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    車險續(xù)保率影響因素分析及對策研究
    ——基于嶺回歸和因子分析的實證研究

    2020-11-15 22:35:30程萌勛張詩雨
    梧州學院學報 2020年3期
    關(guān)鍵詞:續(xù)保保單車險

    程萌勛,張詩雨,李 會

    (1.2.3.安徽財經(jīng)大學,安徽 蚌埠 233030)

    隨著經(jīng)濟的發(fā)展和人民生活水平的提高,近年來我國民用汽車擁有量呈現(xiàn)快速增長的趨勢,截至2018年,全國汽車保有量達到23 231.19萬輛,比2017年增長了11.12%。汽車行業(yè)的繁榮為保險行業(yè)提供了蓬勃發(fā)展的平臺,投保率也隨著汽車擁有量的增加和相關(guān)車險政策的出臺呈上升趨勢。其中,車險續(xù)保作為保險公司制定營銷戰(zhàn)略的重要指標,在保險市場上占有舉足輕重的地位,對公司今后的發(fā)展起著重要的作用[1]。因此,如何提高車險續(xù)保率、實現(xiàn)車險產(chǎn)品功能的差異化、鎖定目標客戶群體、實現(xiàn)精準營銷成為近年來研究的熱點。

    目前,已有研究成果從不同角度對車險續(xù)保進行研究。倪琪等利用保險公司的車險續(xù)保數(shù)據(jù),運用逐步回歸方法,建立線性的續(xù)保率影響因素模型,討論各因素的比重,分析了影響目標客戶和所有客戶因素的異同[2]。唐俊虎等通過數(shù)據(jù)挖掘?qū)ΡkU公司車險用戶進行細分,并對續(xù)保流程進行再造研究[3]。林翔等分析了影響車險續(xù)保率高低的原因,并提出了提高保險公司車險續(xù)保率的對策建議[4]。已有研究成果存在研究的數(shù)據(jù)少且變量引入不準確的情況,缺乏對引起多重共線性變量的篩選和剔除,而直接建立續(xù)保率模型,這無法準確解釋續(xù)保率與各影響因素的關(guān)系、客觀反映實際情況。為此,本課題組以某保險公司65 535條數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù),通過對樣本數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗后提取19個影響因素,運用嶺回歸剔除引起多重共線性的變量,建立車險續(xù)保率影響因素模型,進而討論各因素的影響程度;運用因子分析法建立續(xù)保率影響因素組合模型,討論組合因子對續(xù)保率的影響程度,以期為保險公司營銷策略的改革提供科學依據(jù)。

    1 數(shù)據(jù)來源及說明

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    本研究選取某保險公司的65 535條車險續(xù)保數(shù)據(jù),其中包括購買渠道、保單性質(zhì)、投保類別、車齡等20個與客戶相關(guān)的指標。經(jīng)過初步數(shù)據(jù)清洗后,對不符合企業(yè)規(guī)范、異常、冗余、空白的數(shù)據(jù)篩除,處理后的樣本容量為53 346條。

    1.2 變量選取

    本研究的因變量:是否續(xù)保(Y),自變量:客戶類型(X1)、被保險人性別(X2)、被保險人年齡(X3)、保單性質(zhì)(X4)、是否投保車上人員(X5)、立案件數(shù)(X6)、無賠款優(yōu)待系數(shù)NCD(X7)、購買渠道(X8)、是否本省車牌(X9)、使用性質(zhì)(X10)、車輛種類(X11)、車輛用途(X12)、新車購置價(X13)、車齡(X14)、投保類型(X15)、險種(X16)、三者險保額(X17)、是否投保車損(X18)、是否投保盜搶(X19)。這19個自變量可總結(jié)為駕駛?cè)艘蛩?X1~X7)、車輛因素(X8~X14)、保險因素(X15~X19)3個方面。

