基于熵权法的车险客户画像描绘论文

基于熵权法的车险客户画像描绘

刘 霞,陈本卫

(川北幼儿师范高等专科学校,四川 广元 628000)

摘 要: 文章对车险客户精准画像,分析了车险购买渠道、车辆使用性质、立案件数、车龄、新车购置价、客户性别对客户续保率的影响。运用熵权法求出客户续保率的六个影响因素的权重,分别为0.1767、0.1487、0.1720、0.1699、0.1727、0.1600。

关键词: 精准画像;续保率;熵权法;权重

近年来,汽车保险在我国保险业有不可撼动的地位,我国汽车保有量的持续增加和相关车险的政策出台,投保率也呈继续上升趋向。车险一般可占保险公司业务的70%到80%,汽车保险是保险行业的兵家必争之地。以往,保险公司为了赢得市场,往往采取优惠政策来争抢客户。但是激烈的市场竞争也带来了利润率的下降,甚至有些企业在亏本经营。大多数车企为了提高利润率开始重视承保车辆的质量,重投保车辆质量的做法,是市场竞争下企业合理的行为。

1 车险客户的续保率的变化情况

以2019第十二届“认证杯”数学建模网络挑战赛C题中的附件1数据为例,利用excel统计出不同因素下的续保率。

总计65535名车险客户,总的续保率19.5%。其中立案件数为0的客户有56389名,占86%,续保率为19%;立案件数为1的客户有7306名,占11.1%,续保率为23%;立案件数为2的客户有1442名,占2.2%,续保率为28%;立案件数为3的客户有300名,占0.4%,续保率为27%;立案件数为4的客户有67名,占0.1%,续保率为30%;立案件数大于等于5的客户有98名,占0.2%,续保率为32%;由此可知,绝大多数客户立案件数为0或1,续保率接近20%,并且续保率随着立案件数的增大而增大。

新车客户有5472名,占8.3%,续保率为11%;车龄为1年的客户有14500名,占22.1%,续保率为35%;车龄为2年的客户有7791名,占11.8%,续保率为23%;车龄为3年的客户有7007名,占10.6%,续保率为21%;车龄为4年的客户有6420名,占9.7%,续保率为18%;车龄为5年的客户有5855名,占8.9%,续保率为15%;车龄为6年的客户有5022名,占7.6%,续保率为13%;车龄为7年的客户有4346名,占6.6%,续保率为11%;车龄为8年的客户有3010名,占4.5%,续保率为9%;车龄为9年的客户有2066名,占3.1%,续保率为10%;车龄为10年的客户有1382名,占2.1%,续保率为13%;车龄为11年的客户有1003名,占1.5%,续保率为10%;车龄为12年的客户有689名,占1%,续保率为10%;车龄为12年以上的客户有972名,占1.4%,续保率为11%;由此可知,车龄为1年的客户续保率最高达到了35%,属于优质客户。并且续保率随着车龄的增大而呈现递减的趋势。

所有患者入院后,均完成心电图,血糖等临床检查,观察组给予多索茶碱片400 mg(福安药业集团宁波天衡制药有限公司,国药准字H20000076,规格 0.2 g,生 产 批 号 :140604C05、160404C05、170205C05);对照组给予茶碱缓释片300 mg(广州迈特兴华制药厂有限公司,国药准字H44023791,规格0.2g,生产批号:20150507、20170108)。两组疗程均为6周。

1)数据标准化(将各个指标的数据进行标准化处理)。假设给定了 k(此处 k=6)个指标 X1,X2,…,Xk,其中,得到矩阵X(表1中的数据)。对各指标数据标准化后的值为Y1,Y2,…,Yk,得到矩阵Y。其中:

在车主性别方面,女性车主有16671名,占25.4%,续保率为22.9%;男性车主有44781名,占68.3%,续保率为17.2%;性别未知的车主有4083名,占6.2%;由此可知,男性车主是车险市场的主力军,但是续保率偏低,其权益更加值得关注和维护。

在车辆购置价方面,0~10万的车主有29778名,占45.4%,续保率为17%;10~20万的车主有22125名,占33.8%,续保率为20%;20~30万的车主有7796名,占11.9%,续保率为25%;30~40万的车主有3455名,占5.3%,续保率为27%;40~100万的车主有2464名,占3.8%,续保率为24%;大于100万的车主只有266名,占0.4%,续保率为27.4%。由此可知,虽然0~10万的车主的续保率略低于平均水平,但还是车险市场的主力军,是一股不可务实的力量。30~40万的车主的续保率最高为27%,属于优质客户。

目前,欧盟、美国已经各自开发了完整的评价软件,并得到了较广泛的应用;还有一些国家针对本国的核设施研究开发了相应的评价软件,也得到了一些应用(如表1所示)。下面对几种应用较为广泛的软件进行简要介绍。

