保險行業(yè)發(fā)展現狀
隨著(zhù)科技的不斷發(fā)展和進(jìn)步，尤其是互聯(lián)網(wǎng)的興起，移動(dòng)智能設備的廣泛應用，保險企業(yè)傳統的營(yíng)銷(xiāo)渠道和模式也被迫發(fā)生變化，傳統的保險代理人模式逐漸失去特色。
保險行業(yè)對傳統的數據應用有著(zhù)悠久的歷史。但隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的即時(shí)性、多樣性的海量數據，保險企業(yè)傳統數據分析經(jīng)驗已不足以支撐其業(yè)務(wù)的深度發(fā)展。如何利用大數據，促進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展已成為各大保險企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。
保險行業(yè)面臨的問(wèn)題
1、 保險企業(yè)自有的用戶(hù)數據源較單一，如何從數據源頭上解決數據缺失的問(wèn)題，從而進(jìn)一步實(shí)現全方位數據的整合和用戶(hù)洞察？
2、 用戶(hù)需求日趨多樣化，更傾向個(gè)性化的服務(wù)，保險企業(yè)如何全面了解受眾對保險的需求？從而更好的挖掘潛客，維護老客戶(hù)。
3、 保險企業(yè)需要可持續發(fā)展，如何創(chuàng )新、運營(yíng)、優(yōu)化不同類(lèi)型的保險產(chǎn)品，建立行業(yè)的領(lǐng)先性，逐步提升企業(yè)區域乃至全國范圍內的品牌影響力？
我們解決方案
1、 整合多源異構數據，為保險企業(yè)經(jīng)營(yíng)提供豐富的數據支撐
以往，保險企業(yè)的數據有限，主要為第一方數據，例如：自建網(wǎng)站用戶(hù)行為數據，保險企業(yè)對于外部數據采集相對較少，如第三方數據、互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)數據、用戶(hù)在互聯(lián)網(wǎng)上的消費行為等。使用我們大數據采集技術(shù)可廣泛獲取各渠道數據，同時(shí)利用我們專(zhuān)業(yè)手段，對匯集數據進(jìn)行清理、分析和整合，從而幫助保險企業(yè)發(fā)揮多源異構數據的價(jià)值。
2、 將用戶(hù)需求作為企業(yè)導向，深入了解用戶(hù)，全方位洞察用戶(hù)
保險企業(yè)需要不斷動(dòng)態(tài)的了解用戶(hù)需求，只有不斷的貼合用戶(hù)需求，研發(fā)具有吸引力的產(chǎn)品，才可能有效引導用戶(hù)，發(fā)掘新用戶(hù)，留存老用戶(hù)，持續拓展保險市場(chǎng)。這就需要保險企業(yè)秉承用戶(hù)至上的理念，結合保險業(yè)務(wù)特性對用戶(hù)數據加以有效分析，多角度、全方位洞察用戶(hù)。
隨著(zhù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的盛行，很多保險企業(yè)開(kāi)始建立了屬于自己的網(wǎng)絡(luò )平臺，如：自有保險銷(xiāo)售網(wǎng)站、App、微信公眾號等，基于此，保險企業(yè)可以獲取與傳統保險數據有差別的、大量的受眾網(wǎng)絡(luò )行為數據，豐富了保險數據分析維度，如：用戶(hù)在網(wǎng)站的瀏覽偏好、瀏覽時(shí)間、瀏覽時(shí)長(cháng)、瀏覽頻率等；為了更加深入的了解用戶(hù)特征，保險企業(yè)在廣泛數據采集的基礎上，需要進(jìn)行數據的融合，實(shí)現各方數據的拉通，以形成豐富、立體化的用戶(hù)畫(huà)像化。
我們通過(guò)對保險用戶(hù)多樣信息采集、整合、結構化、標簽化等過(guò)程，為用戶(hù)打上豐富的標簽，建立符合保險企業(yè)特性的用戶(hù)畫(huà)像，有效得描繪受眾群體屬性、興趣圖譜、偏好等各類(lèi)特征，實(shí)現從用戶(hù)的微觀(guān)畫(huà)像到宏觀(guān)畫(huà)像，全渠道的統一視角畫(huà)像展現，滿(mǎn)足保險業(yè)務(wù)人員深入了解用戶(hù)的需求，為精準營(yíng)銷(xiāo)提供數據支持，在降低成本的同時(shí)提升業(yè)務(wù)效率。
3、 保險企業(yè)運營(yíng)平臺分析及優(yōu)化，構建完善運營(yíng)體系
保險行業(yè)在產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中需要不斷探索網(wǎng)絡(luò )平臺的經(jīng)營(yíng)方式，多角度、多維度分析自營(yíng)平臺，依托采集、分析平臺數據，形成量化運營(yíng)指標，指導網(wǎng)絡(luò )平臺建設和發(fā)展。