    2 車險續(xù)保率影響因素分析

    2.1 基于嶺回歸的車險續(xù)保率影響因素

    2.1.1 變量篩選

    運用最小二乘法原理來估計回歸系數(shù),結(jié)果由表1可知:相關(guān)系數(shù)R2=0.983,相關(guān)系數(shù)較高。同時也可以看到,19個自變量的標準系數(shù)中,立案件數(shù)X6為負值,據(jù)此推斷,續(xù)保率與立案件數(shù)呈負相關(guān),但這顯然不符合實際情況。在真實的車險續(xù)保率調(diào)查中,立案件數(shù)越高,駕駛?cè)税l(fā)生事故的危險系數(shù)越高,為了保障自身安全,就越傾向于購買保險服務(wù),續(xù)保率就會越高。因此,續(xù)保率與立案件數(shù)應該呈正相關(guān)。以上的對比分析說明續(xù)保率與其影響因素之間的關(guān)系不準確,各變量之間存在多重共線性的自相關(guān)原因。由表1還可知,當變量膨脹因子(VIF)>10時,說明存在多重共線性的影響,自變量之間存在高度相關(guān)性。由此可知,本問題中多重共線性存在的原因是由于變量間對車險續(xù)保率存在同向影響趨勢。

    表1 最小二乘回歸系數(shù)

    續(xù)表1

    綜合上述對變量的相關(guān)性分析,為了保證研究模型的準確性,需要考慮多重共線性的影響,剔除顯著性較小且高度相關(guān)的變量,保留理想的影響因素。嶺回歸可作為修正多重共線性且保留理想變量的模型首選,對變量的篩選最可靠且準確。

    通過嶺回歸對自變量的篩選后,從19個自變量中保留了7個影響變量。其中,VIF<10,容差<0.1,達到了低相關(guān)性的標準,這說明7個變量之間不存在多重共線性的影響,從而達到了建立解釋模型的標準(見表2)。

    表2 保留變量系數(shù)

    2.1.2 實際模型的建立

    運用嶺回歸算法進行回歸系數(shù)估計,其標準化系數(shù)能客觀反映各自變量對因變量的影響程度。由表3可知:在7個標準回歸系數(shù)中β4>β9>β19>β8=β10>β14>β12,據(jù)此可以初步將變量分為兩類:一類是顯著變量X4,一類是非顯著變量X8、X9、X10、X12、X14、X19。

    表3 嶺回歸系數(shù)

    根據(jù)嶺回歸估計的標準化回歸系數(shù),得到最終嶺回歸方程:

    Y=-0.99X4-0.002X8+0.007X9+0.002X10-0.001X12-0.002X14-0.003X19

    2.2 基于因子分析的車險續(xù)保率影響因素組合分析

    2.2.1 模型適用性檢驗

    在進行正式的因子分析之前,需進行適用性檢驗來判斷模型與指標的適用性。由檢驗結(jié)果可知,Bartlett檢驗P=0<0.01,KMO檢驗值是0.704>0.6,表明數(shù)據(jù)適合作因子分析,且效果較好。結(jié)合VIF檢驗,得到變量之間存在較低相關(guān)性的結(jié)論。

    2.2.2 公共因子的提取

    由表4可知:按照累積方差貢獻率>80%的原則提取所需的公共因子,第一公因子F1、第二公因子F2、第三公因子F3的貢獻率分別為64.436%、21.152%、4.525%,前3項因子的累計方差貢獻率為90.113%,可反映變量的大部分信息。

    表4 主成分提取標準

    2.2.3 實際模型的建立

    根據(jù)嶺回歸模型得到的X4、X8、X9、X10、X12、X14、X19共7個影響因素及對公共因子進行提取,可以構(gòu)建3個因子分析的方程式,各變量系數(shù)見表5。

    表5 成分矩陣

    F1=0.796X4+0.545X8-0.115X9+0.699X10+0.682X12+0.012X14+0.480X19;

    F2=0.482X4+0.431X8-0.144X9-0.445X10-0.547X12+0.382X14+0.495X19;

    F3=0.276X4-0.324X8-0.444X9+0.282X10-0.017X12+0.742X14+0.083X19。

    3 續(xù)保率影響因素結(jié)果分析

    3.1 獨立影響因素

    車險續(xù)保率影響因素分析的結(jié)果,反映了車險銷售的戰(zhàn)略新導向。通過嶺回歸對企業(yè)數(shù)據(jù)的研究分析,顯著影響因素集中在駕駛?cè)撕蛙囕v方面,說明在以客戶需求為導向的市場,企業(yè)不僅要注重自身產(chǎn)品的開發(fā),更應該針對客戶進行研究。了解客戶的實質(zhì)需求,發(fā)展適用于客戶需求的產(chǎn)品是企業(yè)的首要任務(wù)。

