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        車險(xiǎn)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷

        2013-11-14 06:38:44特邀撰稿人王洪濤
        通信世界 2013年10期
        關(guān)鍵詞:續(xù)保保險(xiǎn)行業(yè)車險(xiǎn)

        特邀撰稿人 | 王洪濤

        從近兩年的保險(xiǎn)行業(yè)動(dòng)態(tài)來(lái)看,越來(lái)越多的保險(xiǎn)公司開始了大數(shù)據(jù)的探索和論證,保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)智慧應(yīng)用的時(shí)代即將開啟。

        保險(xiǎn)屬于金融業(yè),是數(shù)據(jù)量密集的行業(yè),會(huì)保存大量的客戶數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和接觸數(shù)據(jù)。1982年國(guó)內(nèi)保險(xiǎn)行業(yè)恢復(fù)時(shí),保險(xiǎn)業(yè)務(wù)以手工處理為主,數(shù)據(jù)大多以書面形式保存,基本上無(wú)法加工和使用;1992年前后,保險(xiǎn)行業(yè)開始推廣使用計(jì)算機(jī)處理,數(shù)據(jù)可以較方便地儲(chǔ)存和攜帶,但數(shù)據(jù)庫(kù)仍散落在各個(gè)分支機(jī)構(gòu),并未形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心,仍無(wú)法有效率地加工和使用,因此保險(xiǎn)公司無(wú)法準(zhǔn)確地理解客戶,也無(wú)法準(zhǔn)確決策業(yè)務(wù)發(fā)展方向。隨后,保險(xiǎn)行業(yè)逐漸認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)的重要性,開始進(jìn)行了數(shù)據(jù)集中、業(yè)務(wù)集中、財(cái)務(wù)集中的工作,保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的時(shí)代到來(lái)了。

        簡(jiǎn)單集中易致“數(shù)據(jù)墳?zāi)埂?/h2>

        對(duì)于保險(xiǎn)行業(yè)而言,利用大數(shù)據(jù),可以沿著兩個(gè)方向展開,一是集約應(yīng)用數(shù)據(jù),二是智慧應(yīng)用數(shù)據(jù)。所謂集約應(yīng)用,主要將客戶數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和接觸數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯歸并,消除信息孤島,從而提高業(yè)務(wù)處理效率,更好地控制風(fēng)險(xiǎn)。而智慧應(yīng)用,主要是利用數(shù)據(jù)挖掘,發(fā)現(xiàn)保險(xiǎn)行業(yè)內(nèi)的新知識(shí),從而將保險(xiǎn)行業(yè)的“數(shù)據(jù)墳?zāi)埂鞭D(zhuǎn)變?yōu)楸kU(xiǎn)金礦,形成保險(xiǎn)公司獨(dú)特的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

        目前,保險(xiǎn)行業(yè)使用大數(shù)據(jù)還大多停留在“集約應(yīng)用”階段,傳統(tǒng)公司如中國(guó)人壽、中國(guó)人保等,利用開展“三個(gè)中心”建設(shè),將原來(lái)散落在縣級(jí)分支機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)逐層上收到市級(jí)、省級(jí)和總公司,并建立較集中的業(yè)務(wù)處理中心和數(shù)據(jù)中心;新公司常常一步到位,直接建立全國(guó)統(tǒng)一的業(yè)務(wù)處理中心和數(shù)據(jù)中心;一些發(fā)展較快的新公司如陽(yáng)光保險(xiǎn),還進(jìn)一步完成了跨產(chǎn)壽險(xiǎn)的客戶信息基礎(chǔ)庫(kù),建立了集團(tuán)客戶統(tǒng)一視圖。

        保險(xiǎn)公司數(shù)據(jù)集中工作的假設(shè)前提是這種大數(shù)據(jù)應(yīng)用必然帶來(lái)工作效率提升和成本下降,然而實(shí)際情況卻不一定如此。目前看來(lái),數(shù)據(jù)集中的最大好處是堵塞了保險(xiǎn)公司內(nèi)部的管理漏洞,加強(qiáng)了業(yè)務(wù)質(zhì)量控制和費(fèi)用控制,但由于管理環(huán)節(jié)的增加,運(yùn)營(yíng)成本卻有可能高于分散化管理時(shí)期,工作效率提升大多數(shù)數(shù)源于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力導(dǎo)致流程的簡(jiǎn)化,而不源于數(shù)據(jù)集中本身。