在车险购买渠道方面,电网销客户有18703名,占28.5%,续保率为27%;个人代理客户有16638名,占25.3%,续保率为17%;车商代理客户有13847名,占21.1%,续保率为28%;专业中介客户有11483名,占17.5%,续保率为6%;交叉销售客户有3621名,占5.5%,续保率为9%;普通兼代(含银行代理)客户有1223名,占1.8%,续保率为5%;直拓和门店客户总共20名,数量太少,实际价值不高。由此可知,电网销、个人代理、车商代理和专业中介是购买车险的主要渠道。其中电网销和车商代理客户续保率远远高于平均水平,属于优质客户;个人代理客户续保率略低于平均水平,专业中介客户续保率严重偏低,拉低了整体的续保率。

2 熵权法求影响客户续保率的因素的权重

熵最先由申农引入信息论,目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用[1]。熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。按照信息论基本原理的解释[2],信息是系统有序程度的一个度量,熵是系统无序程度的一个度量;如果指标的信息熵越小,该指标提供的信息量越大,在综合评价中所起作用理当越大,权重就应该越高。可利用信息熵这个工具,计算各个指标的权重,为多指标综合评价提供依据。

3)确定各指标权重。根据信息熵的计算公式[4],计算出各个指标的信息熵为E1,E2,…,Ek。通过信息熵计算各指标的权重:

6种渠道的信息熵如表2所示。

在车辆使用性质方面,家庭自用车客户有58663名,占89.5%,续保率为19%;营业货车有2609名,占3.9%,续保率为25%;企业非营业用车有2570名,占3.9%,续保率为19%;非营业货车有675名,占1%,续保率为15%;特种车有458名,占0.6%,续保率高达36%;党政机关、事业团体用车有422名,占0.6%,续保率为21%;18辆城市公交续保率最低为0,82辆公路客运的续保率低至4%。

表1 不同购买渠道下客户的续保率

2)求各指标的信息熵。熵的概念最早起源于物理学,用于度量一个热力学系统的无序程度[3]。当系统可能处于n种不同的状态时,每种状态出现的概率为pij,则系统的熵

如果pij=0,则定义

熵权法的基本步骤:

译文2:そういえば子供のころ、筋向かいの豆腐屋に、楊おばさんという人が一日じゅう座っていて、「豆腐屋小町」と呼ばれていたっけ。(竹内好译)

表2 6种购车渠道的信息熵表

首先,车型客户起保日期为2016~2018年,半年为一个时间单位,分为6个时间段。统计出购买渠道、车辆使用性质、立案件数、车龄、新车购置价和客户性别这6个因素不同状态下的续保概率。然后计算出不同状态对因素的权重,计算出6个因素的续保率,再次利用熵权法,求出6个因素影响续保率的权重大小。以购买渠道为例,计算不同状态下的续保概率,如表1所示。

4)确定指标的综合评价值。根据计算的指标权重,计算各个指标的综合评价值。同理可以计算出其他五个因素的综合概率得分,如表3所示。

根据熵权法计算购买渠道、车辆使用性质、立案件数、车龄、新车购置价、性别的权重,如表4所示。总之,各个因素的权重大小相差不大,权重最大是购车渠道和新车购置价,最低的是车辆使用性质。

表3 各个因素的综合概率得分

表4 各个因素的权重

3 结束语

中国目前的车险费率制度,大多数符合“从车主义”。未来中国车险业,同样的一款车,不同的人开,保费价格会完全不同。这个不同可能是取决于投保人本身的驾驶行为,还可能会以投保人本身的年龄、职业、家庭状况等信息为标准。考虑到渠道和代理商为了保护自身利益,经常隐瞒一些客户信息,很多保险公司开始大力推进电销和网销,这样可以直接面对客户,获取一手信息。为了提高销售效率,降低客户等待时间,每次销售只能搜集客户比较重要方面的驾驶习惯信息。计算各个因素的权重,可以为保险公司提供数据支持,选择最重要的信息。

作者简介: 詹建兵,男,汉族,浙江龙游人,龙游县第二高级中学,科研与信息处主任,信息技术教师,高级教师,本科学历。

“50年代淘米洗菜,60年代摸虾做菜,70年代游泳痛快,80年代水质变坏,90年代风光不再,直到今天依然受害。”这段顺口溜生动描述了滇池水质变迁,道出云南省对高原湖泊治理的艰难探索和不懈努力。

参考文献:

[1]巩天宇,尚文利,侯静,等.基于模糊攻防树和熵权法的工控系统脆弱性量化评估方法[J].计算机应用研究,2019(3):88.

[2]刘大海,宫伟,邢文秀,等.基于AHP-熵权法的海岛海岸带脆弱性评价指标权重综合确定方法[J].海洋环境科学,2015,34(3):462-467.

[3]张海瑞,韩冬,刘玉娇,等.基于反熵权法的智能电网评价[J].电力系统保护与控制,2012,40(11):24-29.

[4]曾凡伟.基于层次—熵权法的地质公园综合评价[D].成都:成都理工大学,2014.

中图分类号: X826;P748

文献标志码: A

文章编号: 1672-3872(2019)22-0212-02

作者简介: 刘霞(1987—),女,四川仁寿人,硕士,助教,研究方向:数值计算。

(收稿日期: 2019-9-12)

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