應該把購買諸多保單的客戶資料梳理成檔案，再使用相同的檔案管理方式認真研究其他客戶，以此確定出還有哪些客戶會購買壽險產品，並預測出客戶接來下還會需要什麼。唯有如此才能夠有效實施交叉銷售和提升銷售的戰略。
市場一籃子分析方法主要是使用客戶所持有保單的曆史數據與保單的詳細資料、索賠傾向、客戶人口統計學資料及其關鍵變量，預測出交叉銷售的時間，比如，能夠發現客戶遵循著怎樣的投保流程—即首先是交通工具的保險，再者是房屋擁有者的保險，然後是人身保險。我們能夠運用這些信息來對客戶進行評估，進而針對那些或許會遵循這種規律的客戶進行直接營銷。
（三）壽險客戶的保持與流失
伴隨各行各業競爭的日趨激烈，企業獲得新客戶的成本已在持續上漲，所以維護好既有的客戶，降低其流失率顯得至關重要。通過分類等技術可以及時判斷出具有這些特性的客戶群體更容易流失掉，利用客戶流預測模型的建立，能夠幫助壽險公司針對有流失傾向的客戶事先采取應對措施，最終將其解決。
在充分認識到此項工作的重要作用之後，許多壽險公司都紛紛建立起了客戶流失預警機製，一般是利用聚類以及分類等模型，針對曾經流失的客戶做出分析，從中找出出現流失的根本原因，在得到原因之後，建立起具有針對性的模型，對既有客戶實施評價，當某位客戶的風險係數到達一定程度時，通常就被認為存在流失的風險。這時可以采取一定關懷措施，已達到挽留客戶的作用，最終使客戶流失率降至最低。
（四）壽險客戶欺詐風險
對於可能出現的欺詐風險進行及時、有效、準確的預測具有重大意義，數據深度開發便能夠充分解決這一難題。具體做法是，通過數據深度開發中意外規律的開發方法、聚類方法以及神經網絡方法，針對客戶數據倉庫當中的數據實時分析和研究，找出容易產生欺詐行為的根本原因，以便及時、準確的監視、評價、預警以及管理各種欺詐風險，最終通過有效規範以及相關監督辦法，在欺詐風險出現前進行有效預防。
三、結束語
總而言之，數據深度開發在處理壽險客戶關係管理中的有效應用，可以促使企業以最快的速度以及更高的效率處理各種問題，因而，針對這一問題進行深入分析和研究，具有重要意義。
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