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大數據視域中的保險精準營銷策略

2020-02-14 05:53:22孫宇岑黃立強
商情 2020年3期
關鍵詞:大數據

孫宇岑 黃立強

【摘要】大數據與保險精準營銷有機結合是信息時代保險業縱深發展的大勢所趨。本文以問題為導向,適時把握保險營銷面臨難題,回應大數據現實訴求,通過分析大數據與保險營銷之間高度匹配,指出保險精準營銷與大數據有效結合的緊迫性,有針對性地提出大數據視域中保險精準營銷的內容方式、運行機制、策略控制等創新對策。

【關鍵詞】大數據;保險精準營銷;營銷策略

當前,伴隨著大數據技術的深入發展和廣泛應用,保險行業面臨著極大的機遇與挑戰。如何依托大數據平臺,有效運用數據資源實現保險精準營銷,就成為即時回應保險新業態現實訴求的焦點問題。為此,必須密切關注我國保險市場的營銷現狀,深入研究大數據與保險精準營銷有機結合的邏輯理路與合理基點,為大數據這一技術精準切入保險精準營銷市場提供切實可行的對策建議。

一、保險營銷市場的發展境況

保險業是社會保障體系的主要組成部分,作為重要的民生工程,保險行業轉型升級發展一直是受到政府和社會高度關注的重點問題。中國特色社會主義進入了新時代,這一歷史方位的科學判斷為保險營銷市場帶來了全新發展契機和豐富時代內涵。黨的十八大以來,隨著中國經濟持續發展與民眾保險意識提升,我國保險業呈現出較快增長勢頭,保險營銷市場穩中向好、產品收益逐年上漲、行業抗風險能力不斷提高。

根據數據統計顯示,2017年保險業保費收入規模持續不斷擴大,全行業原保費收入超過3.6億元,同比增長了18.16%,2018年則達到3.8萬億元,是2011年保費收入的2.65倍。同時,隨著保險科技的不斷進步,保險行業供給側結構性改革加快了戰略轉型發展的步伐,互聯網保險新業態突飛猛進地涌現出來。2012至2017年的五年間,中國互聯網保險保費的收入呈幾何倍數增長,已從111億提高到1835.29億。

但是,經歷了2013年(增長187%)與2014年(增長170%)的飛速發展,以及2015年爆發式增長的態勢之后,其保費收入的增幅速度大幅下滑,2016年保費收入同比只增長5%,而到了2017年雖然保費也達到了較高收入,但同比2016年下降了21.83%,這是五年以來的首次逆增長。雖然保費收入的數字一直不斷曲折增長,實際上互聯網保險這個險種的滲透率遠遠達不到傳統保險滲透的深度普及的廣度。2016年可以稱之為我國互聯網保險的發展巔峰,當年的保費收入超過2300億元,但在部分增速方面當年只有3%增幅,遠遠不及上一年度的增幅速度。同時,互聯網保險的滲透率也在下降,從2015年9.2%的滲透率減少了1.8%,降低至2016年的7.43%。這說明大多保險公司對大數據智能精確營銷的應用還停留在表面上,只應用傳統經營思維將互聯網作為營銷渠道的轉移,而沒有把二者有機融合,但也因此可以展望到大數據在保險行業應用的廣闊前景。

當前,互聯網使用人數的增長與保險業發展的結合、電子商務網上購物習慣的養成、傳統銷售渠道增長缺乏動力等因素,為互聯網保險的快速發展創造了有利條件。互聯網保險的保單出單數量在2012年到2017年的五年之內,從不到3億的數量迅速增長了18倍,總量超過65億。根據2018年保險用戶的統計調查數據,可以推算出互聯網投保人數量大約2.22億人,與此同時,我國互聯網用戶總數已達8.02億,兩者相除我們可以知道,只有不到三分之一的網絡用戶嘗試通過網絡購買保險。兩者之間擁有的巨大投保人數缺口可以推斷出互聯網保險未來仍有巨大的發展潛力,大數據與保險營銷的結合仍有較長的路要走,發展空間巨大。

二、大數據在保險精準營銷中的作用

在大數據推動下,保險業營銷商業模式不斷變更升級,中國保險業已經迎來數字化大數據的新時代,也就是說,保險數字化轉型的趨勢已經不可避免,因此保險營銷面臨著更廣闊發展空間和潛在機遇。

首先,大數據技術崛起推動了保險營銷方式創新。在“互聯網+”時代,傳統保險思維與營銷方式已經落伍,被動調查與統計表格已經遠遠落后于時代需求,與傳統概率統計不同,大數據背景下,保險企業可以根據充分利用數據進行分析,得出科學精準結論與規律,并針對得出的結論推斷出客戶的偏好、可以承擔的價格、量身定制產品,從而解決信息不對稱的問題。與此同時,不斷根據實際數據變化進行調整售后服務,由此提高保險營銷成功的幾率。

