基于K-Means和Logistic的寿险客户流失预测模型研究

作者：张馨予,门玉杰,孙晓红

摘要：为了帮助寿险行业从海量业务交易中提取有效客户信息并进行客户保留,本文首先用K-Means算法进行寿险客户的价值细分,初步判断哪类客户最有可能流失,并针对不同价值群体的客户给予公司不同的建议;其次对细分后的客户群体建立Logistic二分类回归预测模型,比较与细分前的预测精度差异。实验结果中,细分后客户群对应Logistic模型的准确率、召回率和F1值较细分前均有提升,这说明客户细分能为其流失预测提供有价值的信息,有助于寿险公司盈利水平的提高。

发文机构：山东科技大学数学与系统科学学院 山东科技大学审计处

关键词：寿险客户流失客户细分K-MEANS算法Logistic模型

分类号： F840.62[经济管理—保险]