
大数据时代,太平人寿打出“个性牌”
与其他行业一样,近一段时间以来,随着寿险业进入结构调整期,“互联网+”的“指挥棒”作用日益突出,特别是对大型保险企业的渠道安排、产品服务定位策略而言,“网”的力量不可小觑。
在银保业务方面,银行凭借其客户优势,继续成为保险公司进行“精准营销”的合作伙伴;与此同时,保险公司依托大数据技术,通过与银行的合作,分析银行客户管理系统的数据,更准确地定位目标客户,更精确地定位客户的资产配置和保险需求,再提供给客户更适合的保险产品。
调查显示,目前各保险企业纷纷进一步对银保合作伙伴做出细分,按图索骥,以提升渠道价值。比如:银行系险企积极与母行进行业务协同,部分中小寿险公司也极为注重与银行电商平台的合作,等等。
以太平人寿为例,该公司根据银行客户情况分门别类投放产品近一年后,在几大签约银行完成了一半以上的期缴业务。同时,客户的签单成功率有显著提升,且客户件均保费比非项目件均保费有大幅增长。今年上半年,太平人寿银保新单总保费为198.4亿元,其中期交保费16.7亿元,期交业务的主要来源为交费期10年及以上的年金险、重疾险。该公司负责人表示,未来将选择有条件开展大数据营销的银行推广项目合作。
依托大数据,不仅可以对银保渠道进行精准营销,还可以针对微信平台推出“团购”模式,通过这种更偏社交的方式服务和培养客户。
目前,国内多家大型寿险公司都在顺应移动互联趋势,在微信端尝试好玩、互动性强的保险营销方式。
比如太平人寿的“爱团GO”活动,产品以短期保障类产品为主,主要满足客户短期意外、健康保障需求,开创了业内保险产品团购的模式,有类似需求的客户可同时购买。数据显示,产品5月26日开卖首日“人气爆棚”,参团人次超过2万人,当日投放产品很快即被一抢而空。截至10月底,“爱团GO”活动累计举办16次,先后推出“旅行团”“暑假团”“砍价团”等多个活动主题。
太平人寿称,围绕中国太平集团公司的“精品战略”和“数字化战略”,公司持续推进科技创新与应用,在构建精准营销体系、创新移动互联营销模式、打造寿险产业生态圈以及升级客户体验方面,已经进行了一些探索,并取得一定成效。今年1—8月,在以原保险保费收入排名的七大寿险公司中,太平人寿原保险保费收入578.5亿元,同比增长24.9%,保费增速最高,也是唯一一家排名上升的公司,排名由去年同期的第七位升至第六位。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04