چکیده:
هدف: امروزه در صنعت بیمه، ایفای نقش مشتری از دنبالهروی ارائهکنندگان خدمت به هدایتگر خدمتدهندگان بدل گشته است بنابراین باتوجه به تفاوت در سودآوری، نوع خرید، وفاداری، ریسک، بُعد رفتاری و جمعیت شناختی مشتریان در پی ایجاد مرزبندی قابل توجهای بین آنها با استفاده از رویکرد بخشبندی مشتریان میباشیم تا با شناخت ویژگیهای هریک از این گروههای مختلف، افزایش قدرت رقابتی و موفقیت فعالان این حوزه فراهم گردد. روششناسی: در این پژوهش بخشبندی مشتریان شرکت بیمه البرز با استفاده از روش خوشهبندی دو مرحلهای با الگوریتم تحلیل کلاستر مقیاسپذیر باتوجه به قابلیت این روش در تحلیل همزمان متغیرهای پیوسته و طبقهای، انجام گردید. الگوهای حاکم در گروهبندی مشتریان شناسایی و سپس از تحلیل تشخیصی برای اعتبارسنجی خوشهبندی استفاده شد. یافتهها: باتوجه به تأثیر شاخصهای تعیینشده مشتریان در شش خوشه دستهبندی شدند. از بین شاخصهای مورد بررسی متغیرهای میزان تخفیف ارائهشده، سودآوری، ضریب خسارت، حجم و تعداد بیمهنامه خریداری شده به ترتیب بیشترین نقش را در جداسازی خوشهها از هم داشتند. از نظر متغیر سودآوری تمامی خوشهها با یگدیگر متفاوت میباشند. از نظر شیوه جذب خوشه بدحسابها با رهگذران و نورچشمیها با خوشههای خوشحسابها متفاوت است. نتیجهگیری: شرکتهای بیمه میتوانند با بهرهگیری از تکنیک بخشبندی مشتریان براساس معیارهای پیشنهادی این مقاله و شناسایی ویژگیهای آنها، شناسایی جایگاه هریک از گروهها در سود یا زیان شرکت، پیشبینی و ترسیم الگوی رفتاری مشتریان بالقوه و آتی با ویژگیهای مشابه، همچنین تعیین بازار هدف و استراتژی بازاریابی مناسب توان رقابتی خود را نسبت به سایر رقبا افزایش دهند. طبقهبندی موضوعی: G22, C38, G2
Objective: Today in the Insurance industry, playing the role customer of follow the service providers has become the guiding providers. Therefore, due to the difference in profitability, volume and type of purchase, loyalty, risks, behavioral and demographic dimensions we seek to create significant demarcations between them with using the customer segmentation approach that by recognizing the characteristics of each of these different groups increase the competitive power and success of activists in this field be provided. Method: Customer Segmentation Using a two-step cluster analysis with scalable cluster analysis algorithm with respect to the feasibility of this technique in the analysis of continuous and categorical variables was performed. Dominant patterns in customer grouping was identified. Then using discriminate analysis, clustering validity was examined. Findings: According to the defined indicators, customers were divided into six clusters. Variables discounts offered, profit, claims ratio, volume and number of insurance purchased the highest role in the separation of the clusters. Also, in terms of profitability, all clusters are different from each other. In terms of absorption method debtor cluster with Passers and favourite cluster with credit worthy are different. Conclusion: Insurance companies can use the customer segmentation technique based on the criteria proposed in this article and identify their characteristics, identify the position of each group in the company's profit or loss, predict and draw the behavior pattern of potential and future customers with similar characteristics. Determine the target market and appropriate marketing strategy to increase their competitiveness compared to other competitors. JEL Classification: G22, C38, G2