京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据环境下保险消费特征的改变
大数据时代的到来改变了数据的采集、传输、存储、处理方式,引起了生活方式和社会经济的变革,也给保险业带来了全面和深刻的影响。保险公司纷纷利用大数据来进行保险营销、保险服务方面的尝试和创新,但目前的保险大数据环境尚不成熟,现有的保险消费方式还处在由传统到新型、由被动到主动的一个变化期,大数据环境下的保险营销需要适应新的保险消费特征。
保险消费选择多样化
传统保险模式运作下,保险公司评估消费者的风险水平、消费能力、消费意愿的能力不强,导致部分领域保险产品定价过高,部分领域成为剩余市场。大数据环境下,保险业可以获得全量、实时、潜在的数据来进行详细分析,进行保险产品细分和个性化设计,保险公司的风险管理和成本管控可以更加精细化,这为保险产品创新带来了广阔空间,长期困扰保险业的产品和服务同质化问题有望从根本上得到解决。
比如,保险公司根据消费者的网站登录痕迹、朋友圈留言、贷款信用记录等信息,发现不同消费群体保险需求和风险特质,为保险消费者提供诸如户外骑行保险、医疗整形保险、变现借款保证保险等特色险种,保险消费选择更加多样。
保险消费流程简单化
传统保险经营过程中,保险公司与投保人信息不对称的情况较为突出,保险公司通过要求投保人应当履行如实告知义务,投保时需要填写内容繁多的投保单,出险后需要提出理赔申请和提供繁琐的证明材料。在大数据环境下,风险特征的描述数据极大丰富,保险公司可以通过各种渠道获取更加全面的风险信息,运用个人信息、交易记录、气象信息等社会数据来分析和掌握客户情况,获得与承保理赔相关的信息,在控制风险的前提下进一步减少投保人的告知责任,有效简化承保理赔手续,保险消费流程变得更加简单。
比如,保险公司根据掌握的网络交易数据,研究消费者网购习惯和退货概率,为不同风险的消费者提供不同保费的退货运费险,消费者只需一键购买;对于购买了航班延误险的消费者,无需提供气象证明,甚至不需提出理赔申请,保险公司就能够根据气象信息等大数据资源主动理赔。
保险消费理念前沿化
大数据环境下,传统保险业在集合大数方面的优势逐渐弱化,保险技术服务壁垒逐步瓦解。通过使用各种搜索引擎和比价平台,消费者消费洞察力不断提高,保险消费理念也变得更加前沿。
一方面,越来越多的保险消费者脱离了传统柜台业务模式,开始使用各种自助终端购买保险业务。通过手机APP应用软件就可以轻松完成保险产品的查询和购买,甚至自助完成车险简易案件的查勘工作。
另一方面,保险消费者出现偏好碎片化、谋求资金收益的消费倾向。在透明公开的渠道选择保险产品时,消费者更加偏好设计简单、投保便捷、费率较低的保险产品。保障项目经过分解、条款说明更加简单、产品保费也大大降低的保险产品,更加适应消费者自行挑选的需要。此外,大数据环境下的保险消费者比较熟悉互联网金融,容易在各类理财产品间进行比较,在购买网上销售的投连、万能型保险产品时更加注重资金收益。
保险消费体验延伸化
传统的保险服务集中于经济赔偿与给付,保险消费体验也只局限于保险公司履行了赔付责任。大数据环境下,保险公司与客户的关系不再是一对一的交互沟通,逐渐形成多维网状交互沟通模式,基于客户数据的客户关系管理变得尤为重要。
保险公司可以借助大数据的积累,整合汽车修理、零配件供应、医疗健康服务等供应链,进一步延伸保险产业链边界、维护客户关系,在降低保险经营成本的同时,不断优化保险消费体验。目前,保险公司可以定期为消费者提供包括车辆风险检查、保养维修、交易资讯、健康管理在内的各项服务,未来还有可能基于大数据为消费者提供更加全面的风险管理创新服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03