营销业务痛点
保险行业在经历了高速发展之后，成为我国金融行业的重要组成部分。而当前保险营销成本较高，营销效果和客户满意度却差强人意。其普遍的营销痛点包括：
数字化程度低，渠道掌控能力弱
对客户了解不足，产品同质化严重
营销宣传的精准度不够，宣传效果不明显
重视销售业绩，忽视客户服务与体验
营销效果的分析反馈滞后，无法满足快速变化的需求
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而通过数字化的转型实现精准营销，则可以帮助公司构建自己的数据库系统和客户画像，挖掘潜在客户并经营存量客户，结合客户需求进行针对性、个性化产品设计营销，提高营销的效率。
数字化助力精准营销
精准营销营销流程包括客户洞察、产品工厂、智能营销、运营分析，最后将分析结果反馈回用户画像与营销策略，实现自动化营销的闭环。MagicBI则能够在营销的各环节提供技术支持，极大程度上提升营销的精准性。
一、客户洞察
全量客户洞察包括客户标签体系、客户生命周期和客户关系图谱三部分。
客户标签
客户基本信息：基本信息，如性别、学历、年龄、职业、政治面貌、毕业院校、工龄、年收入、婚姻、资产、家庭地址、手机号码、微信号、家庭电话、电子邮箱等；
关系属性信息：主要包括是否是公司员工、是否是公司股东、家庭核心成员情况。
客户价值信息：主要包括客户系统级别、客户服务级别、客户贡献度级别、客户忠诚度级别、个人收支信息、家庭收支信息、家庭资产信息、家庭负债信息、开户日期、开户账龄、开户机构、账户数量、持有产品数量、开户数量、销户数量、资产总额和负债总额等。
风险属性信息：主要贷款类信息、信用卡信息、反洗钱风险等级、信贷12级分类码、信贷5级分类码和不良贷款余额等。
兴趣爱好信息：主要包括渠道偏好信息、产品偏好信息、渠道产品交叉类信息和其他类信息等。(移动设备、智能家居、智能穿戴、车联网了解用户产品偏好、渠道偏好)
客户生命周期
客户生命周期从客户接触到保险公司的广告开始，到咨询、比较、购买、使用、分享使用体验，最后以升级、更换或选择其他品牌的结束。
MagicBi能够利用公司现有数据、爬虫数据、第三方采购数据等，认知客户处于具体的生命周期，帮助保险公司预测客户的行为趋势。
客户关系图谱
消费者不仅是企业收入的贡献者，也是品牌价值、消费热情、树立口碑的贡献者。
MagicBi通过客户人际关系图谱的刻画，助力保险公司发掘潜在客户，避免盲目营销，拓宽客源。
二、产品工厂
在产品设计环节，MagicBI通过对客户画像的标签分类，洞察分析不同类别客户的具体需求。保险公司则通过构建“产品工厂”模块，针对客户的差异化需求完成对保险条款、业务规则、服务流程等环节的标准化分装，实现保险产品设计的组件化配置。
两者配合使得保险公司可以按照客户需求和市场变化进行个性化生产，同时极大的缩短了生产周期和成本，新产品开发周期由过去的数月缩短至几天，满足创新业务开展需求。
三、智能营销
精准营销运用人工智能等技术，以客户需求为中心，实现在客户画像、资产配置管理、产品销售服务、资讯服务等领域能自动化、智能化进行服务匹配。
MagicBI能够建立数据模型，根据客户资产状况、产品偏好、渠道偏好等数据，向营销人员推荐最优的营销素材和营销方案。在系统帮助下，营销人员向客户推荐合适的服务产品和个性化的服务方案，从而最大程度提升营销效率，降低获客、获客成本，实现客户的精准营销。
四、运营分析
MagicBI能够通过对不同渠道的用户行为数据全局追踪运营活动现状，提供多维度、可视化的实时分析结果。同时根据反馈结果分析各方案的营销效果、各环节的转化效率、营销投资回报率等指标，进而实时更新客户画像以及修正策略模型。
全域数字渠道包括三部分，分别是自有触客渠道、第三方渠道、社交网络：
自有触客渠道包括保险公司的网站、手机APP、公众号、客户经理、坐席外呼、智慧终端等。
第三方渠道包括购物、游戏、音乐、影视、医疗、旅游等电子渠道。
社交网络包括微信、微博、知乎、美团等电子渠道。
总结
如今大数据技术蓬勃发展，成为各行各业发展的关键力量。保险面对多样的营销场景和复杂的营销客户，更需要利用大数据技术才能在激烈的市场竞争中实现自身发展。
数据分析洞察是一项浩大的工程，需要专业团队的支持配合，MagicBI作为国内最早从事搜索式数据分析技术的团队，帮助企业打造一站式企业搜索百科，实现企业的数字化升级，有实力帮助保险公司进行数据洞察分析，助力企业实现精准营销。
关于MagicBI
MagicBI成员主要来自微软、阿里、百度、字节等公司的⼤数据团队，我们的使命是“简便每⼀次分析，只为每⼀位⽤户”，公司主要做下⼀代的搜索式分析，帮助企业打造⼀站式企业搜索百科，通过类似百度搜索的⽅式查询数据，应用可解释AI、自然语言分析等技术，实现数据分钟级地⾃动化洞察，⽆需过多培训，同时打通PC端与移动端，支持语音输入，满足任何⼈、任何时间、任何地点、任何方式进⾏数据洞察，实现企业的数字化升级，业务⼈员不⽤学SQL，也能做分析，提⾼业务决策效率。
编辑于 2022-08-05 15:35
