首页 > 传媒 > 关键词  > 保险数字化最新资讯  > 正文

神策数据:保险 OMO 一体化的关键步骤

2024-05-09 15:28 · 稿源: 站长之家用户

近年来,保险行业数字化发展相关政策陆续发布,推动着保险行业基于业务与科技发展的实际需求,加速数字化转型,将数字保险高质量发展持续提升至新的高度。

本文将围绕保险数字化,详细解读险企实现 OMO 一体化的关键步骤。

一、洞察:双利见底,用户运营待破局

流量红利日益稀缺,保险的薄利/微利时代已经到来,市场将由增量竞争转向存量竞争,保险行业面临着比较罕见的挑战,如来自第三方互联网平台美团外卖、滴滴对保险代理人的争夺。互联网投放成本越来越高,粗旷的经营下 ROI 很难打平。因此,险企不得不深入思考:如何在存量市场中寻觅新的增长点?答案是「依托数字化手段,降本增效,实现存量客户的深度精细化运营是必然趋势」。

从经营现状来看,保险行业过度依赖渠道销售,自主经营客户的量能不足,主要表现在由于数据基础薄弱导致的独立客户获取能力不足、客户关系建立不牢固、品牌塑造不充分。

针对此,我们认为,险企需要加强自主经营客户的能力,包括积极开展市场推广活动、建立直销渠道、加强数字化能力、改善客户体验、加强品牌建设以及建立有效的客户关系管理系统等,以提高自身的市场竞争力和持续发展能力。

从客户和团队建设来看,一方面,客户触点和旅程持续变化,客户触达难、服务体验差、洞察能力弱等成为显著特征;另一方面,营销员队伍的渠道协同差,缺乏多样化的经营手段,经营效率持续走低,专业能力难以充分适配客户需求与变化。

在此背景下,企业开始将关注点转向 OMO 用户旅程运营,构建动态客户洞察能力、客户全生命周期管理能力、渠道协同下的客户服务能力、动态化的产品推荐能力,以体验重塑用户旅程,以内容运营推动销售链接客户,智能策略驱动客户转化,实现客户体验提升、业务高质量增长。

OMO 一体化不仅是一种趋势,更是一种以用户为中心,将线上线下服务无缝融合的全新商业模式,即以“渠道”为中心转向以“用户”为中心。

二、革新:构建 OMO 客户经营体系

在获客成本高企的经营环境下,险企可以针对存量用户进行旅程编排和运营,提升用户体验及业务增长:结合存量用户转化过程的痛点,引入线下代理人团队联合,通过体系化的线索挖掘、线索培育、线索分配、线索经营等流程,提升用户体验的同时,实现有效率的线索转化。

基于业务链路分析,明确每个阶段关键指标,并根据指标监测需求,完成数据埋点基础建设,最后根据数据洞察结果,拆解目标客群、核心价值举措,并形成可落地的全生命周期经营体系。

神策数据为险企描绘的 OMO 一体化蓝图涵盖系统层和数据层的全面建设,从数据模型到账号权限管理,旨在为险企打造更为智能、有效的运营体系。

其中,在客户触点全域数字化管理过程中,我们将重点关注如何通过多种渠道获取用户,打造私域流量池,并通过线上线下的美好融合,实现存量客户的精细化运营。也就是说,多元渠道获取增量用户,发力构建私域流量池,线上线下融合运营存量客户。

接下来我们从代理人、用户和 AC 联动三个视角进一步了解神策数据为险企打造的 OMO 一体化解决方案。

1.代理人全生命周期数字化经营

首先,险企可以基于业务目标,构建一套科学的分析指标体系,确保每一项决策都有数据支撑,每一次行动都能准确触达目标客户。

其次,运用数字化手段,对代理人的业务流程、用户旅程进行全方位优化,提升代理人工作效率,加强与客户的互动粘性。

然后,通过实时监测代理人平台的使用情况,更比较准确地定位活动流失环节,优化策略,提升转化率。

值得强调的是,险企可以借助计划书模块等销售工具,提升代理人的业务能力,优化客户的购买体验。

除此之外,险企可以进一步建立绩优代理人的标签和画像,为团队树立榜样,引领整个销售团队向更高目标迈进。

2.精细化用户运营,提升客户粘性和价值

险企用户运营的目标是通过精细化运营手段,实现不同分层下的重点客群的价值跃迁,从而推动保费和续收的持续增长。

神策数据可以帮助险企深入剖析每个客群的特征和需求,提供个性化的保险产品和服务,实现准确营销,并根据不同的业务场景,设立相应的运营目标和策略,提升用户体验,增强客户粘性。