    保單性質(zhì)作為最顯著因素,有其存在的必然性。一般來說,保單性質(zhì)直接決定續(xù)保率的高低??蛻糍徺I保險主要有兩種情況:一是轉(zhuǎn)保,二是續(xù)保,這直接與續(xù)保率掛鉤。相應地,企業(yè)作為研究續(xù)保率的客體,當客戶選擇續(xù)保時,其續(xù)保率較高;而客戶放棄續(xù)保,轉(zhuǎn)向其他企業(yè)的保險業(yè)務(wù)時,其續(xù)保率就會很低。

    在續(xù)保率的非顯著影響因素中,續(xù)保率與車齡、車輛用途、是否投保盜搶呈負相關(guān)。就車齡而言,隨著用車時間的增加,駕駛?cè)思夹g(shù)和行駛經(jīng)驗隨之增強,就更傾向于高性價比的車險業(yè)務(wù)和服務(wù)需求,從而導致低續(xù)保率的趨勢;就車輛用途而言,高危、重載車輛要求更高質(zhì)量的車險服務(wù);就是否投保盜搶而言,選擇投保車損的客戶更傾向于續(xù)保。綜上所述,要求高性價比及高質(zhì)量服務(wù)的客戶選擇續(xù)保的概率較低。

    3.2 組合影響因素

    車險續(xù)保率組合影響因素分析的結(jié)果,反映了車險業(yè)務(wù)制定的新方向。根據(jù)各變量占主成分的權(quán)重,將變量的相關(guān)性作可視化處理,由圖1可見,在主成分1中,使用性質(zhì)、車輛用途、保單性質(zhì)離坐標軸較遠,相關(guān)性較大,該主成分可解釋為車輛的使用方式對續(xù)保率有較大影響;在主成分2中,各變量的影響權(quán)重較平均,該主成分可解釋為各變量對續(xù)保率的綜合影響;在主成分3中,車齡的影響權(quán)重較大,該主成分可解釋為車輛的使用年限對續(xù)保率有較大影響。

    圖1 主成分載荷圖

    車輛的使用性質(zhì)作為組合影響因素之一,說明客戶在進行業(yè)務(wù)選擇時,更傾向于車輛使用方式有較高質(zhì)量的保障,這暗示企業(yè)在決策時,要著重考慮車輛的使用性質(zhì)、用途和購買渠道。

    3.3 兩種模型影響因素結(jié)果的共性

    兩種模型的輸出結(jié)果有著較強的關(guān)聯(lián)性和結(jié)論共性。本研究將因子分析作為嶺回歸研究的延續(xù)和深入,延用嶺回歸中進行多重共線性處理后保留的待分析變量,進行了更深層次的組合因子探究分析。

    單獨對各模型的輸出結(jié)果進行分析,結(jié)果表明:在獨立模型中,保單性質(zhì)是首要影響因素,是否本省車牌是次要影響因素,而其他因素對續(xù)保率的影響程度較小;在組合模型中,車輛的使用方式和使用年限對續(xù)保率影響較大。其中,組合模型中的第一主成分“車輛使用方式”包括使用性質(zhì)、車輛用途、保單性質(zhì),且保單性質(zhì)的權(quán)重最大,這與獨立模型中的“保單性質(zhì)”作為首要影響因素的結(jié)果一致。而獨立模型中作為次要影響因素的“是否本省車牌”與組合模型的結(jié)果不同。對此進行分析,發(fā)現(xiàn)在嶺回歸給出的關(guān)系模型中,保單性質(zhì)作為主導影響因素的權(quán)重位居首位且遠高于其他因素,而其他因素的權(quán)重相差不大,都保持在較低水平,導致“是否本省車牌”的影響程度并不顯著,在組合模型的主成分作用很難顯示出來。通過以上分析,結(jié)合兩種模型的共性,將保單性質(zhì)作為首要分析對象,車齡、是否本省車牌、使用性質(zhì)作為次要分析對象。

    4 對策建議

    “客戶需求導向”是整個車險渠道營銷工作最基本的方針,同時對公司制定具體的發(fā)展戰(zhàn)略和經(jīng)營策略也有著重要的牽引作用。而保險公司在制定保險業(yè)務(wù)和銷售計劃時,應注重車險產(chǎn)品功能的差異化,鎖定目標客戶群體,實現(xiàn)精準營銷,確保產(chǎn)品的廣泛適用性。因此,結(jié)合兩種模型的共性結(jié)果,有針對性地給出提高車險續(xù)保率的對策和建議。