當前保險的運營(yíng)平臺可以主要分為三類(lèi)：WEB官網(wǎng)，APP端，微信公眾號。針對不同的運營(yíng)平臺其分析指標也有所差異。以官網(wǎng)運營(yíng)為例，需要從運營(yíng)視角出發(fā)，多維度采集運營(yíng)數據，綜合了解網(wǎng)站整體狀況，包括：總體概況，如：有多少訪(fǎng)客瀏覽了網(wǎng)站，瀏覽量如何，訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)數有多少等；網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)渠道分析，如：訪(fǎng)客是直接進(jìn)入，還是通過(guò)搜索引擎，或者是外部鏈接的方式進(jìn)入等，訪(fǎng)客特征分析，如對訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的人群進(jìn)行地域和上網(wǎng)特征分析，了解受眾特點(diǎn)，通過(guò)分析有針對性的推薦保險產(chǎn)品，優(yōu)化推廣和宣傳策略。
4、 個(gè)性化信息服務(wù)，提升受眾服務(wù)滿(mǎn)意度
我們基于對用戶(hù)的全面洞察分析，幫助保險企業(yè)制定相應的營(yíng)銷(xiāo)策劃并予以執行，同時(shí)全程監測效果，以不斷優(yōu)化和完善策略。
在自有網(wǎng)站或者APP中，基于用戶(hù)畫(huà)像實(shí)現的用戶(hù)即時(shí)個(gè)性化推薦也是一種營(yíng)銷(xiāo)舉措。我們的個(gè)性化推薦依托用戶(hù)畫(huà)像，分析用戶(hù)當下需求和潛在需求，當用戶(hù)進(jìn)入網(wǎng)站或者啟動(dòng)APP后，保險企業(yè)能夠快速有效的在合適的時(shí)間為用戶(hù)推薦合適的產(chǎn)品，以提高用戶(hù)的滿(mǎn)意度。
保險行業(yè)的傳統服務(wù)中，如Call Center，投訴意見(jiàn)等同樣需要對用戶(hù)進(jìn)行分析，分析其個(gè)性化需求，在完善營(yíng)銷(xiāo)話(huà)術(shù)，推行二次營(yíng)銷(xiāo)、交叉銷(xiāo)售等方面具有極強的借鑒意義。
5、 依托大數據技術(shù)，實(shí)現保險的有效風(fēng)險防控
保險業(yè)需要能夠有效的防范潛在的風(fēng)險。而大數據可以基于大量的線(xiàn)上和線(xiàn)下數據實(shí)現綜合分析，在風(fēng)控工作的各個(gè)環(huán)節把關(guān)，及早發(fā)現風(fēng)險，及時(shí)規避風(fēng)險，例如，投保前，結合投保人和被保人的各種信息及線(xiàn)上行為（壽險可跟蹤被保人各種線(xiàn)上行為、體檢信息等；車(chē)險可監測車(chē)輛傳感器數據、違章數據等），以及與保險責任對象相關(guān)的信息，綜合評估保單風(fēng)險，輔助個(gè)性化定價(jià)；承保中，實(shí)時(shí)跟蹤監控投保人、被保人及保險責任對象的各種狀況，為風(fēng)險預警提供信息輸入；理賠中，通過(guò)投保人、被保人及保險責任對象的數據信息，綜合分析保險欺詐風(fēng)險，輔助理賠案件減損。
我們保險大數據方案應用價(jià)值
1、 數據正成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，我們?yōu)楸ｋU企業(yè)建立現代化主流大數據平臺，應對互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代海量、多源、異構的數據挑戰，發(fā)揮聚集數據價(jià)值的能動(dòng)性，實(shí)現企業(yè)運營(yíng)管理便捷化、科學(xué)化，同時(shí)不斷沉淀企業(yè)數據資產(chǎn)，構建良性、穩定的企業(yè)運營(yíng)保障生態(tài)機制。
2、 全方位洞察受眾，轉變服務(wù)理念，構建用戶(hù)360度畫(huà)像信息，通過(guò)對受眾的多維度分析，實(shí)現企業(yè)對特征用戶(hù)群需求的深度挖掘，促進(jìn)保險企業(yè)在產(chǎn)品設計、個(gè)性化服務(wù)、風(fēng)險控制、新客戶(hù)獲取等各方面業(yè)務(wù)的優(yōu)化創(chuàng )新，貼合受眾需求，增加受眾黏性，最大化釋放用戶(hù)價(jià)值，切實(shí)有效落實(shí)以用戶(hù)為核心的策略。
