摘 要：中國保險業(yè)面臨人員規(guī)模持續(xù)下降以及營銷渠道和增長動能不足的新問題，保險公司數(shù)字化轉型勢在必行。基于此，結合某大型保險集團的經營實踐，選取 年 月— 月共計 條車險客戶信息，通過對車險用戶數(shù)據的分析，構建精準的用戶畫像，探索針對車險客戶交叉營銷人身保險產品的方案，以期為保險行業(yè)拓寬營銷渠道、實現(xiàn)轉型發(fā)展提供切實可行的建議，助力保險行業(yè)的高質量發(fā)展。

關鍵詞：交叉營銷；用戶畫像；保險營銷

中圖分類號：F84 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2025）10-0050-04

2024 年，人身保險業(yè)高質量發(fā)展頂層設計不斷完善。1 月，金融監(jiān)管總局印發(fā)《關于規(guī)范人身保險公司銀行代理渠道業(yè)務有關事項的通知》，推動保險公司降本增效。然而，從保險密度和保險深度來看，我國保險市場與全球平均水平相比仍存在較大差距。

在保險公司數(shù)字化轉型背景下，基于用戶畫像算法對車險用戶進行人身保險產品交叉營銷，對拓寬保險公司收入渠道具有重要的現(xiàn)實意義。用戶畫像通過標簽化用戶特征，能精準把握用戶需求，為保險精準營銷提供有力參考。車險作為財產險的重要組成部分，積累了豐富的用戶數(shù)據，挖掘其價值開展交叉營銷，可提高客戶溝通效率，賦能精準營銷。

一、文獻綜述

楊磊等提出，用戶畫像是基于真實數(shù)據構建的目標用戶模型，通過分析客戶基本信息、行為信息等，實現(xiàn)用戶特征的標簽化。常見的用戶畫像指標涵蓋基本屬性、興趣偏好、需求屬性等維度，部分行業(yè)還會納入信用數(shù)據、能力數(shù)據。這些數(shù)據有助于企業(yè)定位目標客戶，實現(xiàn)精準營銷[1]。李弘等指出中國壽險正從高速發(fā)展轉向高質量發(fā)展，銷售渠道出現(xiàn)結構性調整[2]。袁鑫和徐士強認為保險業(yè)已進入科技深度賦能階段，數(shù)字化轉型成為行業(yè)共識[3]。萬平等采用基于 PSO-SVM的文本分類建模預測方法，實現(xiàn)保險潛在用戶的精準提取[4]。

現(xiàn)有研究雖證明了大數(shù)據工具在保險精準營銷中的作用，但用戶畫像在保險營銷中的應用研究較少，對車險市場交叉營銷的探討也相對不足。車險客戶群體龐大、保險意識強，在個險渠道份額縮減的背景下，針對其開展交叉營銷，有望為保險行業(yè)的高質量增長提供新動力。

二、用戶畫像分析

在保險科技支撐下，用戶畫像技術貫穿保險價值鏈。在銷售環(huán)節(jié)，它能促進與客戶的高效互動，激發(fā)保險消費需求；在服務環(huán)節(jié)，通過分析用戶購買數(shù)據，提升服務質量與運營效率，推動行業(yè)穩(wěn)健發(fā)展。本文構建車險用戶畫像如下。

（一）數(shù)據來源

選取某大型保險公司2024年 1 月—12 月的 2 213條車險客戶信息，包含連續(xù)投保年限、年齡、性別等指標。經與保險公司營銷機構負責人訪談，確定以信任度、需求、收入為核心指標構建用戶畫像，如下頁表1。

1.信任度

客戶關注保險公司的經營穩(wěn)定性和營銷人員的專業(yè)性。因此，選擇在保險公司的連續(xù)投保年限作為衡量客戶信任度的指標，連續(xù)投保年限越長，代表客戶對公司的信任度越高。

2.需求

年齡方面，不同階段客戶需求各異，30～50 歲是主力人群，共 1701 人，20～30 歲共 207 人，50 歲以上305 人；性別影響風險認知和產品選擇偏好，車險理賠經歷反映客戶風險態(tài)度。在選取的車險客戶數(shù)據中，男性比例較高，占比 "，女性占比 "。

3.收入

人身保險作為非必要的險種，客戶的收入直接決定其購買能力。通過車險保費、第三者保額和車輛數(shù)量推測客戶經濟收入。

（二）車險用戶畫像結果分析

按照客戶在某保險公司的連續(xù)投保年限、車險保費、所處年齡段等指標，將客戶分為重要價值客戶、重要保持客戶、重要發(fā)展客戶三類。

1.重要價值客戶

重要價值客戶特征為：在某保險公司連續(xù)投保車險3 年及以上，車險保費 1 萬元以上，第三者保額 200 萬以上，年齡 25～55 周歲，名下有多輛車（2 輛以上），有過車險理賠經歷，換車頻率較高（2～3年更換一次）。按照此標準，與壽險客戶去重后，2 213 條客戶數(shù)據劃分出重要價值客戶 21 條，占比約為 "。

2.重要保持客戶

重要保持客戶的特征主要包括： 在某保險公司連續(xù)投保車險 2 年及以上，車險保費 5 000 元至 10 000元，第三者保額 100 萬以上，年齡 25～55 周歲，有過車險理賠經歷的客戶。按照此標準，與壽險客戶去重后，2 213 條客戶數(shù)據劃分出重要保持客戶 151 條，占比約為 "。

3.重要發(fā)展客戶

重要發(fā)展客戶特征為：車險保費 5 000 元以下，年齡25～55 周歲，與壽險客戶去重，有過車險理賠經歷的客戶。按照此標準，與壽險客戶去重后，2213條客戶數(shù)據劃分出重要發(fā)展客戶2 041條，占比約為 "。

三、基于用戶畫像的車險客戶營銷流程

車險客戶營銷流程以用戶畫像為基礎，涵蓋區(qū)位匹配、建立客戶檔案、服務邏輯構建、邀請入會四大環(huán)節(jié)。

（一）區(qū)位匹配

通過梳理保險公司機構地理信息、定位營銷員位置，將客戶分配至最近的壽險機構，降低溝通與交通成本。在營銷團隊匹配方面，先設定銷售業(yè)績、誠信等準入門檻并劃分人員等級；再依據客戶風險偏好、經濟實力等特征構建匹配模型，明確各級營銷員季度客戶分配上限，實現(xiàn)精準對接，提升客戶滿意度。

（二）建立客戶檔案

旨在利用畫像信息掌握客戶年齡、投保年限等情況，為電話邀約和后續(xù)服務搭建信任橋梁，同時讓營銷員做好應對客戶拒絕的心理準備。

（三）服務邏輯構建

從以下三方面發(fā)力，專業(yè)服務上，鑒于保險產品的無形性與專業(yè)性，服務需注重隱私保護，提升團隊專業(yè)能力以贏得客戶信任；在價值需求滿足層面，依據馬斯洛需求理論，針對客戶尊重與自我實現(xiàn)需求，提供定制化服務和禮品；在情感聯(lián)系維護則借助富蘭克林效應，通過電話溝通逐步深化客戶關系。

（四）邀請入會

對營銷人員開展話術培訓，通過模擬演練優(yōu)化溝通技巧，準備記錄工具輔助邀約。同時統(tǒng)一時間地點，便于主管指導，提高邀約效率與成功率。邀請入會環(huán)節(jié)，結合特定日期和場景設計線下活動，以專屬福利吸引客戶參與，如下頁表 2。面對客戶拒絕，采用二則一法則，靈活應對，以客戶需求為中心，建立信任，促進交易達成。

四、用戶畫像應用效果分析

根據用戶畫像進行客戶營銷，結果如下。

（一）客戶邀約數(shù)據對比分析

本研究采用隨機抽樣訪談法，對某保險集團 50 名營銷員開展調研。其中25 名營銷員通過傳統(tǒng)市場渠道進行客戶邀約，公司為其分配 900 個客戶名單，經全面電話觸達，成功接通 300 個電話，但最終僅有 3 名客戶同意添加微信或其他聯(lián)系方式，聯(lián)系方式添加率僅為"。這一數(shù)據表明，傳統(tǒng)市場獲客模式在潛在客戶觸達及有效溝通渠道建立方面存在顯著局限性，大量客戶資源未能實現(xiàn)從名單到實際溝通關系的有效轉化。

與之形成鮮明對比的是，參與車險交叉營銷項目的 25 名營銷員，在獲得 1 300 個車險客戶名單后開展電話營銷。數(shù)據顯示，其電話接通量達 605 次，成功添加客戶聯(lián)系方式 110 人，聯(lián)系方式添加率高達 "，約為傳統(tǒng)市場渠道的 25 倍。該結果證實，基于車險客戶資源開展交叉營銷，在客戶觸達效率與溝通關系建立方面具有顯著優(yōu)勢，能夠為后續(xù)客戶關系管理、產品精準營銷及業(yè)務拓展提供堅實的客戶基礎，對保險公司優(yōu)化客戶定位、提升市場占有率具有重要實踐價值。

（二）保險產品購買數(shù)據對比分析

本研究從某保險集團人身保險保單數(shù)據庫中，隨機抽取 2023 年 1 月至 2024 年 12 月期間 741 名客戶的2 596 條投保記錄作為研究樣本，該樣本總保費規(guī)模達1 559 萬元。其中車險畫像用戶252 人，占抽樣客戶的 "；該群體累計投保 319 單，保費總額為 64 萬元，占抽樣樣本總保費的 "。上述數(shù)據表明，車險畫像用戶群體在人身保險業(yè)務收入增長中發(fā)揮著關鍵作用，展現(xiàn)出較高的保費貢獻潛力，為保險行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展注入重要動能。

從車險畫像用戶結構上來看，在252人名車險畫像用戶中，重要價值客戶1人，投保2單，保費收入10010元，單客戶保費貢獻達 5 005.00 元；重要保持客戶 38人，累計投保 46 單，保費總額 15 624 元，單客戶平均保費貢獻為 411.16 元；重要發(fā)展客戶 213 人，完成投保 271 單，保費合計 4 982 元，單客戶平均保費貢獻僅為 23.39 元。

從保費貢獻效能來看，重要價值客戶憑借較高的個體貢獻度，成為驅動保費增長的核心力量，是保險企業(yè)提供專屬服務與資源傾斜的重點對象；重要保持客戶群體雖個體貢獻相對分散，但憑借較高的業(yè)務活躍度，構成保費穩(wěn)定增長的重要支撐，也是線下營銷活動的主要響應群體；重要發(fā)展客戶數(shù)量占比最大，但個體價值挖掘程度較低，現(xiàn)階段平均單客戶保費貢獻有限，處于客戶價值培育與轉化的關鍵階段。未來營銷員需通過精準營銷策略，提升該群體的價值轉化效率，進而推動整體保費收入實現(xiàn)跨越式增長。

五、建議

根據用戶畫像效果，提出建議如下。

（一）構建專業(yè)化營銷員管理體系

營銷員作為保險公司與客戶間的核心觸點，其專業(yè)素養(yǎng)直接影響客戶信任構建與業(yè)務轉化成效，建議保險企業(yè)實施“優(yōu)增優(yōu)培”戰(zhàn)略，推進人員隊伍精英化建設。具體而言，一方面，結合行業(yè)數(shù)字化轉型趨勢，深化大數(shù)據與人工智能技術應用，構建涵蓋背景調查、誠信評估、能力測試的智能化增員評估體系，嚴格把控人員招募質量，強化高素質人才的持續(xù)培養(yǎng)與留存機制；

另一方面，建立以業(yè)績?yōu)閷虻姆旨壒芾砟Ｊ剑槍Σ煌瑢蛹壍臓I銷員開展差異化培訓，通過理論授課、實戰(zhàn)演練、案例研討等多元化培訓方式，重點提升邀約話術設計、職業(yè)禮儀規(guī)范、專業(yè)知識儲備及心理抗壓能力，推動銷售隊伍向專業(yè)化、職業(yè)化方向轉型。