        在大多數(shù)保險(xiǎn)公司,數(shù)據(jù)集中并沒有實(shí)質(zhì)性地改變管理人員和銷售人員的習(xí)慣,原來(lái)是“掃街掃樓”,而現(xiàn)在是“掃數(shù)據(jù)”——依然是不顧客戶具體情況,盡量接觸更廣泛的人群來(lái)獲得銷售機(jī)會(huì),只不過(guò)由直接敲門面訪,轉(zhuǎn)向電話約訪或電話銷售。然而這樣的銷售成功率仍然很低,如許多公司電銷壽險(xiǎn)的成功率在千分之三徘徊。

        因?yàn)閮H僅集中了數(shù)據(jù),而沒有挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏著的重要信息和價(jià)值,使保險(xiǎn)公司無(wú)法根據(jù)已知的數(shù)據(jù)去有效地預(yù)測(cè)未來(lái),同時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中積累的數(shù)據(jù)越來(lái)越多,若繼續(xù)維持該狀態(tài),數(shù)據(jù)庫(kù)就將成為“數(shù)據(jù)墳?zāi)埂薄?/p>

        從“集約”向“智慧”過(guò)渡

        事實(shí)上,數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)和智慧之間有著如下關(guān)系:數(shù)據(jù)描述客觀事實(shí),是信息原材料,但有事實(shí)無(wú)結(jié)論,因此無(wú)法直接導(dǎo)致決策或行為;數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系和模式,得到可以被人們理解的意義,成為信息,但分散的信息往往與人們的目標(biāo)無(wú)關(guān),人們無(wú)法直接用大量的信息去解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,進(jìn)行決策和行為;對(duì)大量信息進(jìn)行歸納或推理分析,獲得以目標(biāo)為導(dǎo)向的系統(tǒng)化的信息,就是知識(shí);對(duì)大量的知識(shí)進(jìn)行研究和升華,發(fā)現(xiàn)新的原理和新的規(guī)則,就形成了智慧。

        數(shù)據(jù)量的積累,往往導(dǎo)致“數(shù)據(jù)墳?zāi)埂爆F(xiàn)象的發(fā)生——大量數(shù)據(jù)只是被用來(lái)加工成報(bào)表,報(bào)表提供了信息,但說(shuō)明不了問(wèn)題所在——盡管保險(xiǎn)公司高管擁有海量信息,卻得不到“新知識(shí)”,大多數(shù)決策仍然依賴“拍腦袋”、“看同行”、“老經(jīng)驗(yàn)”等,數(shù)據(jù)分析工作往往變成了驗(yàn)證“領(lǐng)導(dǎo)決策英明”,沒有廣泛培養(yǎng)出大數(shù)據(jù)智慧應(yīng)用的意識(shí)和能力。

        從國(guó)際保險(xiǎn)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)看,保險(xiǎn)行業(yè)的大數(shù)據(jù)使用,將必然從“集約應(yīng)用”向“智慧應(yīng)用”發(fā)展。目前在智慧應(yīng)用方面,國(guó)際上主要從客戶細(xì)分、代理人甄選、營(yíng)銷響應(yīng)、交叉銷售和二次銷售、欺詐監(jiān)測(cè)、流失預(yù)警、客戶挽留等入手;國(guó)內(nèi)一些智慧應(yīng)用項(xiàng)項(xiàng)目,主要集中在客戶細(xì)分、代理人甄選、交叉銷售、客戶體驗(yàn)等方面。同時(shí),

        從從近近兩兩年年的的保保險(xiǎn)行業(yè)動(dòng)態(tài)來(lái)看,越來(lái)越多的保險(xiǎn)公司開始了大數(shù)據(jù)的探索和論證,保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)智慧應(yīng)用的時(shí)代即將開啟。

        智慧應(yīng)用車險(xiǎn)數(shù)據(jù)

        近年來(lái)保險(xiǎn)電話銷售得到迅猛發(fā)展,但也存在著成本高、頻繁擾民的現(xiàn)象,例如曾有一家保險(xiǎn)公司,會(huì)反復(fù)給明確表示不會(huì)購(gòu)買的客戶進(jìn)行電話推銷,并把聯(lián)系方式轉(zhuǎn)給所屬銀行和信托公司,重復(fù)流程。實(shí)際上,如果采用“智慧應(yīng)用”理念,就可以先進(jìn)行客戶細(xì)分,確定較大成功率客戶群,再進(jìn)一步聯(lián)系,這樣既節(jié)約成本,也可以防止擾民。

        例如,按照以上思路,在筆者主持的車險(xiǎn)電銷客戶決策模式的客戶細(xì)分項(xiàng)目中,根據(jù)模型對(duì)客戶數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后的結(jié)果,按照客戶的決策模式,某地區(qū)車險(xiǎn)電銷客戶可細(xì)分為以下五種類型。

