京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
智能互联时代变革传统保险
当前,互联网保险产品虽有不少创新,但真正能够引起市场普遍关注并形成影响力的产品很少。一些带有噱头的贴条险、好人险、恋爱险、高温险等虽然可以归结为具有创新元素,但是或有悖于传统观念或不利于正能量的传播,均已被叫停。而我们说真正思维的创新,一是给用户创造价值,二是让一切交易回归人与人之间的本质,并且围绕这两个核心来改造传统金融保险商品的定价和设计,而不是盲目的去做一些对用户没有太多价值的创新。目前来看,基于场景的创新型互联网保险产品已经相继出现。例如手机碎屏险、旅游险、飞机延误险、个人资金账户安全险等等。未来,越来越多类似的需求将会出现,且这些需求分散在互联网上的各种使用场景中。
另外,在2016年互联网人身险保费结构中我们可以看到,理财型产品成为主角。由于超过理财产品的投资收益,2016年万能险成为理财市场新宠,并成为不少中小保险公司扩张保费规模的利器。一些公司通过负债端期限短、收益高的万能险抢占市场进行“长险短卖”,而资产端又集中投资于股权、不动产等变现能力较差的资产来“短钱长配”,从而引发期限错配。万能险虽是保险,但它带有很强的理财产品的特点,再加上向银行借款,这样一种较为激进的方式去买股票,可能会造成股票的价格波动,给保险资金的安全性带来了极大隐患。这样的做法也会损害整个保险行业的声誉,会让投保人对保险资金的安全产生担忧。因此,万能险在2016迎来了史无前例的严格监管新规。当下,保险业应正本清源,不忘初心,注重产品与服务创新,促进行业健康发展。
目前看来,互联网销售的保险产品种类繁多,但多数是传统保险产品,也就是用互联网销售传统的保险产品。互联网是渠道,但又不仅仅是渠道。渠道往往是单向的,主动和主导的,而互联网保险却可以是双向的,是交流和互动的。保险公司花了很多渠道成本,获得的是一张保单,并没有获得客户。为什么没有获得客户呢?因为没有和客户互动。保险投保人只是处于被动接受的地位,保险产品、保险价格都是不可变更的,投保人被推销,你就决定买和不买,是被动的。而购买保险之后如果不出险,那就与保险公司基本上没有接触(互动)。
可以把互联网作为一个平台,保险产品的开发者不一定是保险公司,可以是投保人、保险专业人员等共同商议。保险产品价格可以精算,精算师提供服务。这些保险参与者应该在互联网平台上进行交流、沟通、互动,使消费者能够主动参与保险活动,而不只是被动接受。
智能互联时代变革传统保险
伴随着保险资金投资渠道逐渐放开,保险业务整体稳健发展、监管政策的全面完善,保险作为“社会稳定器”、“经济助推器”的作用日益凸显。2017年将会是互联网保险市场强劲发展的一年,智能互联时代,保险营销模式迫切需要变革。在用户、购买方式、购买决策以及购买环境更新变化的趋势下,我们需要关注以下几方面:
第一,保险以人的需求为中心,而不是以产品本身为中心。现在的保险是以产品为中心而不是真正以人为中心,未来的保险则一定是以人为中心。我国的保险行业正处在发展之中,还有很多人还没有树立起保险意识,不明白保险其实是一种保障,而不是电话里的业务推销员的强推。保险,应该是以人为本,以顾客的需求为中心,而不是以产品为中心。我们的保险从业者需要切身实地的为我们的用户考虑,制定合乎个人实际的保险服务,当我们真正的为用户解决了问题,满足了需要,才真正体现了保险的价值。保险用户相互影响,互相讨论,险企了解用户各自的需求,制定私人化的服务,形成一个保险到用户,用户到用户,用户到保险的完美闭环,促进保险行业的健康发展。
当前传统经济正走向社群经济,社群化下与用户的动态沟通能够帮助保险企业了解、预测、创造不同用户群体的不同需求,实现精准营销。传统营销中消费者是被动地接受,而在移动互联时代,消费者不仅承担消费角色,还承担了部分生产者的角色(即出现了产销者的概念),消费者们的创造力以新产物的形式得到了分享和释放,让用户互相影响,形成良好的保险环境。通过社交媒体的网络口碑效应,近距离促进用户购买决策过程,实现保险公司与消费者的动态沟通和良性循环。
第二,保险业不再有营销员,都变成了经纪人。保险公司的经营,未来不再是人海战术,而是更精细化的经营。营销员身份转变,摇身变成经纪人,进行私人化的服务(类似私人医生的概念),以形成让客户资源稳定的良好局面。经纪人的核心工作是预判风险、进行保险方案设计以及事后的服务。保险不再是卖出去,而是帮助用户决策风险的处理方式。
今天的保险市场,无论是从业者还是消费者,都更加的理性。保险公司想发展和进步,靠以往以险种的生产和销售为中心的推销模式已经无法满足消费者的需求。未来势必会根据不同的人、不同的需求、不同的环境甚至不同的想法,制定不同的险种,即私人定制保险。经纪人会帮助不同的消费者、不同的年龄、不同的年份购买保险制定不同的价格,实现专属。这个经纪人不光要懂保险,还要懂税务、法务,需要以家庭为单位进行服务。保险经纪人只有真正从用户需求出发,真正从用户的视角考虑对保险产品和服务的需求,才能实现共赢。
第三,保险产品的本质是服务而不是保单。保险产品销售成功,仅仅是保险公司与客户之间发生关系的起点,售后服务质量对客户未来的行为(包括口碑传播)将变得异常重要。消费者需要升级自己的体验,保险用于消除个体性差异,而不是被强迫,也就是说,服务将成为保险公司制胜的法宝。短时间内,资产类产品会促进消费者意识快速提升,但是终究会最快走向稳健成长;政策类保险会因为新技术而颠覆,比如当前无人驾驶技术的发展被看好,未来车险的承诺会逐步由保险公司变为车商。
第四,互联网保险不应该仅仅是销售渠道。今天多数保险公司都将“互联网保险”看做一个销售渠道,也仅当作销售渠道。尽管2016年互联网保险销售额再创新高,这也仅仅是多数保险公司通过与各大电商的合作甚至简单的销售合作取得的成果,多数保险公司还没有真正基于互联网思维进行产品创新,没有基于互联网进行“场景”搭建,没有基于新生代用户的需求进行产品开发和设计,也没有基于互联网进行“获客”推广或售后服务,所以传统保险公司的理念转变势在必行。如果保险公司仅根据各大电商平台的需求被动设计并供应产品,那么在不久的将来,保险公司将有可能沦为保险产品的“单一供应商”,将部分失去或者彻底丧失话语权。看看今天各大电商跟航司合作的情形或者保险公司在航意险方面返还给电商平台的“高比例”技术服务费就应该知道这样的结果并不是危言耸听。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-07-24【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 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 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 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 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 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 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15