（二）優(yōu)化客戶資源動態(tài)分配機制

為實現(xiàn)客戶資源利用效率最大化，需建立科學量化的資源分配體系。綜合考量公司業(yè)務戰(zhàn)略規(guī)劃、營銷員服務承載能力及市場客戶資源飽和度等關鍵因素，設定單季度車險客戶分配數(shù)量上限。對重要價值客戶實施精準匹配，優(yōu)先分配給服務能力突出、專業(yè)水平較高的營銷員，確?？蛻粜枨蟮玫礁哔|量響應；針對重要保持客戶，采取適度分散分配策略，充分激發(fā)營銷團隊活力；對于重要發(fā)展客戶，在保障服務質量的前提下，合理擴大分配范圍。通過上述措施，實現(xiàn)客戶資源在營銷團隊中的均衡配置，營造公平競爭環(huán)境，促進團隊協(xié)同發(fā)展。

（三）完善客戶資源全周期考核制度

為強化客戶資源開發(fā)效能，需構建覆蓋客戶資源獲取、開發(fā)、轉化全流程的考核監(jiān)督體系。對未按規(guī)定完成客戶有效觸達的營銷員，取消其下一周期客戶分配資格，并回收未開發(fā)客戶資源進行重新分配；對已開展客戶接觸但未實現(xiàn)業(yè)務轉化的營銷員，給予觀察期并提供針對性指導，若連續(xù)兩周期仍無轉化成果，則終止其項目參與資格。同時，建立動態(tài)激勵機制，對客戶觸達率、轉化率表現(xiàn)優(yōu)異的營銷員，實施重要價值客戶與重要發(fā)展客戶資源傾斜分配，并適度增加分配數(shù)量，以此激勵營銷團隊積極作為，優(yōu)化客戶資源配置結構，提升整體營銷效能。

（四）推進保險公司數(shù)字化轉型

保險公司應立足自身資源稟賦，深化科技應用，推進數(shù)字化轉型戰(zhàn)略的實施。在渠道建設方面，需因企施策：綜合性保險公司應充分發(fā)揮品牌與服務優(yōu)勢，強化線下服務網絡精細化運營，挖掘存量客戶價值；中小型保險公司則需加強與第三方平臺合作，拓展線上營銷渠道，擴大市場覆蓋范圍。在營銷能力建設方面，以客戶為中心構建數(shù)據驅動的智能化營銷平臺，整合客戶基本信息、消費行為、風險偏好等多維度數(shù)據，精準洞察客戶需求；通過搭建統(tǒng)一客戶服務平臺，為客戶提供產品咨詢、報價、理賠等一站式服務，提升客戶體驗；同時，為營銷員提供智能化營銷工具與數(shù)據支持，推動營銷決策科學化、精準化，全面提升企業(yè)市場競爭力。

參考文獻：

[1] 楊磊，李晶晶.融入情感特征的在線健康社區(qū)用戶畫像研究.[J/OL]（2025-07-09）[2025-07-20].https：//kns.cnki.net/kcms2/article/abstract？v=G9uEhVDeKuKcQQqawgPKkThUOJY3NmnGclzriHXsIs-HrowGhZtIoL92xgAkDgWbXHBerZ9Darv-PDSpwyuF9OTZHmzkKqfFPpiPRW9U4LJbxTEVwu - d9CFrNQtERltcVJMAFhRNsxIopH5vu7TuchMXS6d0Ny4eN2nW1IRxl8R9H9vHJ7n1AA" amp;uniplatform" NZKPTamp;language" CHS.

[2] 李弘，陳萍，唐俊杰，等.關于壽險業(yè)經營轉型的思考：基于疫情后的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析[J].西南金融，2023（12）：80-92.

[3] 袁鑫，徐士強.基層壽險公司數(shù)字化轉型的措施與路徑[J].金融縱橫，2023（3）：97-100.

[4] 萬平，李立狀，婁峰，等.基于PSO-SVM的文本分類在保險精準營銷中的應用[J].系統(tǒng)工程，2023，41（5）：144-150.