随着我国经济发展进入新常态,国内保险行业发展迅速,尤其是寿险行业推出了多种类寿险产品供投保人进行选择,寿险公司间的竞争愈发激烈。加上互联网的不断发展,传统保险行业受到了冲击,寿险公司加强用户画像模型与精准营销的开展已经是一种迫切需求。B寿险公司是国内一家典型的中小型险企,采取的营销策略与其他险企类似,主要依靠传统营销模式获取客户。在渠道选择上大幅度依赖银保渠道,其他渠道有一定建设,但和银保渠道相比十分孱弱,营销渠道发展不均衡。同时B寿险公司内部存储着大量保单数据,但这些数据大部分由银保渠道汇总而来,总体客户数据存在一些格式问题,造成数据可用性降低。因此B寿险公司并未利用数据挖掘对客户数据进行分析,更没有将数据运用在公司营销上。然而国内寿险市场18年首次出现原保费收入下降的情况,存量客户大多已被各大险企瓜分,中小型险企生存空间受到挤压。运用大数据改善公司的精准营销,对于B寿险公司增加市场占有十分重要。本文首先随机提取部分B寿险公司的客户购买数据作为基础样本数据,针对基础样本数据的变量类型提出了变量细分的想法,得到了变量细分的留个维度,运用R语言中的聚类模型建立B寿险公司已有客户数据下的客户细分画像。基于客户细分画像模型,针对性的评价了每类用户群的价值、营销现状并提出了相应的营销策略。通过现有的客户群体特征,分析B寿险公司存在的用户开发现状,针对现状中存在的问题为B寿险公司制定寿险精准营销方案。基于大数据的精准营销方案主要包括以下内容:第一,运用精准营销中的4Ps营销模型提出对B公司产品设计、定价、渠道、推广方面的宏观建议。第二,根据聚类模型中形成的已有客户画像制定客户识别模型,帮助B寿险公司营销人员加强客户识别工作,并反馈更新客户画像,加强老客户的留存和新客户的开发。