经多年从事保险工作, 我愈发发觉客户细分乃是这一业务的底层运行逻辑。往昔我们凭借经验来评判人, 如今则依据数据来阐述观点。所谓客户细分模型, 便是将客户依照各异维度裁剪成群体, 且使得保险机构能够精确辨认需求、适配产品、拟定策略。这并非徒有其表的形式, 而是切实能够提高转化率以及客户满意度的工具。
保险行业客户细分模型有哪些
常见的客户细分模型主要有三种思路。
其中的第一种存在于人口统计的维度之中, 年龄、性别、收入、职业以及家庭结构便属于此范畴, 它们是最为基础的标签, 就拿年轻的白领以及处于中年阶段的家庭主妇来说, 两者所具备的需求全然不同, 前者或许会更为关注重疾险以及意外险, 而后者则会更加在意教育金以及养老金方面的规划。
将其分为行为数据维度, 这是第二种。此维度体现出更为动态的特性, 并且具备更高的价值水平。客户的投保过往经历, 理赔发生频率状况, 持续保险续保的意愿程度, 以及在APP上的使用习惯表现保险行业客户细分模型保险行业客户细分模型，均能够呈现出他们的实际当前状态情形。像是存在一位已经连续三年都未曾登录过APP的客户, 还有一位每周都会前来查询保单的客户, 很明显地, 这两类客户必然是需要采用不同的维护方式策略的。
第三种类别是价值贡献方面的维度, 保险公司最为关注的便是客户能够带来的利润数量, 在此所常用的乃是RFM模型, 即查看客户的最近购买时间, 以及购买频率, 还有购买金额, 高价值的客户值得着重进行维护, 低价值的客户或许更适宜采用标准化服务。
保险客户细分模型怎么落地
模型再好看，落不了地也是白搭。
我于公司推进客户细分项目之际, 首要步骤乃是将数据予以打通, 众多保险公司所存在的问题并非缺乏数据, 而是数据分散于各个系统之中, 客户档案、保单系统、客服记录各自为政, 唯有把这些数据进行整合, 方可塑造出完整的客户画像。
第二步, 是进行设计细分规则, 这一行为断不可仅凭主观拍脑袋, 而必须要结合业务目标来开展, 举例而言, 倘若公司在今年之时其业务重点设定为着重提升续保率那么所实施的细分维度就应当向着侧重于客户忠诚度以及流失风险的方向去落实, 要是将重点设定为拓展新业务, 便需要更多地去关注客户潜力, 还有交叉销售机会。
针对细分过后的情况, 最为关键的要点在于差异化运营, 对于具备高价值的客户便配备专属的顾问, 而对于价格敏感型客户则主推性价比产品, 涉及年轻客户就采用数字化渠道以实现触达使用这三种不同状态的群体时, 运用不同的话术、呈现出不一样的节奏以及采用不同的产品组合, 最终所产生的效果全然各异！
我曾见识过一些公司进行所谓的细分, 然而做的只是给客户贴上标签, 标签贴好之后就没后续动作了, 这般做法等同于什么都没做, 细分的实质是要让客户体会到被理解, 并非仅仅是被归类, 这两者有着本质区别。
保险行业里的客户细分模型, 并非是什么新鲜别致之物, 然而, 真正能够将其运用得恰到好处的人, 数量却并不多。其核心之所在, 是数据基础, 以及规则设计, 再来就是运营执行, 在这三个环节方面, 务必要形成那一种闭环状态。客户细分最终求取的目的, 可不是为了把客户划分成不同层次, 而是要使得每一个客户, 都能够获取到契合其自身情况的服务。