        敬業(yè)感動(dòng)型:客戶的決策模式較為感性,如果保險(xiǎn)公司座席態(tài)度很好,他們往往不好意思拒接電話或粗暴掛斷電話,傾向于選擇電話撥打較多的保險(xiǎn)公司。

        親友追隨型:客戶在選擇保險(xiǎn)公司時(shí)以考慮自己的人際關(guān)系為主,根據(jù)與保險(xiǎn)公司的關(guān)系選擇親近程度較高的那一家,往往本人或其親人、親密朋友就是保險(xiǎn)公司員工。

        適時(shí)擇先型:客戶的選擇較為隨機(jī),他們認(rèn)為保險(xiǎn)公司并無(wú)差別,或者并不重視保險(xiǎn)產(chǎn)品。因此,在大多數(shù)時(shí)間段內(nèi),他們選擇不接保險(xiǎn)公司電話,多數(shù)將保險(xiǎn)公司電話設(shè)置為黑名單;而在決定購(gòu)買保險(xiǎn)的時(shí)間段內(nèi),他們才取消黑名單,此時(shí),先打通電話的保險(xiǎn)公司會(huì)成為他們的選擇對(duì)象;

        滿意續(xù)保型:客戶的忠誠(chéng)度較高,如果對(duì)原保險(xiǎn)公司、4S店的服務(wù)滿意,就會(huì)產(chǎn)生情感依賴和行為惰性,續(xù)保時(shí)就會(huì)繼續(xù)選擇該保險(xiǎn)公司或該4S店代理的保險(xiǎn);

        信息對(duì)比型:客戶的決策模式較為理性,會(huì)收集各家公司車險(xiǎn)信息并加以比較,根據(jù)比較結(jié)果選擇公司。

        某地區(qū)五種類型客戶的分布情況如表1所示。

        客戶細(xì)分判別

        敬業(yè)感動(dòng)型客戶和適時(shí)擇先型客戶分別占比7.40%和5.03%,電銷撥打行為對(duì)這兩類客戶影響較大,可以通過(guò)對(duì)坐席撥打時(shí)機(jī)、時(shí)間與時(shí)長(zhǎng)的調(diào)整來(lái)提升營(yíng)銷效果,因此,座席撥打行為本身的影響總能力為12.43%;信息對(duì)比型客戶占比為36.00%,要贏得這類客戶,主要依靠公司品牌、產(chǎn)品特點(diǎn)、服務(wù)驅(qū)動(dòng)和口碑傳播,輔以相應(yīng)的營(yíng)銷策略;敬業(yè)感動(dòng)型客戶、適時(shí)擇先型客戶和信息對(duì)比型客戶,是營(yíng)銷活動(dòng)可以影響的客戶,可定義為“可營(yíng)銷客戶”,總客戶占比為48.43%;滿意續(xù)保型客戶占比35.93%,此類客戶更換保險(xiǎn)公司的門檻較高,通過(guò)營(yíng)銷手段使其轉(zhuǎn)換公司較為困難,只能等待其它保險(xiǎn)公司或4S店在服務(wù)上“犯錯(cuò)誤”,客戶由此產(chǎn)生不滿意的感覺,才有可能提供營(yíng)銷機(jī)會(huì);親友追隨型客戶占比15.18%,此類客戶依據(jù)自己的人際關(guān)系選擇保險(xiǎn)公司,無(wú)法獲得營(yíng)銷機(jī)會(huì)。

        對(duì)于車險(xiǎn)電銷,將滿意續(xù)保型客戶和親友追隨型客戶定義為“不可營(yíng)銷客戶”,客戶占比總和為51.11%。如果適當(dāng)調(diào)整營(yíng)銷策略,在營(yíng)銷之前或者營(yíng)銷過(guò)程中盡早識(shí)別出這兩類客戶,將這51.11%的資源投入到其他細(xì)分客戶身上,電銷產(chǎn)能將有大幅度提升。通過(guò)對(duì)客戶細(xì)分的定義、統(tǒng)計(jì)及分析可以看出,客戶細(xì)分的判別至關(guān)重要。

