車險的大數(shù)據(jù)營銷

特邀撰稿人 | 王洪濤

從近兩年的保險行業(yè)動態(tài)來看，越來越多的保險公司開始了大數(shù)據(jù)的探索和論證，保險大數(shù)據(jù)智慧應(yīng)用的時代即將開啟。

保險屬于金融業(yè)，是數(shù)據(jù)量密集的行業(yè)，會保存大量的客戶數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和接觸數(shù)據(jù)。1982年國內(nèi)保險行業(yè)恢復(fù)時，保險業(yè)務(wù)以手工處理為主，數(shù)據(jù)大多以書面形式保存，基本上無法加工和使用；1992年前后，保險行業(yè)開始推廣使用計算機處理，數(shù)據(jù)可以較方便地儲存和攜帶，但數(shù)據(jù)庫仍散落在各個分支機構(gòu)，并未形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心，仍無法有效率地加工和使用，因此保險公司無法準確地理解客戶，也無法準確決策業(yè)務(wù)發(fā)展方向。隨后，保險行業(yè)逐漸認識到數(shù)據(jù)的重要性，開始進行了數(shù)據(jù)集中、業(yè)務(wù)集中、財務(wù)集中的工作，保險大數(shù)據(jù)應(yīng)用的時代到來了。

簡單集中易致“數(shù)據(jù)墳?zāi)埂?/h2>

對于保險行業(yè)而言，利用大數(shù)據(jù)，可以沿著兩個方向展開，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，更好地控制風險。而智慧應(yīng)用，主要是利用數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)保險行業(yè)內(nèi)的新知識，從而將保險行業(yè)的“數(shù)據(jù)墳?zāi)埂鞭D(zhuǎn)變?yōu)楸ｋU金礦，形成保險公司獨特的核心競爭力。

目前，保險行業(yè)使用大數(shù)據(jù)還大多停留在“集約應(yīng)用”階段，傳統(tǒng)公司如中國人壽、中國人保等，利用開展“三個中心”建設(shè)，將原來散落在縣級分支機構(gòu)的數(shù)據(jù)庫逐層上收到市級、省級和總公司，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光保險，還進一步完成了跨產(chǎn)壽險的客戶信息基礎(chǔ)庫，建立了集團客戶統(tǒng)一視圖。

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

在大多數(shù)保險公司，數(shù)據(jù)集中并沒有實質(zhì)性地改變管理人員和銷售人員的習慣，原來是“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獲得銷售機會，只不過由直接敲門面訪，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的成功率在千分之三徘徊。

因為僅僅集中了數(shù)據(jù)，而沒有挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏著的重要信息和價值，使保險公司無法根據(jù)已知的數(shù)據(jù)去有效地預(yù)測未來，同時數(shù)據(jù)庫中積累的數(shù)據(jù)越來越多，若繼續(xù)維持該狀態(tài)，數(shù)據(jù)庫就將成為“數(shù)據(jù)墳?zāi)埂薄?/p>

從“集約”向“智慧”過渡

事實上，數(shù)據(jù)、信息、知識和智慧之間有著如下關(guān)系：數(shù)據(jù)描述客觀事實，是信息原材料，但有事實無結(jié)論，因此無法直接導(dǎo)致決策或行為；數(shù)據(jù)經(jīng)過分析，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無關(guān)，人們無法直接用大量的信息去解決現(xiàn)實問題，進行決策和行為；對大量信息進行歸納或推理分析，獲得以目標為導(dǎo)向的系統(tǒng)化的信息，就是知識；對大量的知識進行研究和升華，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)只是被用來加工成報表，報表提供了信息，但說明不了問題所在——盡管保險公司高管擁有海量信息，卻得不到“新知識”，大多數(shù)決策仍然依賴“拍腦袋”、“看同行”、“老經(jīng)驗”等，數(shù)據(jù)分析工作往往變成了驗證“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)用的意識和能力。

從國際保險行業(yè)發(fā)展趨勢看，保險行業(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，國際上主要從客戶細分、代理人甄選、營銷響應(yīng)、交叉銷售和二次銷售、欺詐監(jiān)測、流失預(yù)警、客戶挽留等入手；國內(nèi)一些智慧應(yīng)用項項目，主要集中在客戶細分、代理人甄選、交叉銷售、客戶體驗等方面。同時，

