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　　新冠肺炎疫情發(fā)生以來，各中小微企業(yè)、保險行業(yè)的線下業(yè)務(wù)就面臨著諸多考驗。搭建數(shù)字化運營體系成為保險公司實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路。互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)如何高效的追溯、分析用戶數(shù)據(jù)，從而構(gòu)建精準(zhǔn)的用戶畫像，就成為了用戶營銷要下的第一步棋。

　　一、搭建地基：做好用戶數(shù)據(jù)細(xì)分

　　數(shù)字化運營的核心在于以用戶數(shù)據(jù)為核心，在營銷、客服、風(fēng)控等場景提升用戶體驗、挖掘客戶價值。

　　我們聊保險用戶的數(shù)據(jù)，可以先從業(yè)務(wù)角度對保險用戶相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，再看有哪些方式可以獲取這些數(shù)據(jù)。保險用戶數(shù)據(jù)可以分為四類：用戶屬性數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、內(nèi)容數(shù)據(jù)。

　　在保險業(yè)務(wù)場景中，用戶屬性數(shù)據(jù)通常是從用戶的投保、保全、理賠信息中獲取的，例如用戶的性別、年齡、所屬地區(qū)、聯(lián)系方式、健康狀況等。

　　用戶行為數(shù)據(jù)指用戶與平臺產(chǎn)生交互行為的數(shù)據(jù)，例如在保司的App完成注冊、點擊參與線上活動、投保并完成支付等都屬于用戶行為數(shù)據(jù)。用戶行為數(shù)據(jù)的采集通常通過前端埋點的方式來實現(xiàn)。這類數(shù)據(jù)目前在保險行業(yè)內(nèi)應(yīng)用的范圍較小，只有部分互聯(lián)網(wǎng)保險公司會對用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然而在泛互聯(lián)網(wǎng)場景中做用戶行為數(shù)據(jù)分析的價值是非常高的，這也是保險公司搭建數(shù)字化運營體系必做的功課。

　　業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)無論在互聯(lián)網(wǎng)保險場景還是線下保險業(yè)務(wù)都有重要的價值，用戶購買過哪些保險產(chǎn)品，保險保障的責(zé)任范圍和期限，保費金額，做過哪些理賠申請等，都屬于與用戶相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，可以通過服務(wù)端埋點或者直接從數(shù)據(jù)庫中獲取。

　　內(nèi)容數(shù)據(jù)指用戶瀏覽或產(chǎn)生交互的內(nèi)容，可以通過客戶端埋點來獲取，例如用戶瀏覽了眾安保險APP頭條板塊中的哪些類型的文章，查看了哪些險種的保險產(chǎn)品。從用戶的內(nèi)容數(shù)據(jù)中，我們可以更精準(zhǔn)的獲取到用戶的興趣偏好。

　　二、夯實基礎(chǔ)：用戶數(shù)據(jù)的高效分析與篩選

　　一般我們會把用戶的行為定義成事件，一個完整的事件會包含時間(when)、地點(where)、人物(who)、交互方式(how)、交互內(nèi)容(what)5個屬性。業(yè)務(wù)同學(xué)可以通過對用戶行為事件的分析來制定合適的營銷策略。

　　舉一些常見的行為數(shù)據(jù)應(yīng)用場景的例子可能會更直觀：用戶在APP中完成下單動作但未進(jìn)行最終的支付動作，針對下單未支付的用戶可以通過系統(tǒng)設(shè)定在不同時間以不同的方式觸達(dá)用戶，并推動用戶進(jìn)行最終的支付行為;針對首次注冊并登陸APP的用戶，根據(jù)用戶的活躍情況向用戶推送合適的新用戶營銷活動，提升新用戶的留存和轉(zhuǎn)化;對于添加了家庭賬戶的用戶，自動向這些用戶推送支持家庭投保的保險產(chǎn)品。

　　上述這些營銷策略都是眾安保險日常在使用的，眾安保險的運營同學(xué)會通過X-Man智能營銷平臺根據(jù)用戶的行為表現(xiàn)，設(shè)定不同的觸達(dá)方式和內(nèi)容來進(jìn)行保險營銷。

　　三、內(nèi)核基建：設(shè)計一個完善的用戶畫像體系

　　保險公司要做精細(xì)化運營，首先就要建立自己的用戶畫像體系，要設(shè)計一個完善的用戶畫像體系主要包含以下四個環(huán)節(jié):

　　1)實現(xiàn)統(tǒng)一的用戶標(biāo)識。傳統(tǒng)保險行業(yè)客戶數(shù)據(jù)來源簡單，大部分有統(tǒng)一的客戶平臺，然而在互聯(lián)網(wǎng)場景下，不同的平臺之間有不同的客戶體系，因此需要通過ID-Mapping將同一用戶在不同場景下的行為串聯(lián)起來，消除數(shù)據(jù)孤島，提供完整用戶行為視圖。

　　2)行為建模，搭建用戶的標(biāo)簽體系。這是建立用戶畫像的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，要結(jié)合保險公司的業(yè)務(wù)情況來設(shè)定。

　　3)構(gòu)建用戶畫像。根據(jù)用戶標(biāo)簽的集合，形成對應(yīng)的用戶特點，方便運營人員了解和分析用戶群特征。

　　4)用戶畫像的可視化。通過可視化技術(shù)，直觀的提供數(shù)據(jù)的分析和結(jié)果，以便運營人員做出運營決策，使運營工作更加高效。

　　保險公司的用戶標(biāo)簽，通常會關(guān)注這么幾個主要的維度：用戶屬性標(biāo)簽、行為屬性標(biāo)簽、

　　人身健康標(biāo)簽、投被保標(biāo)簽、風(fēng)險控制標(biāo)簽、客戶滿意度標(biāo)簽等等。

　　四、案例分享

　　在這里可以分享一下眾安的客戶標(biāo)簽體系框架，其中包含了基礎(chǔ)信息、投被保信息、理賠信息、營銷信息、行為信息、客服信息、金融信息、渠道信息、價值信息。

　　在實際業(yè)務(wù)中，對于用戶畫像的分析和篩選往往會存在多維和交叉應(yīng)用的情況，運營人員會通過X-Man的用戶洞察模塊進(jìn)行規(guī)則條件的拼裝并執(zhí)行人群圈選。例如運營人員想對購買過醫(yī)療險產(chǎn)品的老用戶推薦購買新上線的重疾險產(chǎn)品，但同時不希望轉(zhuǎn)化曾發(fā)生或理賠的高風(fēng)險用戶，在進(jìn)行客群圈選時會同時基于用戶投被保信息和理賠信息進(jìn)行篩選。