650萬8431萬輛，單年需求量也達(dá)到了13001900萬輛，中國在未來成為世界上最具成長性和規(guī)模最大的消費(fèi)市場已經(jīng)指日可待。當(dāng)汽車保險(xiǎn)行業(yè)的競爭愈加激烈時(shí)，保險(xiǎn)公司不僅需要開拓新的客戶領(lǐng)地，也需要維持并提高一定的續(xù)保率。建立數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析來說明影響續(xù)保率的相關(guān)因素。二、數(shù)據(jù)預(yù)處理

已知數(shù)據(jù)分別為“按照承包車輛出險(xiǎn)次數(shù)統(tǒng)計(jì)”，“按照承保車輛年齡統(tǒng)計(jì)”，“按照承保車輛品牌統(tǒng)計(jì)”，“按照承保車輛使用性質(zhì)統(tǒng)計(jì)”，“按照承保渠道統(tǒng)計(jì)”和“按照新車購買價(jià)統(tǒng)計(jì)”這六個(gè)因素。數(shù)據(jù)給出了每個(gè)因素中各項(xiàng)到期車輛數(shù)、以及續(xù)保的百分比，我們根據(jù)這些信息可以還原模擬出滿足這幾項(xiàng)按照不同統(tǒng)計(jì)對(duì)象所得數(shù)據(jù)的最初表單，將信息整合化、清晰化。我們采取類比抽樣的方式，調(diào)查到期車輛數(shù)目取為1000，不致繁瑣且能夠基本代表現(xiàn)實(shí)情況。記為：（a（1），a（2），，a（1000））

其中a（i）為第i輛的各項(xiàng)精確屬性組成的行向量，如圖：

三、粗糙集理論（RS）

是一種刻畫不完整性和不確定性的數(shù)學(xué)工具，能有效地分析和處理不一致、不精確、不完整等各種不完備信息，并從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)以及潛在的規(guī)律。

建立在分類機(jī)制的基礎(chǔ)上。依據(jù)粗糙集理論,可以發(fā)現(xiàn)信息系統(tǒng)在不同簡化層次上符合置信度要求的規(guī)則;應(yīng)用得到的規(guī)則進(jìn)行推理或決策,根據(jù)已有的信息在模型上逐層匹配,再按照某種優(yōu)先級(jí)判定算法,給出現(xiàn)有信息下問題的最優(yōu)解。

＆#8226;系統(tǒng)客觀層面的規(guī)則價(jià)值衡量方法：從系統(tǒng)客觀層面評(píng)價(jià)一條規(guī)則主要依據(jù)可信度、覆蓋率和支持率三個(gè)指標(biāo)來衡量，可信度acc（α→β），覆蓋率cov（α→β），支持?jǐn)?shù)sup（α→β）由下式給出：

式中card（＆#9642;）指集合的基。直觀地講，可信度表示運(yùn)用該規(guī)則進(jìn)行推理正確的概率；覆蓋率表示該規(guī)則的支持?jǐn)?shù)在相應(yīng)的決策類中的比重；支持?jǐn)?shù)表示在論域中支持該規(guī)則的元素的個(gè)數(shù)。在數(shù)據(jù)挖掘時(shí),當(dāng)然希望得到可信度和覆蓋率都高的有效規(guī)則，但實(shí)際上這兩個(gè)指標(biāo)是成負(fù)關(guān)系的。所以，需要權(quán)衡規(guī)則的可信度和覆蓋率來評(píng)價(jià)其價(jià)值。下面建立基于粗糙集得續(xù)保規(guī)則模型：

為對(duì)車險(xiǎn)保單數(shù)據(jù)進(jìn)行續(xù)保規(guī)則的挖掘，借助基于粗糙集得軟件ROSETTA來進(jìn)行。

（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，數(shù)據(jù)補(bǔ)缺和離散化。由于數(shù)據(jù)還原情況較為充足，且連續(xù)數(shù)據(jù)（如車齡，購買價(jià)格等）已離散化，所以此步驟天然完成。

（2）屬性的簡約，由于現(xiàn)實(shí)的數(shù)據(jù)中往往存在噪音和不一致性，為提高抗干擾能力，采用VPRS，其中β=0.5，運(yùn)用ROSETTA中的遺傳算法進(jìn)行約簡

（3）續(xù)保規(guī)則的產(chǎn)生及過濾。在上述約簡產(chǎn)生的基礎(chǔ)上，運(yùn)用ROSETTA產(chǎn)生續(xù)保規(guī)則，在未做任何限定的情況下，ROSETTA將所有可能的規(guī)則都顯示出來。

上面運(yùn)用粗糙集理論來挖掘保單數(shù)據(jù)中的續(xù)保規(guī)則，可見，支持率可以作為確定續(xù)保的可能程度的衡量。四、灰色關(guān)聯(lián)度分析

1.數(shù)據(jù)變換技術(shù)。為保證建模的質(zhì)量與系統(tǒng)分析的正確結(jié)果，對(duì)原始數(shù)據(jù)必須進(jìn)行數(shù)據(jù)變換和處理，使其消除量綱和具有可比性。

定義設(shè)有序列x(x(1),x(2),,x(n))則稱映射f:x→y

f(x(k))→y(k),k=1,2,,n為序列x到序列y的數(shù)據(jù)變換。

這里由于數(shù)據(jù)不是單調(diào)次序的，我們采用均值化變換：2．指標(biāo)量化。諸如車輛承保渠道，車輛使用性質(zhì)等因素其集合所含元素為非數(shù)字化元素，此時(shí)將其非量化的數(shù)字特征用其對(duì)應(yīng)的續(xù)保率替換，既能代表每個(gè)因素中的各小項(xiàng)的特征，有可量化用于關(guān)聯(lián)度分析。則，n=1000通過上述步驟轉(zhuǎn)化為，n=1000，

其中y(i)為第i輛的各項(xiàng)屬性指標(biāo)量化后組成的行向量3.關(guān)聯(lián)分析定義選取參考數(shù)列

{(k)|k=1,2,,n}=((1),(2),,(n))其中k表示時(shí)刻。假設(shè)有m個(gè)比較數(shù)列

{(k)|k=1,2,,n}=((1),(2),,(n))，i=1,2,,m則稱

為比較數(shù)列對(duì)參考數(shù)列在k位置的關(guān)聯(lián)關(guān)系，其中ρ∈[0,1]為分辨系數(shù)。式定義的關(guān)聯(lián)系數(shù)是描述比較數(shù)列與參考數(shù)列在某時(shí)刻關(guān)聯(lián)程度的一種指標(biāo)，由于各個(gè)時(shí)刻都有一個(gè)關(guān)聯(lián)數(shù)，因此信息顯得過于分散，不便于比較，為此我們給出為數(shù)列對(duì)參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)度。五、模型求解

采用上述模型帶入本題數(shù)據(jù)，則：

1.還原的最初表單，如下圖為表單左上角部分：2.建立ODBC數(shù)據(jù)源將還原數(shù)據(jù)導(dǎo)入ROSETTA，數(shù)據(jù)補(bǔ)缺和離散化后得：其中1,0分別表示續(xù)保，不續(xù)保。

3.運(yùn)用ROSETTA中的遺傳算法VPRS進(jìn)行約簡，選取強(qiáng)度大于70的所有約簡，共八組，見下表：

4.運(yùn)用ROSETTA產(chǎn)生大量的規(guī)則，有一些是典型的規(guī)則，一些是并無典型性的規(guī)則，為此，先從系統(tǒng)客觀的角度把符合以下條件的規(guī)則尋找出來：按尺寸acc（α→β）≥0.08；cov（α→β）≥0.3；sup（α→β）≥65；

進(jìn)而，得到24條較強(qiáng)的規(guī)則。截取部分如下圖：5.通過數(shù)據(jù)變換技術(shù)和指標(biāo)量化得對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)，截取數(shù)據(jù)陣左七列。

6.通過MATLAB利用已有數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)上述關(guān)聯(lián)度分析，得出：

按大小順序有r2＞r3＞r1＞r5＞r4.按照0.5下限的標(biāo)準(zhǔn)，影響續(xù)保的因素有汽車購買價(jià)格、承保車輛年齡、出險(xiǎn)次數(shù)。

六、模型推廣與驗(yàn)證

上面我們通過處理201*年9月的各項(xiàng)數(shù)據(jù)得出一個(gè)結(jié)論，同樣也可以對(duì)201*年10月、201*年11月、201*年12月、201*年1月、201*年2月、201*年3月的數(shù)據(jù)進(jìn)行同樣的處理。從而可以得到（i=1,2,3,4,5；j=1,2,3,4,5,6,7）.固定下標(biāo)i，求得，進(jìn)而最終比較大小，可以全面的分析出影響續(xù)保率的因素。

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