数据|分子封面 | 大象保险「用大数据工具洞察保险」( 二 )
-为中级用户提供完全个性化的家庭风险分析、输出报告、保障方案
【数据|分子封面 | 大象保险「用大数据工具洞察保险」】-线上预核保工具 ， 就是针对健康告知 ， 完全从带病用户如何选产品角度出发 ， 简单高效 ， 满足需求
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服务线上C端 ， 大数据技术/工具不是原子弹、飞机、大炮 ， 但却是遍布全价值链的星星之火 ， 尤其保险+大健康结合的模式下 ， 作用将无处不在 。 大数据技术在服务C端最大的特点就是：贴身 ， 于细微处显身手 ， 还能时常给用户创造点惊喜 ， 让用户不知不觉进入到一个标准线上用户发展转化的路径上 ， 这样 ， 大数据也就成为了线上服务用户的最不可或缺的强大基石 。
在当今数字化成为共识的情况下 ， 代理人群体 ， 对于数据的渴望比任何时代都要强烈 。 我们知道传统寿险领域 ， 800万代理人是个险营销的绝对主力 ， 寿险营销离不开代理人 。 另外 ， 除了传统寿险 ， 我们再看看互联网保险 ， 从近几年互联网保险的发展趋势来看 ， 线上化虽然是主流 ， 但代理人或者线上顾问参与转化 ， 代理人及顾问对于转化效能的提升 ， 这些 ， 也越来越成为各个险企模式竞争的根本点 ， 大数据技术赋能代理人的客户营销及服务 ， 一定是具有无限想象空间和生命力的 。
这里 ， 我们总结了三个要点 ， 分别是：
第一 ， 线上线下融合是主流：互联网及社交工具极大的改变了营销的方式 ， 线上高效交流 ， 线下成交 ， 这已经成为了主流趋势 。
第二、第三 ， A-C融合是制胜之道、大数据智能化工具是高精尖武器：
在这个过程中 ， 平台如何赋能A端代理人做到与C端客户的充分融合和互动 ， A能够随时洞察C的需求时机 ， 并且及时的提供各种贴身服务和帮助 ， 大数据技术支撑下的A-C融合 ， 是制胜之道 。
接下来 ， 我们重点看一下A-C融合的工作重点 ， 当然 ， 这也是这两年大象保险在打造新型寿险营销方面的一系列举措 。
A-C融合
线上线下融合的服务模式下 ， A登录代理人平台 ， 寻找发现和服务自己的C端用户；C登录C端用户APP或者公众号 ， 寻求和使用各种保险服务 。
所谓A-C融合 ， 其实有两个重点：
一是 ， A与C要在信息层面做到全面深入的互动 ， 这里面最关键的是数据平台以及渠道能力的建设 ， 这个不难理解；
二是 ， A-C融合需要建立一个代理人服务网络 ， 和科学的利益分配模型 ， 让参与服务客户C的所有相关代理人都能够得到公平的收益 。 
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先说第一个重点 ， 要做到A与C在信息层面全面深入的互动 ， 有几个事情要做：
1）A与C的IM能力嵌入体系内 ， 包括站内IM ， 还有微信、QQ、短信等这些站外IM的集成 ， 要做到A与C的各个IM渠道互动信息全面的集成和管理；
2）CRM/CEM能力的建设 ， 保险产品的复杂性、不标准、反人性等 ， 导致客户C时时刻刻都需要专业化的指导 ， 而通过建立 CRM/CEM能力 ， A可以将任何专业化的内容和服务快速的投递给用户 ， 而且 ， 可以随时了解哪些客户看了自己在朋友圈发的产品评测文章， 在抖音分享的每日经纪人手记 ， 哪些客户接收了自己分享的计划书 ， 哪些客户看了自己用对比工具做的产品对比分析 ， 客户看了多长时间 ， 是否有评论和点赞 ， 是否转发等等；那么 ， 除了A可以洞察自己的C ， C也可以通过登录平台 ， 一键向自己的A需求各种指导和帮助。
3）AI大脑：把客户管理搬到线上 ， 这个很多平台都在做 ， 但是随着A要管理的客户越来越多 ， 管理难度就上来了 ， 平台如何为A提供专业化的、有技术含量的数据工具 ， 高效的管理成百上千的客户 ， 以一当百 ， 这里面就有很多学问可做了 。 建立AI大脑 ， 就是要以A-C融合的所有互动数据为基础 ， 以大数据预测模型为技术手段 ， 进行深入的客户洞察和行为预测 ， 进行智能化的客户经营和服务 。
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