在运营策略落地过程中,神策数据以客群、触达时机、权益、渠道为四大要素,制定了一套完整的运营策略体系,帮助险企的用户经营策略准确落地。

与此同时,神策数据还将根据险企各层指标的数据反馈,结合其运营目标,进一步明确策略调整方向,保证运营策略始终与市场趋势相符。

3.AC 联动经营,线上线下业务全面融合

一方面,梳理优化线上线下业务流程,建立有效的线索匹配机制,激活并转化用户需求。

另一方面,通过线索培育和用户画像的构建,在用户的全生命周期中实现精细化运营。

三、践行:系统能力支撑与实施路径

神策数据作为国内专业的数字化客户经营软件提供商,目前已服务保险50强企业的22家,拥有高度开放的产品架构与灵活的被集成能力、落地的数字化客户经营的解决方案,以及完备的数据安全和合规体系,能够为险企提供专业产品及服务陪伴,支持险企全面数字化转型。

神策数据立足大数据分析及营销科技的技术与实践前沿,围绕 “客户旅程编排(Customer Journey Orchestration)” 的产品理念,构建了客户数据引擎、客户旅程分析引擎、客户旅程优化引擎三大引擎,赋能险企的数字化客户经营。

保险行业的数字化转型是一场深刻的变革,需要我们不断创新、勇于尝试。通过 OMO 一体化数字化转型解决方案,我们将会帮助保险行业共同探索更广阔的发展!

推广

特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)均为站长传媒平台用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务,对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任,相关信息仅供参考。站长之家将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明(点击查看反馈联系地址)。本网站在收到上述法律文件后,将会依法依规核实信息,沟通删除相关内容或断开相关链接。

  • 相关推荐
  • 大家在看
  • LibreChat.ai:一站式AI聊天平台,自由定制,支持多种AI服务。

    LibreChat是一个免费、开源的AI聊天平台,提供广泛的定制选项,支持众多AI提供商、服务和集成。它以熟悉的界面,创新的增强功能,服务于所有AI对话,满足您所需的用户数量。

  • Genspark:AI代理引擎,提供个性化信息搜索体验。

    Genspark是一个AI代理引擎,它通过一个多代理框架提供个性化的信息搜索体验。与传统搜索引擎不同,Genspark的AI代理能够实时生成新的、定制的Sparkpages页面,直接满足用户的查询需求,从多个相关来源综合内容,提供高质量、无偏见的信息。

  • ShareGPT4Video:提升视频理解和生成的AI模型。

    ShareGPT4Video系列旨在通过密集且精确的字幕来促进大型视频-语言模型(LVLMs)的视频理解以及文本到视频模型(T2VMs)的视频生成。该系列包括:1) ShareGPT4Video,40K GPT4V注释的密集视频字幕,通过精心设计的数据过滤和注释策略开发而成。2) ShareCaptioner-Video,一个高效且功能强大的任意视频字幕模型,由其注释的4.8M高质量美学视频。3) ShareGPT4Video-8B,一个简单但卓越的LVLM,其在三个先进的视频基准测试中达到了最佳性能。

  • PixelProse:大规模图像描述数据集,提供超过16M的合成图像描述。

    PixelProse是一个由tomg-group-umd创建的大规模数据集,它利用先进的视觉-语言模型Gemini 1.0 Pro Vision生成了超过1600万个详细的图像描述。这个数据集对于开发和改进图像到文本的转换技术具有重要意义,可以用于图像描述生成、视觉问答等任务。

  • GPTCommit:自动化生成Git提交信息的脚本工具。

    GPTCommit是一个利用OpenAI的GPT-4o模型来分析代码变更并自动生成提交信息的自动化Git提交工具。它简化了代码提交流程,通过智能分析代码变更,快速生成合适的提交信息,提高开发效率。

  • DeepFuze:革命性深度学习工具,用于面部转换和视频生成。

    DeepFuze是与ComfyUI无缝集成的先进深度学习工具,用于革新面部转换、lipsyncing、视频生成、声音克隆和lipsync翻译。利用先进的算法,DeepFuze使用户能够以无与伦比的真实性结合音频和视频,确保完美的面部动作同步。这一创新解决方案非常适合内容创作者、动画师、开发者以及任何希望以先进的AI驱动功能提升其视频编辑项目的人士。

  • TikTok Symphony:创意AI套件,简化TikTok内容创作。

    TikTok Symphony是一个由生成性AI驱动的全新创意解决方案套件,旨在简化营销人员和创作者在TikTok上的内容创作旅程。通过将人类想象力与AI驱动的效率相结合,TikTok Symphony使各种规模的企业、创作者和代理机构能够提升内容创作水平,提高生产力,并发现有价值的洞察。

  • Moatless Tools:使用大型语言模型编辑大型代码库的工具。

    Moatless Tools 是一个业余项目,作者在这里尝试一些关于如何使用大型语言模型(LLMs)来编辑大型现有代码库的想法。项目认为,构建好工具以插入正确的上下文到提示中并处理响应,比依赖代理推理解决方案更为关键。

