□马向东
近年来，保险业加速了数字化进程，大数据与保险营销的深度融合，将成为现代化保险营销的重要衡量标准。大数据应用于保险营销，突破了原有营销模式，大幅提升了保险营销能力。
提升营销渠道效率
产品层面、风控层面、运营层面，都会影响营销效率。这就需要搭建大数据支撑的信息管理系统，形成更加自动化的信息处理能力，高效率支持营销活动。
打造强劲的大数据分析能力
首先，形成数据跟踪。一次营销活动，会产生一系列数据。给客户发一个短信，也会产生相应的数据。对许多这样的数据，进行跟踪。其次，进行自动化快速分析，能够自动支持对不同的时间片段、不同的客户群进行不同力度的快速分析。再次，通过数据采集与分析，对路径、效果、产品、客户群等实现业务流程指标的处理、计算、监测，实时掌握业务的运行情况与问题，并针对性地提出优化方案。
渠道整合
通过数据管理平台，汇聚整个险企（甚至行业）的数据，打破数据孤岛，促进险企不同部门的数据流动和增值，进而整合渠道拓展营销能力，多通路触达客户，为客户提供无缝式体验，从而提高一致性和有效性，缩短营销周期，降低运营成本，提升发现新机遇并使利润持续增长的能力，实现优质的营销转化效果。
数据驱动客户管理
客户管理目标主要有三项：开发新客户、客户促活、客户留存。利用大数据驱动客户管理，在开发新客户方面，可以帮助险企充分分析市场，找准目标客户，从而达到事半功倍的效果。在客户促活方面，提供有效数据，帮助险企与客户进行更多的互动，通过更多的互动过程能够产生更多的保费收入和利润。在客户留存方面，通过数据分析对客户深入了解，以更具说服力的方式吸引客户，能更好地延长客户与险企的关系，将保险消费者的生命周期尽可能拉长。
运用数字化营销工具
对营销目标进行数据分析后，跟进营销策划，包括营销活动模块开发、确定指标和提升指标、对涉及的不同部门进行协调、具体的任务执行、评估优化等。另外，运用数字化营销工具，可以扩大关系网络，快速搜寻销售材料和行业信息，及时把握客户投保或续保机会，提高与客户的沟通效率。
助力精准营销
通过大数据分析，能够更精准地进行客户分层，而客户分层的核心是变量：一是人口学的变量，如年龄、性别、教育等；二是消费特征变量。这些基础的变量，都可以通过大数据分析获得。
制定营销策略
在分层的基础上，要制定营销策略。所谓精准营销策略，就是依据不同客户群和具体业务目标来制定营销策略。营销策略本身，需要在活动表现数据上面反复迭代、优化之后，才能取得最佳效果并保持时效性。
提升线上保险业务
精准营销对线上保险业务尤为重要，险企保费收入很重要的一部分来源于线上保险业务，而精准营销很大程度上决定着这部分收入。精准营销提升线上保险业务很重要一点，就是精准提升客户体验。
营销建模
利用大数据预测客户行为（包括客户环境、客户行为、客户状态、兴趣爱好等一系列数据划分的维度），进行行为倾向性营销建模。营销建模的特点是变化很快，一两个月就需要升级一次模型，甚至一个营销活动就需要一个模型。通过开发和利用倾向性预测营销建模，能够对特定客户行为的发生概率进行预测，从而有效锁定期望客户群，并通过商业兴趣定向、关键词定向、相似客户群定向进行精准触达，提高营销服务效能。
产品与客户的精准连接
运用大数据技术能够实现保险产品与客户的精准连接，更明确、精细地进行产品诉求分析，实现优化投放，并通过快速、精准的销售渠道，让产品和客户的距离更加贴近，互动更加频繁，营销的效果更加显现。
掌控客户流失
客户流失现象，会在数据中实时体现出来并输出流失概率。这有助于营销方精准找到他们，对高流失客户、中流失客户、低流失客户等及时采取一些营销措施，减少客户流失风险，提高成交率。
推进智能化营销
智能化营销是以人为中心，以互联网技术为基础，创意为核心、内容为依托、营销为本质目的的消费者个性化营销。这种建立在柔性生产和数据供应链基础上的全新营销模式，将客户纳入整个营销环节，实现体验、场景、感知等客户主观认知与商业利益、险企文化的结合。
用户画像标签系统
通过用户画像标签系统（包括图像识别、语音识别、自然语音处理技术等），可以提供精细客户群标签，进行多维度精细分析，深入了解现有及潜在客户的特征和需求，更智能地管理和挖掘现有客户价值，促进二次营销及提升转化，同时快速拓展潜在新客户。并通过数据发掘和维护，以更多的数据和更好的算法持续提高营销精准度，提升营销效果。
营销模型应用
营销模型的应用，可以通过大数据支撑存量客户营销、交叉销售等各业务场景，同时通过无数场景化、碎片化、互动式（智能化互动体验有很大的创新空间）的信息传达，让受众将需求和产品自动连接，满足客户无时无刻的动态需求（主要是客户场景触发的实时购买）。再通过保险消费额、消费频次，得到非常有业务价值的客户分类。
推动险企变革和产品再造
智能化营销的力量，正在推动险企的变革和产品再造。借助物联网特别是移动社交网络的普及，险企和产品的营销内容正朝着更智能化的网络营销趋势发展。
提升风险管控效能
运用大数据技术，可以精准测定核心客户群的风险水平，与业务预期的风险目标水平进行挂钩，准确设定风险边界。从而优化信用管理，有效降低运营成本。
助力风险边界调整
随着市场和时间变化，针对一些可以获得更多保费的比较稳定的保险业务，险企可以接受略高一点的风险水平，设一个较高风险的风险边界，以争取更多的市场份额。这需要利用大数据技术显示有保险关系的客户风险表现，对不同的风险客户的额度进行调整，评估风险额度的差异化，动态匹配客户需求，并相应进行产品转化与风险管控转化。
量化风险
利用大数据技术进行风险量化（风险数据准备，一些特征变量的筛选，一些量化风险的手段），可以提高利润减少损失。以信用分为核心，确定客户群分析的风险额度框架，对客户风险量化分群，进行调优。对不同的分群，实行风险量化管理，便于发现高风险，及时预警、干预，提前介入挽回损失。
建立风险管理模型
建立风险模型能够更好地通畅数据来源（可以有效结合第三方数据及互联网公开数据），更综合、准确、快速地评估风险，特别是综合评估特定客户风险，支持营销业务高效开展。