從從近近兩兩年年的的保保險行業(yè)動態(tài)來看，越來越多的保險公司開始了大數(shù)據(jù)的探索和論證，保險大數(shù)據(jù)智慧應(yīng)用的時代即將開啟。

智慧應(yīng)用車險數(shù)據(jù)

近年來保險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，例如曾有一家保險公司，會反復(fù)給明確表示不會購買的客戶進行電話推銷，并把聯(lián)系方式轉(zhuǎn)給所屬銀行和信托公司，重復(fù)流程。實際上，如果采用“智慧應(yīng)用”理念，就可以先進行客戶細分，確定較大成功率客戶群，再進一步聯(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，在筆者主持的車險電銷客戶決策模式的客戶細分項目中，根據(jù)模型對客戶數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)進行處理后的結(jié)果，按照客戶的決策模式，某地區(qū)車險電銷客戶可細分為以下五種類型。

敬業(yè)感動型：客戶的決策模式較為感性，如果保險公司座席態(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公司。

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

適時擇先型：客戶的選擇較為隨機，他們認為保險公司并無差別，或者并不重視保險產(chǎn)品。因此，在大多數(shù)時間段內(nèi)，他們選擇不接保險公司電話，多數(shù)將保險公司電話設(shè)置為黑名單；而在決定購買保險的時間段內(nèi)，他們才取消黑名單，此時，先打通電話的保險公司會成為他們的選擇對象；

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

信息對比型：客戶的決策模式較為理性，會收集各家公司車險信息并加以比較，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。

客戶細分判別

敬業(yè)感動型客戶和適時擇先型客戶分別占比7.40%和5.03%，電銷撥打行為對這兩類客戶影響較大，可以通過對坐席撥打時機、時間與時長的調(diào)整來提升營銷效果，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、服務(wù)驅(qū)動和口碑傳播，輔以相應(yīng)的營銷策略；敬業(yè)感動型客戶、適時擇先型客戶和信息對比型客戶，是營銷活動可以影響的客戶，可定義為“可營銷客戶”，總客戶占比為48.43%；滿意續(xù)保型客戶占比35.93%，此類客戶更換保險公司的門檻較高，通過營銷手段使其轉(zhuǎn)換公司較為困難，只能等待其它保險公司或4S店在服務(wù)上“犯錯誤”，客戶由此產(chǎn)生不滿意的感覺，才有可能提供營銷機會；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)系選擇保險公司，無法獲得營銷機會。

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

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

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

表1 車險電銷客戶細分表

表2 車險電銷客戶細分判別表

表3 車險電銷客戶細分撥打策略表

制定策略

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

在對客戶細分的統(tǒng)計中，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更換保險公司。這說明客戶是有惰性的，更換保險公司有一定的心理成本。如果保險公司能夠在客戶服務(wù)中讓客戶基本滿意，無需其他投入，客戶就會主動留下來，由此可見，留住一個老客戶的成本遠遠低于開發(fā)一個新客戶。針對這個分析結(jié)果，建議設(shè)定車險續(xù)保率零基，將提升客戶忠誠度、降低客戶流失率作為保險公司工作的一個重點。

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)該達到的，否則就說明車險客戶服務(wù)工作沒有達到基本標準。再結(jié)合保險公司在當?shù)氐睦m(xù)保投入、競爭態(tài)勢、班子能力和上級公司要求等綜合因素，就可以確定當?shù)禺斈昀m(xù)保率考核值。

實現(xiàn)商業(yè)智能

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

同時，保險公司可以在能較好控制的兩個點上，組織進行客戶細分判別：一是在電銷過程中，要求座席進行客戶細分判別，并輔以客戶細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分帶來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)動座席做好客戶細分判別工作；二是在客戶回訪過程中，利用客戶的行為進行客戶細分判別的修正。

在車險電銷營銷領(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非常低，比如在某保險公司，三年前，車險電話銷售和壽險電話銷售的成功率都在千分之三左右，但車險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。