京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据让保险消费更“任性”_数据分析师培训
理赔流程长不长?银行保险保障性好不好?投连险赚不赚钱?抓住消费者广泛关注的热点话题,泰康人寿大胆求吐槽、求服务创新。今年3月,泰康人寿与1.3亿客户共度最“任性”的消费者节日,并把3月定为服务品质提升月。由高管坐镇讲解保险、聆听诉求,用大数据解析保险知识,泰康人寿通过一系列公益宣传活动挖掘消费者的需求,并将其转化为改进服务的发力点。
“3.15”是消费者的维权日,泰康人寿在这个日子倾听客户心声,将其变成了“沟通日”。泰康人寿35家分公司近400余家分支机构的负责人走出办公室与客户面对面互动。各级机构总经理及客服人员在全国各门店、广场、社区接待客户,现场发放《泰康人寿》、《易理赔服务指南》以及保险服务手册等宣传资料,认真倾听客户各种“任性”的提问与质疑,了解客户需求,并现场答疑解惑,解决实际问题。
保险因其专业性而显得陌生、艰涩,如何才能让百姓更好地认识保险,解答各式各样“任性”的提问,泰康人寿选择了用大数据来沟通。“理赔时效平均2.98天结案”、“银行保险每年理赔支出均超4亿元,保障性不断增强”、“014年泰康10只投连账户加权平均收益率33.78% ”,现场给出的这些直观而生动的数字消除了消费者的疑虑。
“保险最终要的就是尊重契约精神,保险公司会尽可能本着有利于客户的原则理赔,主动服务,同时严厉打击保险欺诈,保证客户的利益不受损害,2014年泰康理赔的赔付率高达99.1%,不能理赔的是极少数。”泰康人寿客服人员在活动现场解答客户关于理赔的问题,并坦言“看来平时还是交流的不够”。
针对客户提出的“手续再简便一点、效率再提高一点、服务再贴心一点”的诉求,近年来,泰康运用互联网思维和大数据技术,不断提升着服务品质。在系列活动中,泰康广泛设置了服务体验环节来展示这些进步,扫一扫二维码,不仅可以领取保额高达一百万元的免费航意险,还能体验手机微信、泰康在线、95522客服热线等全方位的电子化服务带来的便捷。“纸质投保时代流程按天计算,电子化投保时代只需15分钟”,泰康客服人员简单的介绍将电子化保险服务快捷、透明、安全的优势勾勒出来,“从客户需求出发,从不同细节做起,才能让客户更满意”。
在持续近一个月的活动中,泰康共发放各类宣传资料超过50万份,吸引了近百万人次参与、体验,使消费者从保险知识到合法权益保障、规避保险欺诈都有了深入浅出的认识。据泰康人寿相关负责人介绍,3月开展的服务品质提升月活动在客户与公司之间架起一道良性沟通的桥梁,主动接受客户监督有助于不断完善服务,塑造百姓信赖的品牌,以后将继续开展相关活动进一步增进互动。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 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 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 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 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 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 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 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 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18