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李达聪

保险行业数据业务化应用与探索

李达聪 / 品牌互联网 营销策划顾问

课程价格: 具体课酬和讲师商量确定

常驻地: 厦门

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课程大纲

课程背景:

   中国平安、中国人寿、中国人保纷纷涉水大数据。保险企业的数据化智能化时代来了!在移动互联网和大数据时代下,物联网及人工智能的发展下,我们可以肯定:只有**大数据才能有效挖掘客户需求,才能得出精准解决方案;**大数据运营来创造商业价值是未来公司发展的方向;大数据运营是保险企业精细化运营的必然,再小的保险企业都要有大数据思维;大数据思维已经成为中小保险企业运营管理者、运营管理者及运营部门的必备思维。

   但是,80%的保险企业面临着如下的难点:大数据时代下保险企业的运营模式到底如何变化;大数据时代下保险企业如何进行精准运营;大数据时代下如何进行数据分析,如何在运营部门建立大数据思维,如何利用大数据为客户画像、对保险客户行为进行分析、对大客户进行筛选、改善客户体验,然后进行精准运营。同时面对应用大数据如何找到落地的突破口。

   据调查,80%的保险企业在大数据实施过程中不得要领,没有起到应有的作用;难以落地,还停留在思维层面;本课程就是为解决这样的问题而设计开发的!

课程收益:

● **经典案例,全方位了解大数据运营的概念、工具、方法和理念;

● 学习如何**海量大数据挖掘分析保险客户需求,并得出精准解决方案;

● 掌握大数据在保险企业运营中智能风控的具体应用和落地策略;

● 掌握大数据如何推动保险企业整体运营,让保险企业业绩倍增;

课程时间:半天(3小时)

课程对象:保险企业中高层管理者、运营管理者、市场推广管理人员、互联网运营人员

课程方式:

1. **大量贴身案例,传授知识点;

2. 利用行动学习法,现场研讨落地方案;

3. 多维提问 现场演练,激发学员全程投入;

4. 利用五星教学法,导入情景故事,左右全脑互动学习;

5. 制定课后行动方案,后期跟踪,将培训项目化;

课程大纲

思考1:目前,保险企业**大的问题是什么——我们的保险企业怎么了?

思考2:大数据只是一个概念吗?有多高?有多深?多神秘?

**讲:大数据运营的现状、困境与价值

互动:保险行业应用大数据驱动运营的现状及难点?

一、保险企业为什么要用大数据思维去运营;

案例:比萨店的运营将客户惊呆了!

案例:《美国国家科学院院刊》大数据测试

1. 保险用户的消费行为难以探知,需要大数据

2. 保险用户的真正需求难以捕捉,需要大数据

3. 市场趋势难以预测,需要大数据

4. 客户与市场难以定位,需要大数据

案例:阿里巴巴大数据用户画像运营解析?

二、保险企业大数据运营落地的4大难点;

1. 思维切换难

2. 数据收集难

3. 数据挖掘难

4. 落地实施难

三、3个案例,领略大数据的魅力;

案例:智慧城市——杭州在阿里巴巴大数据下的改变

案例:无人保险——未来保险的数据化趋势及智能风控

案例:某银行数据化运营业绩提升15%-30%

第二讲:庖丁解牛——大数据360度大揭秘

一、什么是大数据?

互动:什么是大数据,你对大数据这个概念是怎样理解的?

二、大数据与云计算的关系

案例:流感快速预测的背后

三、大数据应用的2个层面

1. 价值链层面的大数据应用

案例:新零售品牌从B2C到C2B见证大数据魅力

2. 传播和渠道层面的大数据应用

案例:某信用卡中心大数据精准化运营提升转化率

四、大数据运营的关键——数据挖掘

案例:辽沈战役——战神林彪成功的背后

案例:台湾王永庆的大数据经营哲学

五、保险企业如何进行大数据挖掘

1. 大数据挖掘的5个步骤

2. 数据挖掘的4类算法

3. 大数据挖掘的4大方向

4. 大数据挖掘的常用工具

案例:啤酒与尿不湿的关系

案例:为什么你总是买假货

第三讲:保险企业大数据运营的4个应用

互动:您认为现在保险企业的运营精准吗?推广成本高吗?

一、用大数据运营为客户画像,精准定位客户;

1. 确定保险用户画像的分析维度

2. 建立保险用户画像的大数据分析模型

3. 保险用户的行为习惯分析

4. 保险用户的消费心理分析

5. 影响保险用户行为的因素分析

6. 如何根据分析结果导出解决方案

案例:某银行用大数据试水精准化运营

二、用大数据运营挖掘保险用户的核心需求,精准匹配需求

1. 用大数据运营捕捉保险用户的喜好

2. 大数据运营记录保险用户的消费习惯

3. 用大数据运营挖掘保险用户的购买兴趣点

案例:某银行挖掘核心用户需求提示1亿存款案例剖析

三、**大数据运营精准投放广告,精准打击市场

1. 机关枪运营与狙击手运营

2. 大数据精准运营的三要素:把心、**、子弹

3. 大数据精准投放的核心步骤

案例:新零售品牌的个性化运营是如何成功的

四、**大数据运营思维个性化服务客户

**步:保险用户差异化分层

第二步:保险用户个性化服务

第三步:大数据保险用户管理的RFM模型

案例:某保险公司RFM模型数据化精准营销

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