保险大数据创新与实践-百融金服

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1、保保险险大大数数据据创创新新与与实实践践PART1大数据助力洞察保险客户目录PART2大数据在保险行业创新与实践CONTENTS2.1保险营销实践2.2保险风控实践大数据发现寿险三个渠道的客户，价值存在明显差异各渠道客户收入等级3%15%15%10%13%24%高端32%较高端28%中端17%29%较低端23%16%46%低端14%16%个险网销电销大数据发现寿险三个渠道的客户，消费偏好有差异各渠道客户电商品类消费意向9%9%9%9%7%个险5%3%网销1%2%1%总体均值电销-1%-1%-1%-3%-2%-2%-7%-7%母婴用品日用百货美食特产家用电器运动户外数码大数据发现女性保

2、险客户与普通女性在保险有关兴趣爱好上有较大差异保险女性普通女性买什么？买什么？理财旅游母婴鞋珠宝钟表服饰箱包家居母婴首饰看什么？看什么？新闻历史社区母婴交友文学财经教育游戏艺术大数据发现男性保险客户与普通男性在保险有关兴趣爱好上有较大差异保险男性普通男性买什么？买什么？电脑理财汽车文娱数码手机网游汽车数码手机办公看什么？看什么？军事财经社区旅游新闻IT军事财经历史新闻大数据发现车主的保费比平均人群高出2倍他们的保费比平均人群高出2倍!车主总体保险客户大数据发现爱消费的人保费比平均人群高出2倍爱消费的人保费比平均保险人群高出2倍！2X高消费较高消费中消费较低消费低消费大数据发现年轻高端

3、人士中，高保费客户与低保费客户在有关兴趣爱好有较大差异年轻高保费年轻低保费关注什么？关注什么？钟表运动美食家居汽车首饰户外餐饮家电理财母婴家纺教医疗手机育保健日用汽车数码大数据发现年长高端人群中，高保费客户与低保费客户在有关兴趣爱好也有较大差异年长高保费年长低保费关注什么？关注什么？生活文娱母婴旅游房产汽车汽车财经教育房产服务时尚健康收藏历史家电手机健康大数据发现客户购买后半年内是追加销售的最好时机加保概率8x%6x%4x%2x%0%最近一次购买距今间隔：年0.512345大数据发现客户购买的保险产品类别有一定的规律意外险购买次数与加保加保概率（保障类产品）概率的关系6x%4x%2x

4、%0%购买次数01234+大数据发现普通和优秀代理人的明显差异(1)电商/媒体品类上的总体活跃度游戏信息品类上的活跃度54%2.8%32%1.6%普通代理人优秀代理人普通代理人优秀代理人大数据发现普通和优秀代理人的明显差异(2)社交帐号关注人数社交帐号粉丝人数263151155131普通代理人优秀代理人普通代理人优秀代理人PART1大数据助力洞察保险客户目录PART2大数据在保险行业创新与实践CONTENTS2.1保险营销实践2.1保险风控实践寿险准客户潜力评估：有限的营销资源投入到最有可能转化的目标客户预测客户转化概率基于准客户的海量行为数据，建立预测模型识别其开发潜力让更多用户买

5、识别客户差异化需求（提升转化率）客户大数据洞察客户兴趣、偏好，为不同客群制定差异化营销策略机器学习识别高价值客户让用户买更多（提升客均价值）通过外部大数据，识别高价值客户，全程个性化追踪寿险准客户潜力评估：“准客潜力评估”能更精准匹配销售策略基于名单属性和业务获得赠险名单开展外呼传经验分配名单统模式•模型打分、排序制定差异化开展外呼销售策略获得赠险名单数据匹配目标客户列表建模分析编号电话号码姓名住址185486643AXX街XX号大297645756BXX街XX号359801486CXX街XX号421957216DXX街XX号559114637EXX街XX号696272059FXX街

6、XX号760095245GXX街XX号857252087HXX街XX号数954408928IXX街XX号1051565770JXX街XX号1148722611KXX街XX号1245879453LXX街XX号1343036294MXX街XX号401440193136NXX街XX号1537349977OXX街XX号据外部3501634506819PXX街XX号1731663661QXX街XX号30大数据250模2015010•匹配名单和座席500式025507510•匹配产品和话术•匹配海量数据•机器学习建模寿险准客户潜力评估：如何识别高意向客户31~45岁的客户买保险的意愿更高男性比女

7、性买保险的意愿更高赠险客户成交客户赠险客户成交客户0.未知1.18~202.21~253.26~304.31~355.36~406.41~457.46~508.50+0.未知1.男2.女近12个月消费母婴用品、户外运动等的客户买保险的意愿更高近6个月申请过信用卡的客户保险的意愿更高赠险客户成交客户赠险客户成交客户本地生活服装配饰母婴用品汽车用品通讯文化娱乐鞋运动户外未申请申请寿险准客户潜力评估：如何识别高意向客户客户价值越低的客户，越偏向于购买电销寿险赠险