其次,大數據平臺構建整合了保險營銷各類資源。各保險公司可以通過大數據互聯網技術整合保險各種公司、客戶、人力、物品等資源,構建一個保險生態圈,實現資源共享,這樣既促進各保險公司之間的業務合作,又可以合理分配資源提高營銷成功率,提高科學決策能力。對于企業與客戶,保險公司可以提供互聯網安全等系列相關產品,維護涉案數據安全,形成全網絡保障體系。

再次,數字化技術精準定位客戶需求,減少保險成本。大數據技術在篩選數據的過程中可以精準獲取必需數據的范圍,從中篩選出精準營銷對象的可用數據,并將其引入數據模型進行分析建模,進一步豐富營銷對象的畫像描述,提升客戶特征的維度,為保險公司精準營銷提供精確信息。在產品精準定位時,大數據幫助保險企業收集目標群體的各類投保動機、身邊環繞的各種風險數據,進而測算出被保險人所投保風險發生的可能性,保險公司根據風險發生的可能性確定適合被保險人投保的保險產品類型,確定每位被保險人各自的投保費率,減少因此而付出的核算成本。

最后,大數據有助于降低客戶保險風險。大數據不僅提升了客戶體驗,還能優化后臺服務管理程序,一方面使保險公司運營成本持續下降,同時帶給消費者更加方便快捷的保險服務。以產品為中心的銷售理念在大數據技術的不斷推動下,逐漸轉變為以客戶為中心,也就是說經過大數據平臺對有效數據的分析,保險公司可以根據不同投保人的情況設計出最符合客戶需求、最符合客戶特點的產品,向這些受眾定向推銷,為客戶即時提供服務,降低客戶因盲目保險產生的風險投資,提高銷售成功率。

三、運用大數據技術推進保險精準營銷的策略

目前,許多保險公司緊密跟隨大數據發展趨勢,尋求進步創新機遇,以使實現精準營銷。但現階段大數據與保險精準營銷的結合并不完善,出現了許多亟待解決的現實問題,保險精準營銷還有較大的發展空間。

(一)轉變保險營銷方式,積極實施數字化轉型發展

數字經濟已經成為社會發展的重要趨勢,在此背景下,傳統保險公司數字化轉型發展已刻不容緩。但是,在實踐中應當注意到,伴隨著保險行業的數字化、互聯化、場景化、體驗化的全方位轉型,諸多傳統保險公司因為各業務部門和各運營系統數據的不統和、不系統,出現了嚴重的“數據孤島”現象,因此難以對保險客戶進行完善的精準的客戶畫像,更難以進行精準的客戶洞察和個性化營銷。因此傳統保險公司數字化轉型必須解決阻礙保險行業轉型的各種機制、技術和現實因素,尤其是運營思路的過于粗放、單一的營銷方式、過高的營銷成本、亟待提高的精準營銷能力等,積極依靠全渠道的數據整合能力、多生態圈的數據積累能力以及對人群的精準洞察能力,設計數字化、精準化、智能化的營銷解決方案。

(二)提升自身科技能力水平,擴大新型保險人才儲備

在大數據的推動下,保險公司要積極擴大對保險科技的資金投入,設計大數據時代的智能營銷方案,全面洞察客戶需求,精準管控營銷,以打造自有的智能營銷閉環生態系統,提升保險公司的精準營銷能力。保險公司必須充分利用各種科技新技術,打造公司特色產品服務,通過整合全部的數據分析,將客戶需求數據價值進行深刻挖掘,不斷提升消費者畫像精確度,以智能個性化的產品以及聯動多維渠道提升精準營銷實效。同時,建立數字化的人才團隊,培育大量具有專業技術的、業務能力出眾的數字化領域大數據人才。

(三)大力與保險科技公司合作,設計最優營銷方案

保險科技公司應當不斷提升對于大數據技術的研發以及升級換代,并將大數據技術進行實際應用,以諸如X-Flow、X-Man等等一類的流量分析平臺和智能營銷平臺,為各保險公司提供最優營銷方案以及營銷策劃服務,進而達到挖掘客戶價值、提升服務人員效率和內部運營效率、提高公司內部運營透明度的目標。保險精準營銷要積極與保險科技公司進行合作,充分利用App、小程序、H5等方式,運用無痕埋點采集技術,實現不同場景下的數據采集、資料分析、客戶監測工作,由此可以進一步優化客戶開發轉化,從而降低高額開發成本,大力節約人工費用,形成資本良性循環。

四、保險監管部門不斷發力,為保險精準營銷做好保障工作

為了利用發展趨勢促進保險行業創新發展,保險監管部門應該從監管方面不斷發力,做好制度上法律上的頂層設計,在政策上為保險公司大數據技術的創新發展給予足夠的空間,在制度上完善保險業的業內監管機制,降低對大數據經營業務的門檻局限,給予其產業鏈新技術以大力支持與保障。同時要根據相應的管理政策,提高保護個人信息安全力度,在實名制入網規則、個人隱私保障、漏洞彌補、追責機制等方面強化技術監管手段與獎懲措施,對于惡意泄露消費者個人隱私的行為予以堅決打擊,對消費者權益保護加強監督。

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