一、项目背景及目标

当前中国大地保险线上注册用户数量已超2000万，销售员展业APP年登录次数7000万次以上，多数客户和销售员的日常操作互动已实现线上化，但客户服务和营销依旧处于独立运营的状态，面临两大痛点：一是客户与销售人员间缺少有效互动，一方面，客户线上自助操作遇到问题导致流程中断时，无法及时获得销售人员的支持，客户体验差。另一方面，销售人员缺少对客户需求的深入洞察，无法精准推荐客户所需的保障和服务，客户转化率低。二是客户运营策略推广效率低，新的客户运营策略推广依赖多个系统的定制开发和总公司线下向各机构的层层宣导，无法满足数字化时代高灵活性、高实时性的运营要求。

本项目旨在通过建设客户智能决策系统，搭建客户服务与销售融合的数智化运营模式，提升客户体验与转化效率，优化运营策略推广模式，实现以客户为中心的千人千面的营销效果。

二、创新点

运营模式创新点：

（1）搭建数据驱动的、千人千面的、多渠道互通的客户数智化运营模式。从客户特征出发，通过策略匹配产品、服务、销售渠道，从而在最佳渠道为特定客户交付最合适的产品及服务，充分挖掘存量客户商机，真正实现客户导向的经营模式。补足当前保险公司客户和销售人员各自独立运营的短板，打破客户数据孤岛，打造细分客群的差异化产品、销售、服务能力。

（2）搭建运营闭环管理体系。通过支持运营策略配置、执行跟踪、转化效果等相关数据的实时分析，实现客户运营策略的全流程监控和可量化评估，为运营策略的优化迭代提供决策依据。运营人员可通过分析和完善客户流失率高的环节持续提升客户粘性和转化率，也可通过及时终止效果欠佳的运营策略实现降本增效。

系统功能创新点：

（1）支持业务运营灵活配置。埋点数据分析、客户画像分析、营销画布搭建等操作均可通过简单的“拖拉拽”实现，操作界面直观易懂，各级机构业务人员学习成本低，有利于快速搭建和推广客户数智化运营模式。同时，通过接入APP消息、手机短信、AI外呼、微信公众号等多触达通道，运营人员通过配置触达策略即可实时、批量、多渠道触达客户，自动推送续保提醒等长期运行的消息提示，或灾害天气预警等临时服务消息。

（2）统一管控客户触达方式，建立客户触达频次管控机制，根据客户画像和行为数据，动态调整触达频率，避免同一客户在短时间内收到重复或冗余信息，减少信息过载对客户的干扰；设置触达时间段管控规则，结合客户的生活习惯和偏好，合理规划信息发送时间，避免在深夜或非适宜时段触达客户，防止对客户造成不必要的打扰。

三、项目技术方案

项目采用如下技术架构：

（1）标签架构采用动态租户隔离模型，租户间标签数据隔离，通过租户ID动态路由到具体的标签库。

（2）标签元数据多租户分层架构管理，各租户拥有自己一套独立的权限管理和标签管理机制。

（3）采用流批一体大数据架构，保证了埋点数据的实时导入性能和离线计算需求，提高数据处理效率和灵活性。

（4）采用基于容器的微服务架构，支持系统的模块化部署、弹性伸缩、快速迭代和统一运维，保证系统的高可用和可扩展性。

项目采用数据驱动+智能化运营的商业模式，核心是通过数据分析和智能技术优化客户运营，提升客户体验和业务效率，最终实现盈利增长。具体包括以下方面：

（1）数据驱动决策

通过埋点数据收集、客户行为分析和客户画像分析，深入洞察客户需求，为产品设计、营销策略和服务优化提供数据支持。基于实时数据分析，动态调整运营策略，提高决策效率和准确性，从而提升APP直通保费、服务使用次数，提高客户商机转化率和复购率。

（2）智能化运营

利用智能决策系统，实现客户分群、个性化营销和多渠道触达，提升客户粘性和转化率。通过自动化工具（如AI外呼、消息推送等）降低人工成本，提高运营效率。通过智能化手段实现信息推送的高效化和精准化，减少资源浪费，降低客户促活成本，优化运营流程，提高整体盈利能力。

（3）客户为中心的服务模式

构建以客户为中心的个性化营销和服务体系，通过精细化管理和多场景互动，提升客户满意度和忠诚度。打造专属客户经理模式，提供定制化服务，增强客户体验。

四、项目过程管理

项目分二阶段上线：

2023年12月，一阶段上线，实现客户及销售人员行为数据采集和分析；

2024年5月，二阶段上线，打造用户标签体系管理和客户分群能力，实现客户与销售人员互联互通，开启多渠道、多场景运营。

五、运营情况

客户智能决策系统已完成4.2亿余条客户行为事件的捕获，涉及投保、批改、理赔、服务使用等关键线上场景。系统在公司全辖40家机构推广使用，业务人员在系统上配置营销、客户服务等运营策略超100个，覆盖客户数超5000万，销售人员数超6万。

六、项目成效

（1）有效提升客户粘性和转化率。客户APP直通保费提升1.5倍，服务使用次数提升1.7倍，客户二开转化率同比提升5pt。

（2）客户运营提质增效，公司下辖40家机构可自主运营本地客户，信息推送效率一小时超200万，客户促活成本下降20%。

七、经验总结

（1）数据整合与治理是基础。客户智能决策系统的成功运行依赖于高质量的数据支持。因此建立统一的数据标准和清洗规则，进行客户与销售人员双平台的数据整合，确保数据的准确性、完整性和一致性是系统能被应用于精准运营触达的先决条件。

（2）业务场景驱动功能设计。在系统功能设计阶段，始终以业务场景为核心，深入调研客户与销售人员的实际需求，确保系统功能能够切实解决业务痛点。例如，针对销售人员无法精准推荐客户所需产品的问题，系统整合客户过往承保理赔数据、产品推荐模型输出结果等信息，向销售人员展示客户潜在成交成功率最高的几类产品，显著提升客户转化率。

（3）培训与支持体系是关键。为确保系统能够被用户快速掌握并有效使用，我们建立了完善的培训与支持体系。通过分层培训、操作手册、在线答疑等多种形式，帮助用户熟悉系统功能与操作流程。同时，设立了专门的技术支持团队，及时解决用户在使用过程中遇到的问题，保障系统的稳定运行。