金融管理公司客户健康保险潜在客户预测数据集-bhavyajotmalhotra
数据来源：互联网公开数据
标签：健康保险,金融管理,交叉销售,客户预测,保险推荐,客户数据,政策偏好
数据概述：
本数据集由金融管理公司FinMan提供，旨在用于预测现有客户对推荐健康保险政策的兴趣。FinMan希望通过该数据集构建模型，以识别潜在客户，并提高健康保险的交叉销售效率。数据集包含客户的个人资料信息、已持有的保险政策信息以及推荐的健康保险政策详情。具体字段如下：
ID：每条记录的唯一标识符
City_Code：客户所在城市的代码
Region_Code：客户所在区域的代码
Accomodation_Type：客户是否拥有或租赁房屋（自有/租赁）
Reco_Insurance_Type：推荐保险的类型（个人/联合）
Upper_Age：客户的最大年龄
Lower_Age：客户的最小年龄
Is_Spouse：客户是否为配偶（联合保险情况下）
Health_Indicator：客户健康的编码值
Holding_Policy_Duration：持有公司保险的时长（年）
Holding_Policy_Type：持有的保险类型
Reco_Policy_Cat：推荐健康保险的编码值
Reco_Policy_Premium：推荐健康保险的年保费（印度卢比）
Response（目标变量）：客户对推荐政策的兴趣（0：无兴趣，1：有兴趣）
数据用途概述：
该数据集适用于金融管理公司FinMan的内部分析和模型构建，帮助公司识别潜在的健康保险客户，提高销售效率。具体用途包括：
- 构建预测模型：通过分析客户特征和推荐政策信息，预测客户对健康保险的兴趣。
- 客户细分：根据模型预测结果，对客户进行细分，为不同客户群体提供定制化的营销策略。
- 投资决策：基于预测结果，评估不同健康保险产品的市场需求和潜力，优化产品组合。
- 教育和培训：为销售团队提供数据支持，帮助他们更好地理解客户需求和行为模式，提升销售技巧。
- 政策优化：通过分析客户需求和偏好，为公司提供决策支持，优化健康保险政策和流程。
