Abstract
Lower Prices are offered through sales by telemarketing. This is to serve our customers by the fastest and most appropriate referral product that is most important to attract insurance. Therefore, Considering the time the customer's preferred products and preferred customer for screening and targeting, depending on what is the difference between the premiums. This study of the logistic regression model using datamining techniques, the life insurance companies in outbound telemarketing to support sales of the effect you want to validate. To join existing life insurance companies for the customer response and sales strategy based on the L segment and by age group, family-love insurance, accident insurance, and cancer insurance were in progress for the modeling. Set model based on the progress of the campaign to existing customers marketing methods and how to extract and run the model results has proven the superiority of the model. In addition, over time, depending on the aging model is set to a decline in operating profit to maximize the profits th update the model which was derived.
텔레마케팅의 영업특성상 전화 응대를 한 고객에게 초기 적절한 상품을 추천하여 보험가입을 유치하는 것이 가장 중요하다. 따라서 고객의 선호상품 및 선호시간을 고려한 고객 선별과 타겟팅을 어떻게 진행하느냐에 따라 거수보험료 차이가 발생한다. 본 연구는 데이터마이닝 기법 중 로지스틱회귀모형을 이용하여 생명보험사 아웃바운드 텔레마케팅 영업을 지원하는데 있어서 그 효과를 검증하고자 하였다. 기존의 가입상품에 대한 고객반응정보와 L생명보험사 영업 전략에 따라 연령을 구간화하고 가족사랑보험, 상해보험, 암보험 상품에 대한 모델링을 진행하였다. 설정된 모델을 바탕으로 캠페인 진행시 기존 마케팅 방식과 모델방식으로 고객을 추출하고 실행결과를 통해 모델의 우수성을 입증하였다. 또한 시간이 지남에 따라 설정한 모델이 노후화되고 영업이익이 줄어듦에 따라 지속적으로 영업이익을 극대화 할 수 있도록 모델갱신주기를 도출하였다.