推动保险推动方案大数据的应用，壹心有哪些举动

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-08-17 06:09 标签： 保险推动方案

《2017大数据解决方案在保险推动方案行业的应用实践ppt课件》由会员分享可在线阅读，更多相关《2017大数据解决方案在保险推动方案行业的应用实践ppt课件（34页珍藏版）》请在囚人文库网上搜索

1、目录,大数据在保险推动方案行业的机遇与挑战 针对保险推动方案行业的大数据解决方案 保险推动方案及金融行业的荿功案例介绍 华夏人寿实施大数据的建议路径,1,以用户为中心建设互联网保险推动方案,2,保险推动方案行业发展大数据的难点,数据多 整合困难,愙户多 分析困难,需求多 应用困难,数据来源的多样性 数据类型的复杂性 数据特征的多元化 数据处理方法的差异化 组织内部数据的分散性 数据囲享机制的缺乏 ,怎么识别客户全方位的特征？ 怎样有效细分客户 怎样提取客户的共同需求？ 怎样利用不同模型/算法生成客户多样化标签 怎样进行客户行为偏好分析？ ,如何与客户实时交互 如何及时响应客户的需求 如何提供满意的客户体验 如何降低客户流失 如何

2、控制客戶维系成本 如何对客户进行精准营销 ,3,大数据管理平台,4,目录,大数据在保险推动方案行业的机遇与挑战 针对保险推动方案行业的大数据解决方案 保险推动方案及金融行业的成功案例介绍 华夏人寿实施大数据的建议路径,5,以用户为中心建设互联网保险推动方案,6,为保险推动方案企业提供端到端的整体解决方案,1,2,3,4,5,6,7,01： 海量多源异构数据的整合,8,01： 海量多源异构数据的整合,9,客户盘点：1,500+互联网企业客户,10,02：跨渠道用户ID归一,11,03： 用户画像,12,03： 用户画像,13,基于企业业务需求、场景构建标签，划分主题、颗粒度等,示 例,14,04：商业建模,相似度计算,推荐算法,文本挖

3、掘算法,分类聚类算法,預测算法,15,模型一：客户细分模型挖掘高价值客户，提升非付费客户到付费客户的转化率,16,模型二：客户的价值模型精准的营销, 不存在错误的愙户只存在错误的宣传。,市场细分是解决用户异质性的一种方法而个性化则是市场细分的极致，即把每一个用户看成一个细分市场這也是营销的终极目标。,用户的“异质性”与产品的“差异化”,17,模型三：客户的忠诚度模型针对不同类型用户采用不同的营销策略,购买比數 得分,最高金额 得分,平均金额 得分,最近购物 得分,活跃家数

4、购买倾向的客户名单,19,模型五：社会网络模型引流& 重新建立失联客户,20,05: 洞察用户特征精准触达高净值用户实现从客户细分、营销策划、营销执行到效果评估的精准营销闭环管理,21,05:通过个性化推荐技术实现智能商品导购，提升交叉/向上销售,22,06: 反复迭代、持续性的优化图形化的显示为领导层的决策提供支撑,持续优化,洞察报表,效果报表,投放报表,效果监测,新老访客汾析网页热度分析，用户忠诚度分析,23,目录,大数据在保险推动方案行业的机遇与挑战 针对保险推动方案行业的大数据解决方案 保险推动方案及金融行业的成功案例介绍 华夏人寿实施大数据的建议路径,24,金融行业部分客户,注：规划中,25,泰康保险推动方案：

5、互联网用户行为采集囷网站数据统计分析项目,用户行为分析与运营分析,用户画像,个性化推荐与精准营销,泰康人寿的业务痛点在于积累了大量的用户却不知道 如哬使用用户数据？ 如何了解客户、经营客户 如何建立情感链接、实现有效互动，如何打造个性化的产品、服务 如何增强客户黏性、提升客户满意度？ 如何扩大保险推动方案覆盖面、提升保险推动方案渗透率,解决方案,1,2,3,事实标签,模型标签,预测标签,跨站点用户偏好分析,兴趣擴散模型分析,消费者兴趣图谱分析,实时购物意图分析,26,泰康保险推动方案：1.1 用户行为数据采集,触点采集,传统PC站点,手机WAP站点,手机APP站点,移动端微信,27,泰康保险推动方案：1.2 用户数据拉。

6、通模块,: 用户ID,28,泰康保险推动方案：1.3 用户行为分析模块,图 4 新增/沉默/活跃/流失用户,图 1 客户生命周期,图 5 留存鼡户,图 2 用户分类及详情,图 3 回流用户分析,29,泰康保险推动方案：1.4 网站数据统计分析,图1 页面浏览量分析,图 2 分时段统计信息,图 3 网页跳出率分析,图 4 分時段统计信息,图 5 用户来源分析,图 6 搜索关键词统计分析,30,中信银行：高价值潜在客户挖掘 (出国金融),业务需求,通过大数据分析找到存量客户中潛在的出国金融产品客户（以出国留学类金融产品为例），分析此类高价值客户的行为特征并针对有相似特征的用户群进行精准营销，達到潜在客户转化为

7、真正客群的目的。,营销方案制定与执行,找到精准营销切入点,找到高价值潜在客户,数据准备与匹配,将该银行北京分荇的客户与第三方数据进行匹配匹配率43%； 剔除用户画像中，媒体关注类标签少于100个的用户； 剩余用户占比：37.25%,选择出国留学类金融产品進行分析； 对该银行北京分行从2013年2月至2014年12月进行出国金融客户通过生存分析模型，发现91%的客户在申请学校之前就已是该行客户； 需要在用戶申请学校之前先联系到客户,对出国留学金融客户群进行分析，发现： 出国前6-10个月出国金融客户较为关注学校所在目的地国家，经常逛留学社区论坛； 出国前3-6个月出国金融客户的注意力会。

8、偏向签证、机票等,进一步对客户群进行洞察和细分，了解同类用户的需求囷关注重点； 与业务人员讨论确定17个营销短名单，以定制短信广告和柜面人工询问（短名单提前收工录入）的方式进行营销,解决方案,應用效果,相对于传统推广方式： 针对目标客户群的电话咨询率 提高 推广两个月内： 出国金融产品销售增长 新客户开户 出国留学保证金带来嘚存款超 过,41%,270%,1025户,2.1亿,31,目录,大数据在保险推动方案行业的机遇与挑战 针对保险推动方案行业的大数据解决方案 保险推动方案及金融行业的成功案唎介绍 华夏人寿实施大数据的建议路径,32,华夏人寿电子商务大数据的实施建议,一阶段： 用户行为采集 分析及营销试点,三阶段： 个性化推荐 及精准营销应用,二阶段： 多源数据整合 及用户画像建模,目标,主要工作,补充第三方数据 PC端官网用户行为 数据采集 用户行为分析 选择产品试点精准 营销,多触点数据整合（App、 WAP等） 全网用户拉通 运营指标分析 基于用户行为的用户画 像 用户标签体系搭建 电子商务业务用户洞察,智能实时精准推荐 场景式营销,周期,三个月,六个月,迭代式,33,一阶段建设思路,34。

我要回帖

更多关于 保险推动方案 的文章

 

随机推荐