  • CogiDigm:创新AI技术,引领数字艺术未来。

    CogiDigm利用GenAI技术革新娱乐产业的叙事方式,包括电影制片厂、后期制作和广告代理公司。我们拥有尖端技术,成为行业领跑者。我们与FBRC.ai和AILA合作,提供视频生成和操作服务,释放创造力。我们的理念是采用以人为本的集体智能方法,提供广泛的服务,包括创新的GenAI解决方案、道德的AI模型实施、专业的技术指导、战略咨询和无缝部署专业知识。

  • Flash Diffusion:快速生成高质量图像的扩散模型

    Flash Diffusion 是一种高效的图像生成模型,通过少步骤生成高质量的图像,适用于多种图像处理任务,如文本到图像、修复、超分辨率等。该模型在 COCO2014 和 COCO2017 数据集上达到了最先进的性能,同时训练时间少,参数数量少。

  • Pizi:快速将照片转化为产品页面

    Pizi是一个创新的应用程序,它允许用户通过简单的拍照将照片快速转化为产品页面,极大地节省了创建产品页面所需的时间和精力。它通过优化照片和描述,旨在提高转化率,同时无需专业设备或人员,节省成本。Pizi还具备SEO功能,能够提高产品页面的搜索引擎可见性。

  • Seio:快速创建SEO优化文章,提升在线业务影响力

    Seio是一个SEO内容创作工具,它允许用户在几分钟内从关键词创建SEO优化的文章,帮助企业提升在线影响力。它提供了强大的自助产品和增长分析功能,以及团队共享的收件箱,以确保团队协作的高效性。Seio还提供了AI驱动的编辑器和多平台发布功能,以及与Zapier集成的自动化SEO流程。此外,Seio提供全天候的客服支持,帮助用户解决问题。

  • Accorata:AI驱动的早期投资项目发现平台

    Accorata是一个面向早期投资者的AI驱动的项目发现平台,旨在通过快速筛选全球前种子期和种子期初创企业来简化早期项目源的获取。平台通过集成的甲板处理器、AI增强的创始人尽职调查和符合最严格欧洲数据保护标准的主权技术,为投资者提供快速、深入的分析和筛选服务。

  • Callin AI:AI驱动的语音助手,提升企业客户服务效率。

    Callin AI提供一系列AI语音助手,旨在通过自动化客户对话来增强企业的成长。这些助手可以处理来电和去电,提供24/7的客户服务,并且可以根据企业的具体需求进行定制。Callin AI利用最新的语音识别和自然语言处理技术,帮助企业提高客户满意度,减少等待时间,并扩大服务能力。

  • Agent Mode:AI时代的命令行助手

    Agent Mode是Warp AI的一个特性,它允许用户使用自然语言在终端中完成多步骤工作流程。它能够识别和解释自然语言指令,提供环境特定的指导,并引导用户完成多步骤任务。Agent Mode利用OpenAI的API,但不会存储或保留用户的输入或输出数据。

  • Epipheo AI:AI视频生成器,快速创建专业解说视频。

    Epipheo AI是一个强大的通用人工智能工具,能够轻松生成专业的解说视频。它具有直观的界面和先进的算法,使用户能够在几分钟内创建吸引人的视频。Epipheo AI提供多种高质量的语音选项,确保信息传达清晰有效,增强观众参与度和专业性。此外,它还提供AI生成的变体,用于快速迭代和分享,确保视频不仅满足而且超出预期,具有高效率和易用性。

  • ComfyUI-LuminaWrapper:一个用于Lumina模型的Python包装器

    ComfyUI-LuminaWrapper是一个开源的Python包装器,用于简化Lumina模型的加载和使用。它支持自定义节点和工作流,使得开发者能够更便捷地集成Lumina模型到自己的项目中。该插件主要面向希望在Python环境中使用Lumina模型进行深度学习或机器学习的开发者。

  • Safe Superintelligence Inc.:构建安全的超级智能

    Safe Superintelligence Inc. 是一家专注于构建安全超级智能(SSI)的公司,由 OpenAI 联合创始人兼前首席科学家 Ilya Sutskever 创办,其将安全置于“商业压力”之上。该公司认为SSI是当前时代最重要的技术问题,并致力于通过革命性的工程和科学突破来解决这一问题。公司的目标是快速提升智能能力,同时确保安全始终领先。其商业模式确保了安全性、安全性和进步不受短期商业压力的影响。

  • Tele-FLM:52B参数的开源多语言大型语言模型

    Tele-FLM(亦称FLM-2)是一个52亿参数的开源多语言大型语言模型,具有稳定高效的预训练范式和增强的事实判断能力。基于解码器仅变换器架构,已在大约2T的token上进行训练。Tele-FLM在同等规模上展现出优越的性能,有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外,我们还提供了核心设计、工程实践和训练细节,期待它们对学术界和工业界社区都有所裨益。

  • ChatFLM:智能聊天助手,提供高效交流体验。

    ChatFLM是一款基于FLM技术的智能聊天模型,旨在为用户提供流畅且智能的对话体验。该模型通过先进的自然语言处理技术,能够理解用户意图并生成合适的回复,适用于多种交流场景。

今日大家都在搜的词: