客户分析驱动企业发展的最新案例分享:策略开发与执行

标签:大数据客户分析策略开发

访客:26072  发表于:2014-05-07 09:48:23

客户分析驱动企业发展的最新案例分享:策略开发与执行

                        Kenneth Koh, SAS 北亚区保险业务高级经理

大家好,我中文的标准不如你们那么好,我会尽量的用中文和你们做这个。今天我要和你们分享的就是两个客户案例。刚才我的同事跟你们介绍了为什么要做这种客户分析,为什么要做核保,我跟你们分享案例,让你们知道这些客户怎么做出来的。

首先,这家保险公司在北亚的,在使用SAS之前就可以看明白,他们是依赖代理人进行营销活动,他们从以代理人为中心走到以客户为中心的角度去。另外他们缺少一个统一的客户视图,另外他们的企业内部没有做客户分析,所以很少与客户展开互动。这就是使用SAS之前,大多数都是很少与客户进行展开互动。他们要以客户为中心开发的时候,他们首先了解他们的客户,如果说你的客户名单,客户只是五百一千就OK了,可是保险公司有很多的客户,所以我们就跟他们合作起来,这个就是他们的目标。

首先他们要增长他们的收入,对不对,我们做保险公司,就是要增长我们的收入。他们要怎么增长呢,他们没有利用过这样的数据挖掘工具来开始,所以说当他们要开始的时候呢,我们就介绍他们,首先从小的部分开始然后就扩大一点。那么小的部分开始呢,我们就从这个五年未购买的客户,我们叫休眠的客户。

第二个阶段就是看他们客户群做一些测验,另外从这些互动,他们也要建立一些分析的能力,所以说就是利用一些工具来增加他们的能力,来协助他们的企业。

第三个建立全面市场营销分析平台,这就是他们的目标,这就是客户分析的目标。这家保险公司也是利用代理人,在北亚我们大多数都是利用代理人做生意的,他们也是有自己的网络,他们也是有自己的微信,基本上如果说你要利用这些通路来跟客户做互动,你要了解你的客户,所以说我们从这个角度来开始的。

这个就是项目的范围,我们跟他们做了12个月的项目,第一期就是看5年休眠客户,第二个就是看他们的客户型,我们可以做一些战略出来。那么未来的阶段呢我们继续做一些比如说营销活动,或者是最佳产品的推荐。可是你看最后这边代理人细分,代理人细分我们和他们正在合作起来,所以代理人的细分只要做什么呢,很简单的如果说你现在有自己的代理人,你可以把他们分到三段,最高级的就会得到奖励,中间的就是你们自己的,这个可以用你们的收入来做这种很简单的分析,第三个就是哪些不太好的代理人,那么从这些分析以后呢,我们可以继续做一些资料探索出来,就是说多了解一些代理人有没有参加哪样的培训班,他们希望推荐哪一种的产品比较好卖。他们有没有做一些学习,那么从这些方面呢,我们可以继续看一些需要用哪一种培训,哪一种的奖励适合他们,或者说一些产品要适合他们。所以说这种的代理人细分正在和他们合作,这个就是项目管理可以做三期,第一个阶段就是对这5年休眠客户,包括了他们全量客户建模,当我们做完了这个建模以后,了解他们的客户,第二个阶段就是一两个以客户为中心的主题营销活动,另外他们也是要求我们来建设他们的电销中心,提出一些营销活动的建议出来。所以说你看从这些方面我们和他们是伙伴,这是他们的电销中心,有哪一些活动可以建立出来?第三期就是今年2月的时候我们完成了,就是看一个多渠道的活动,看他们代理人的生产力,这些都是利用一些客户分析,利用一些数据挖掘的工具来发现有一些资料,或者说一些客户资料我们可以利用的,这个就是项目管理。

五年未再购买的客户,我们考虑一百多个变量,这个就是一些变量分析,这里看到你的右边,还有这些都是统计算出来看哪一个变量适合,或者说那一个最重要的,所以说从这100多个变量不能跟你们分享100多个变量了,从这些变量我选出5个变量最重要的。而这5个变量可以利用来建立一些营销活动,所以哪5个变量是最重要的呢,就是在6个变量。之前买保单的时候拿到一些折扣,未来如果说你要再推荐一些活动,他们可能会再跟你买。另外投保人和被保人为女性,代理人是女性,她做事和女性的代理人接触,不知道在中国是不是这样,在新加坡是一样的。大家比较喜欢跟代理人的女性做一个接触,那么最近他们也是有做交易,比如说理赔,或者说付钱,这影响到你们一些实践活动。从这六个变量,现在我问你如果说你是营销部门,你可以怎么利用这些变量设计一些活动。你同意这些变量可以用来做出一些客户名单筛选吧,可以利用这些变量来做一些营销活动,那么接下来我们就跟他们解释一下这六个变量我可以分成三段,第一段就是行为模式,第二个就是交易模式,第三个就是人口统计模式,从这边我们帮助他们解释,这个变量的意义是什么,接下来从这些变量我们就可以提高客户再次购买的营销活动建议。比如说就是这些活动建议可以做出来的,所以说你看变量是很重要的,虽然大多数我们利用这些客户分析多了解客户,多了解我们客户的行为,或者说他们的交易,可是别忘记了这是变量如果说你要用来设计一些活动,都可以做的。他们可以协助你做一些名单筛选,可是他们也可以帮你从这个以客户为中心,做一些营销活动出来。

下一步就是看他们价值细分和战略创建,首先我们做很简单的价值细分,这个价值细分是我没有考虑到理赔,所以说这个跟客户终身价值是不一样的,这只是考虑到了收入。价值细分了以后,接下来保有期,买多少个产品,高低中的,这都是需要探索的。这些探索用一些数据挖掘工具来帮你做这些产品出来,可是基本上就是当我做这个价值分析以后,未来如果说要想了解他们,做一些资料探索,这些也是可以考虑的。另外接下来我们也是帮他们做一些客户生命阶段,还有产品销售,这个就是看他们所有的产品,那么卖的是VA、VL、VUL,中国人寿公司你们可能也是卖这样的产品,右边这些都是他们的年龄,20岁以下的到60岁以上,从这边我想了解一下,这些客户是买哪种产品,而你可以看到大多数的他们对重大疾病,还有健康险都是很有兴趣的。另外你也看到大多数的客户都是20岁以下自己买的,这表达了什么意思?这表达了未来他们毕业了开始工作以后,我们会跟踪他们继续卖另外的一个保单给他,如果说结婚了会买一个家庭保单。这个很有意义的就是说,大多数的客户从20岁到40岁,这个图片可以看到的,大多数的客户是20岁到40岁,如果说我是保险公司,我可能做什么呢,除了让我的代理人跟踪他们推荐这些产品给他们。这些客户我要去看他们有没有机会,要不要加入我们的公司做我们的代理人,因为他们很年轻。我们要这些年轻人因为未来我们可以给他们机会,所以说从这个简单的图片我们也可以看出来很多的内容出来,也可以跟保险公司做一个交流。

从这边基于客户洞察的战略创建,未来我们做四段的战略,第一个就是通路,如果说你有这种的通路战略,要做什么样的培训,银保要做什么样的战略。另外就是客户体验,还有就是营销战略,最后就是品牌战略,这是从客户细分我们可以设计出来的,而且这些战略呢,我们可以配合到每一个客户群,所以说每一个客户群都有不一样的战略,可是这个四个大主题是一样的。他们做以前的活动呢,相应率是8.7%,利用了SAS工具做一些数据挖掘,一样的名单质量我们也可以增长到12.1%,他们怎么做活动是没有改的,是一样的,可是不一样的就是这些名单有通过SAS工具,这些名单是没有通过SAS的,有通过SAS工具的你可以看到,响应率是比较高的,而且在右边代理人A,代理人B,就是他们和我们分享的这些有什么样的好处。这家保险公司出生的时候是利用了代理人,现在代理人思考后都认为数据挖掘会帮我提高我的响应力,他们发出这些名单给代理人的时候,一个月他们没有给他们代理人超过十个名单,一个月都是6-8个名单就够了。这个就是他们的老客户,我们就做一些数据挖掘,发出一些名单给他们,一个月他们的活动发出6-8个月的名单就可以了。如果说你给你的代理人太多的名单他们不会理你的,因为代理人首先就是说他们要新的客户,可能他们会了解一下,他们会继续去找。如果说给了他们,他们对这些名单是没有意思的。

我记得我们在友邦的时候,开始的时候我们就发出了15个名单给他们,18个名单给他们,而且这些代理人和我们说不要浪费我们的时间,给我们太多了,我们没有兴趣。接下来我们就减少4个名字给他们就可以了,所以说这个要看你们的情况,在每一个公司是不一样。这家保险公司每一个月6-8个就可以了,如果说你是在英国的话,我听说英国也是5-6个名单就可以了,就是这样的,也要看你们的情况。

下一阶段就是继续帮助他们做一些活动,这些活动我们可以分成三段,第一个就是特定客户的营销活动,第二个就是特定产品的营销活动,每年保险公司会开发一些新的产品,这就是属于特定产品的营销活动,第三个就是定期的营销活动,可能是买基金,这都是可以继续做出来的,所以说我们把这个活动分成了三段。

接下来要跟你们分享的就是一个客户案例在德国,这个客户名字叫做AIIianz要做一些战略性的锁定目标客户,推荐最佳的产品。另外它们也是要识别出最有价值的客户,这个就是它们的目标。AIIianz跟SAS有很久的合作,可能有超过10年的合作了,所以说这个客户也是有用过SAS的,这是一个老的客户。但是当前用SAS的时候,有很多的统计和数学才能利用。所以说我们和他们合作起来,看有没有机会可以继续看,有没有更好的方法做出来的。而且第二个重点他们说是要找出一些客户的盈利能力是比较好的,第二个部分就是说做客户终身价值出来。刚才跟你们分享的第一个成功的案子是对人寿,而且他们只是考虑到了收入,他们的收入公司是定出来给我的,就是说最好的客户可能他们的收入我们做资料探索就是十万的,或者说是五十五万的这种。可是如果说你利用了SAS,我们也可以做一个计划给你,让公司帮助你锁定。刚才你看的第一个客户对SAS没有那么大的经验,没有经验,我们和他们合作开始走这条路。为了AIIianz呢我们和他们合作起来,而且这个就是实践的业务成果。他们的流失率降低了5-10%,交叉活动和响应力提高了30%,把他们识别客户的生命周期价值出来,第四个就是帮助他们做一个客户细分。所以说你看做法是有很多的做法,我刚才是从客户细分做出来的,现在AIIianz是倒过来,他们现在做客户终身价值,然后做一个客户细分。所以说有很多的做法要看,我们只能给你们一个概念而已,你们想怎样的就是我们可以协助你们,这是属于你们的,所以说这个就是他们所得到的成果。

这是项目计划,我们就跟他们合作了从11月到8月,总共有10个月的时间,我们就和他们合作了。第一个阶段就是刚才看的那个数据模型的设计,第二个就是看流失客户的定义,第三个就是模型开发,还有就是结果分析报告出来,这就是10个月的项目跟他们合作起来。当我们和他们做这个项目的时候,SAS不是一个人做的,他们也是委派他们的员工出来和我们一起坐下来一起学,一起看怎么做这些模型。但是我们项目完了以后,如果说我们离开,你们要自己做出来吗,对不对?所以说他们和我们一起做,看怎么做出来的。所以这个就是他们想要做的探索,就是客户信息探索模型,首先我们就看他们的客户和产品的流失,第二个就是看他们的产品交叉销售,还有产品提升销售,包括下一个最佳产品。第三个就是客户生命周期价值,这两页要做客户生命周期价值,我们把这两页要做好,然后我们才可以做那个客户生命周期价值,最后就是做那个细分出来。

首先第一个我们做的就是这些流失模型,我们用的就是决策树模型,蓝色的就是它们的变量,我们所用的。SAS工具可以帮助你看哪一个模型是最适合让你使用的,从这个案子我们发现到这种方式是最好利用的。而且我们做这些流失细分呢,我们是从产品开始的,所以说你看AIIianz是有蛮多的产品,有财险也有寿险,所以说我们做一些流失的模型。那么这就是一个流失模型的和评分,这是一个车险,流失的水平是最高的,A1是中间的,A2是最低的,我们做这些模型的时候我们可以发现他们的问题,几个客户会被影响到,如果说你要做一些流行模型的话,可以从这些角度开始,从一个产品的角度开始,你会发现到哪一个客户三个月后和六个月可能会流失。另外我们做一个交叉的模型,这个识别交叉销售机会呢,就是从一个单子,我们看客户有哪一种保单有车险,可能是工商险,或者说医疗险或者说人寿,主题就是说要发现如果说这个客户有一个保单,我们要看哪一个产品未来会买哪一种产品,我们的这种模型是要发现它未来会买哪一种产品。这就是给你们看,这些产品的相关,如果说这个客户已经有UT1,就可以算出来客户未来会买哪种产品。这个是很有效的,因为当我有这些统计,这些数学的方法我可以看一下哪一个客户,接下来会买哪种产品,我可以用这个案子去建立一个活动出来。

