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《聚焦客户体验,数据驱动重塑保险行业》重磅推出!

 阿萨帝烦 2018-08-07

数字化革命提高了各行业的客户期望,保险行业也不例外。


市场环境在不断变化,大数据、人工智能、物联网等新兴技术地涌现,新的保险产品和服务被不断地催生,中国消费者决策流程和思维方式也愈发智慧,让保险行业面临着前所未有的颠覆。


为应对挑战,寻求机遇,保险公司必须更快速、更高效、更智能地开展工作。在这一过程中,大数据作为各种保险科技的基础,被视为具有行业颠覆性的力量,正在驱动行业全面创新。


大数据重塑保险行业五环节


大数据技术有望在保险业得到广泛应用。大数据围绕渠道营销、交叉销售与增值销售、产品设计与创新、动态风控、理赔服务等环节来重塑保险行业。


数字化重塑保险行业五大环节


渠道营销


在保险行业,传统营销的销售方式投入大、效率低。精准个性化营销是保险业市场拓展的必由之路。


保险行业借助大数据分析,可根据客户的消费习惯和行为特征,及时、准确地把握市场营销行情;根据年龄、行为、财务状况和保险需求等各种维度对潜在客户进行用户分群,为不同客户群制定个性化的精准定向的市场营销策略。


交叉销售与增值销售


传统保险行业主要通过保险代理人连接保险客户,对客户的基本信息和需求掌握很少。


例如保险业通常会通过呼叫中心(Call Center)来辅助电销业务。以电销为例,盲目式电话保险推销极易引起客户反感,成功率极低。


精准营销在了解客户兴趣与爱好、购买能力,并做出预测和综合判断后,向客户推荐保险服务及产品,以保障推荐产品符合其财力、兴趣、理财偏好。


同时电销人员可以在掌握客户交易行为、理财情况等信息前提下进行产品与服务的针对性推荐,能够最大限度提高客户尊崇感和满意度,保证电销成功率,最终优化智能客服服务和人工坐席服务。


根据营销效果反馈,可设定多频次、不同渠道的营销流程,提升营销成功率,实现交叉销售和增值销售,提升销售及客户数据的洞察与分析。


产品设计、定价与创新


根据用户画像,快速了解多变的客户需求,可以让保险产品设计场景化、定制化、规模化、个性化。“一刀切”的不合理定价模式会导致用户价值流失,而海量的数据分析将持续优化价值链,优化定价体系。


大数据分析能够通过分析产品的绩效,帮助险企更新定价、及时发现问题,减少依赖代理变数进行产品定价。


动态风控


大数据技术客户帮助保险企业进行风险量化,避免承担过高的财务风险,或因超过预期的索赔支出而遭受重大损失。


通过数据分析,搭建用户分层分级体系,准确预测风险并确定个人定价水平和保险资格,降低骗保率,提升自身的承保、识别、防止欺诈的能力。


同时通过客户信用历史、持有保单信息、风险位置因素、市场信息等数据,为客户准确地评估风险,并完善风险评分流程和客户流失预测。


共享服务中心之理赔 & 服务优化


为提升客户体验,保险公司的投保条件愈发宽松,核保核赔速度快,甚至免核保、免体检、快速赔付已经成为保险公司吸引客户的“标配”。


在理赔各业务环节,基于大数据 人工智能的图像识别,优化定损流程,缩短理赔周期,提高用户从投保到理赔的效率,辅助降低赔付成本,提升客户体验。


当意外事故等发生时,根据客户报警记录、就诊信息等,保险公司可快速对客户做出理赔决定,实现自动理赔,甚至优先于保险人提出理赔申请,在降低成本的同时为客户提供便利。


保险行业构建指标体系的构建


戴夫·麦克卢尔(Dave McClure)针对创业公司应该关注的指标,提出了一套模型——Pirate Metrics,即海盗指标法。


他将创业公司需要关注的指标归结为 5 个方面,分别是Acquisition(获取)、Activation(激活)、Retention(留存)、Revenue(营收)和 Referral(引荐),简称 AARRR。围绕用户生命周期中的 5 个重要环节,每一环节都有需要衡量的指标。



以上内容来自于《聚焦客户体验,数据驱动重塑保险行业》白皮书,现由神策数据用户行为洞察研究院重磅推出,主要内容包括:


  • 数字化时代,保险行业的颠覆性力量

  • 聚焦客户体验,构建保险业数据驱动力

  • 大数据重塑保险行业五环节

  • 保险行业指标体系如何构建

  • 基于用户行为数据,保险行业的四大应用、十大场景


关于用户行为洞察研究院

User Behavior Insights Research


神策数据用户行为洞察研究院,由神策数据核心业务与技术骨干组成、并与各行业领先企业的业务与技术专家精诚合作,聚焦于大数据与用户行为分析的技术与实践前沿研究;旨在提供更具行业深度的洞察、领先的行业最佳实践、创新的技术解决方案等,为广大企业客户、大数据产业链从业者及神策数据自身未来的发展提供指导。未来,研究院将会进一步联合行业优秀创新典范、各类型合作伙伴、学术界与行业专家一起,汇聚大数据与用户行为分析领域的最佳创新实践和行业深度洞察,每年定期发布“数据驱动系列”研究。

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