    4.1 加大宣傳力度,拓寬銷售渠道

    第三方代理機構(gòu)由于對客戶信息掌握的較全面,能夠快速高效地組織客戶辦理相關(guān)業(yè)務(wù),而客戶對機構(gòu)也是較為信任。車險公司應利用代理機構(gòu)的優(yōu)勢,與其進行相關(guān)合作,實現(xiàn)依托代理達到業(yè)務(wù)廣泛宣傳的效果,降低公司的宣傳成本,形成固定客戶來源。建立與經(jīng)紀和代理機構(gòu)長期穩(wěn)定的合作關(guān)系,對服務(wù)偏好客戶,通過車商渠道提高次新車續(xù)保率,提高渠道掌控能力。

    4.2 改革銷售模式,擴大服務(wù)范圍

    傳統(tǒng)營銷渠道為柜臺、個人代理、經(jīng)理代理等小范圍銷售方式,不利于公司業(yè)務(wù)的順利開展,限制公司的對外發(fā)展。從“是否為本省車牌”的影響因素分析中可知,本省居民的續(xù)保率相對高于外省的,說明公司的營銷模式存在漏洞,沒有建立外市場的銷售體系,從而造成公司的發(fā)展規(guī)模受到限制,發(fā)展前景狀況不佳?;ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)作為當下企業(yè)發(fā)展和改革的強有力的技術(shù)支撐,對企業(yè)的發(fā)展起著一定的引導作用。而同行業(yè)公司之間的非節(jié)制性競爭,又迫使企業(yè)走向智慧化和數(shù)字化的改革道路。企業(yè)可利用大數(shù)據(jù)和云計算將用戶數(shù)據(jù)、用戶信息、用戶偏好進行全面挖掘分類,從而清晰掌握目標客戶的保險產(chǎn)品和服務(wù)需求,形成以客戶為中心的營銷模式。因此,通過對傳統(tǒng)銷售模式的改革,大力發(fā)展電話營銷、網(wǎng)銷等新興渠道模式,擴大客戶群體的空間范圍,開拓地區(qū)圈外營銷市場,達到高效率、低成本、大范圍的高質(zhì)量營銷水平。

    4.3 提升服務(wù)水平,發(fā)展特色業(yè)務(wù)

    隨著消費市場中車險消費主力群體的年齡結(jié)構(gòu)變化,傳統(tǒng)的車險業(yè)務(wù)難以滿足客戶個性化產(chǎn)品需求和服務(wù)體驗,專業(yè)定制化保險推送已成為當下主流[5]。因此,要加快車險業(yè)務(wù)套餐中車輛使用方式和車險方面的改革。依據(jù)車輛使用性質(zhì),開展針對不同客戶、不同車輛用途、使用性質(zhì)的業(yè)務(wù),實現(xiàn)業(yè)務(wù)高質(zhì)低價的特色服務(wù);就車齡而言,汽車的使用年限對保險的質(zhì)量和價格的要求逐年下滑,大多客戶的車輛使用期為3~7年,因此在制定營銷計劃時,價格應隨車輛使用年限的增加而降低,從而抓住主流客戶源。對于經(jīng)濟實力處于中上等水平、經(jīng)常發(fā)生事故的客戶,為其提供組合保險套餐,如購買交商全包、組合套餐價格適度低于單獨購買業(yè)務(wù)的總價格等,保證業(yè)務(wù)能夠全面覆蓋車輛事故常發(fā)點,從而發(fā)展可供客戶選擇的多項特色業(yè)務(wù)。

    5 結(jié)論

    現(xiàn)階段,保險企業(yè)在制定營銷策略時,往往不能適度分析駕駛?cè)撕蛙囕v因素的影響。因為沒有統(tǒng)一的研究標準,大多數(shù)企業(yè)要不單純通過改變保險方式來達到多單多利的效果,要不過多地考慮外界因素,抓不住業(yè)務(wù)的重點。

    目前,與計劃經(jīng)濟相對的、作為以需求為導向的客戶市場,客戶需求是企業(yè)研究產(chǎn)品的首要目標,企業(yè)更應該追求以客戶高質(zhì)低價的高性價比需求為導向的高質(zhì)發(fā)展理念,抓住行業(yè)的發(fā)展痛點和客戶的需求重點,開展適合不同人群的特色服務(wù),以質(zhì)量帶動銷量,獲得長期穩(wěn)定的忠誠客戶源。

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