除了这个AIIianz,我要谈一下就是亚太区的寿险公司,他们用SAS工具,我们和他们合作,这个公司就是想了解一下这个客户买了一些投资产品和保单了,未来他会买哪种产品,这可能是意外险和医疗险或者说寿险,所以说做法也是跟AIIianz是一样的。我们可以认出未来的产品卖给客户,我认为这是不错的,也是可以利用在这样的情况上面。当我们做这些流失活动和模型,包括这些交叉,然后跟他们做一些客户生命周期价值,你要考虑到理赔,理赔是很重要的,你要考虑这个客户一年后,两年后,或者说三个月会给你们做理赔吗,不知道。很多人觉得客户终身价值我可以跟你们算,就是一百年这是不可能的,客户终身价值我们不可能算到一百年跟你讲这个客户一百年会做这些理赔不可能的,因为一年后两年后,他们的行为会改变的,客户终身价值呢,我们会帮你们算到一两年,到三年,一年可能在每一个模型我们会做更多的分析出来。这就看怎么算这些CLTV,我们谈价值这个就是收入,还要考虑到理赔,所以考虑未来会不会买PniP,我们会考虑理赔,这是需要应用一些统计方法还有数学的方法来找出来的。而且这些呢,我们也是有很多的经验,在SAS也是有很多的经验可以和你们分享的。

所以当我们做这些的时候呢,可能大多数我们会利用一些精算的方法做出来,我们做一些客户终身价值的模式。从这个客户终身价值的模型呢,未来就是做一些价值的分析策略,现在的客户当前的价值,未来的价值有没有改变,如果说有改变的话那么有多大,这会影响到未来的策略。我们另外做这些方法,我也记得我们也是有跟一些保险公司在看他们的当前价值,就是说他们想要看每隔半年,这些客户的价值有没有提高,或者是掉了,所以说这些当前的价值,你也可以作为一个图出来,就是看6个月以后价值有没有提高,或者说价值掉了,如果说价值掉了我们可以做一些活动出来,把他们的价值提高,这也是一些案子可以跟你们分享的。我觉得这种策略,或者说这些细分是不错的,因为所卖的就是要配合到高价客户继续和他们做互动。

当我们做完了客户终身价值,接下来就是做一些细分变量,每次我来中国的时候,我也是愿意来中国和你们多交流一下,多跟你们学习一下,就是说很多人都问我,我们的数据不足够,我们的数据不强。你现在帮我看一下,这些是变量,我们所利用的做这些客户细分。这些变量除了考虑到这些价值或者说是未来价值,未来的价值当然是要利用一些测试模型,可是除了这两个,这些年龄、客户性别、理赔,流失水平,产品数,这之间数据是从哪里来的,就是从你们的交易系统拿出来的吗?对不对,你看这些变量都是从你们的交易系统可以拿出来的,当然了可能在你们的交易系统,可能你们有不一样的变量和数据,这个没有问题的,我们可以看一下,如果说可以改的话我们也可以看哪一个变量要改的。有一些客户他们也是有利用这些案子来帮助他们做数据挖掘,他们考虑做一个比较完整的数据仓库,所以说这种的数据仓库我们和他们合作起来看看,有哪一些数据他们是缺乏的。如果说有一些数据是缺乏的,叫他们的代理人,未来这些活动就要考虑到把这些变量放进他们的系统里去。当然了我们都了解都承认,虽然保险业的数据没有比银行的那么丰富,可是这些数据可以首先让我们开始,做一些客户分析出来,做一些客户终身价值出来,然后做一个客户细分。我们做这些分析是好的,可是很重要的就是用法,要怎么利用这些分析来做一些策略,做一些活动。

这就是一个业务成果,所以发现到49%的客户呢,这个就是他们的行为,考虑到了,价值都考虑到了。流失水平都考虑到了,如果说我要做一个活动,我可以用这个来看一下我可以做什么样的客户体验,或者是一个营销活动出来。另外这个是一样的,发现到了大多数是女性,而且没有做过理赔,低客户价值,高过去价值,未来价值可能是低的,高流失水平,这些都是从这种数据挖掘工具来发现出来的,大多数是没有那么多的。所以说从这边也可以看哪一种活动就是会适合这种的客户群,所以说SAS我们是有很多经验的,今天跟你们分享的就是我们有这些经验和这些保险业合作起来,那未来如果说你们觉得这个对你的公司很有用,会协助你们,我们也是很愿意继续跟你们做一个比较更深的介绍,今天和你们介绍的就是这两个客户案例。如果说有时间的话待会儿很愿意继续和你们做一个介绍,这些模型变量所提供的就是客户的,你们自己本身也是有自己的方法可以做出来,有自己的做法,我们愿意和你们多学习,你们可以利用做一个参考,未来你们想做的就是属于你们的,SAS可以协助你们一起走这条路,可以协助你们的。

评论(0)

您可以在评论框内@您的好友一起参与讨论!

<--script type="text/javascript">BAIDU_CLB_fillSlot("927898");