        根據(jù)模型和數(shù)據(jù),提出以下車險(xiǎn)電銷客戶細(xì)分判別表,如表2所示。

        為了輔助座席預(yù)判客戶細(xì)分,通過(guò)建立交叉分析表并應(yīng)用Apriori算法建立關(guān)聯(lián)規(guī)則模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,用MODELER建模,然后根據(jù)模型運(yùn)行結(jié)果,可總結(jié)出一套輔助判別客戶細(xì)分的方法:GATP法。此方法根據(jù)客戶性別、年齡、購(gòu)車時(shí)間以及車價(jià)等信息測(cè)算出客戶可能屬于何種類型及其概率,幫助銷售人員對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分預(yù)判。

        表1 車險(xiǎn)電銷客戶細(xì)分表

        表2 車險(xiǎn)電銷客戶細(xì)分判別表

        表3 車險(xiǎn)電銷客戶細(xì)分撥打策略表

        制定策略

        由于不同客戶細(xì)分的決策模式以及信息收集方式等方面有差異,建議針對(duì)不同的客戶細(xì)分采取不同的撥打策略,具體如表3所示。

        在對(duì)客戶細(xì)分的統(tǒng)計(jì)中,可以發(fā)現(xiàn)滿意續(xù)保型客戶占總體比率為35.93%,即有多于三分之一的客戶在沒有不滿意的情況下不會(huì)更換保險(xiǎn)公司。這說(shuō)明客戶是有惰性的,更換保險(xiǎn)公司有一定的心理成本。如果保險(xiǎn)公司能夠在客戶服務(wù)中讓客戶基本滿意,無(wú)需其他投入,客戶就會(huì)主動(dòng)留下來(lái),由此可見,留住一個(gè)老客戶的成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于開發(fā)一個(gè)新客戶。針對(duì)這個(gè)分析結(jié)果,建議設(shè)定車險(xiǎn)續(xù)保率零基,將提升客戶忠誠(chéng)度、降低客戶流失率作為保險(xiǎn)公司工作的一個(gè)重點(diǎn)。

        如在某地區(qū),就可以將35.93%作為續(xù)保率零基,這是續(xù)保零資源投入情況下應(yīng)該達(dá)到的,否則就說(shuō)明車險(xiǎn)客戶服務(wù)工作沒有達(dá)到基本標(biāo)準(zhǔn)。再結(jié)合保險(xiǎn)公司在當(dāng)?shù)氐睦m(xù)保投入、競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)、班子能力和上級(jí)公司要求等綜合因素,就可以確定當(dāng)?shù)禺?dāng)年續(xù)保率考核值。

        實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能

        可見,客戶細(xì)分判別是進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷、實(shí)現(xiàn)電銷商業(yè)智能的第一步。在客戶細(xì)分判別的基礎(chǔ)上,可以針對(duì)不同類型的客戶匹配不同的坐席、進(jìn)行不同撥打行為的精準(zhǔn)營(yíng)銷,可以優(yōu)化資源配置、提升撥打成交率。建議在保險(xiǎn)公司系統(tǒng)中植入客戶細(xì)分判別,配合以后的撥打行為和坐席與客戶匹配等一系列策略,實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能。

        同時(shí),保險(xiǎn)公司可以在能較好控制的兩個(gè)點(diǎn)上,組織進(jìn)行客戶細(xì)分判別:一是在電銷過(guò)程中,要求座席進(jìn)行客戶細(xì)分判別,并輔以客戶細(xì)分的差異化撥打策略和差異化話術(shù)的支持,使座席充分感受到因客戶細(xì)分帶來(lái)的成交率提高而促使自身收入提高的好處,以切身利益驅(qū)動(dòng)座席做好客戶細(xì)分判別工作;二是在客戶回訪過(guò)程中,利用客戶的行為進(jìn)行客戶細(xì)分判別的修正。

        在車險(xiǎn)電銷營(yíng)銷領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)的作用是明顯的:一方面,如果沒有數(shù)據(jù)的集約使用,數(shù)據(jù)沒有得到集中處理,電話銷售這種銷售方式就沒有數(shù)據(jù)基礎(chǔ),不可能誕生;另一方面,如果沒有數(shù)據(jù)的智慧使用,電話銷售的效率就會(huì)非常低,比如在某保險(xiǎn)公司,三年前,車險(xiǎn)電話銷售和壽險(xiǎn)電話銷售的成功率都在千分之三左右,但車險(xiǎn)電話銷售開始嘗試數(shù)據(jù)智慧的方法后,成交率已提升到百分之三左右,而壽險(xiǎn)電話銷售成交率仍在千分之三左右。因此,大數(shù)據(jù)應(yīng)用的兩個(gè)方面——集約應(yīng)用和智慧應(yīng)用——相輔相成,缺一不可,只有兩者的結(jié)合,才能使大數(shù)據(jù)的應(yīng)用取得理想的效果。

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