构建数据驱动的保险营销闭环：从公私域一体化到全链路转化增长

原创

gawain2048

发布于 2026-02-02 20:15:27

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在保险企业推进数字化客户经营的过程中，当前普遍面临着“资源分散”与“策略割裂”的核心矛盾，严重制约了业务的精细化增长。

数据资产无法统一管理： 保险公司内部系统繁多，用户数据散落在各个孤立系统中。触点分散导致数据无法互通，企业难以构建统一的客户视图（OneID），导致数据价值无法释放，无法支撑精准营销。
总分联动与运营脱节： 集团总部与分公司、不同部门之间存在严重的“经营断层”。用户被各自独立运营，缺乏统一的营销规划，导致策略分散、资源浪费，难以形成合力。
缺乏数据驱动的决策闭环： 日常业务经营与不定期的营销活动缺乏完整的数据闭环支撑。业务人员无法实时通过数据反馈优化营销活动，导致数字化客户经营效果难以量化提升。

针对上述痛点，腾讯营销云通过CDP（客户数据平台）与MA（营销自动化）的双核驱动，构建了覆盖公域引流到私域留存的全链路解决方案。

全域数据资产沉淀 (CDP)：
- 多源数据接入： 支持SDK采集、OpenAPI上报，整合官网、App、小程序、公众号、企微及第三方广告/社交/电商平台数据。
- OneID 统一识别： 基于 手机号、Union ID、Open ID、IDFA、IMEI 等标识，打通多渠道身份，实现跨平台用户统一识别。
- 标签体系构建： 支持 20+种 标签生成方式及 10+种 分群分层。通过“渐进式画像”技术，随着用户交互（如阅读文章、点击链接、注册留资、购买车险）不断丰满用户标签（如：高价值、有孩子、养生偏好）。
全旅程自动化营销 (MA)：
- 多触点协同： 聚合微信、企微、短信、App推送、外呼等全渠道触点。
- 自动化策略画布： 提供可视化拖拽分析，支持根据人群需求制定差异化策略（如：根据“是否加V”执行不同动作）。
- AI 智能增强： 结合 RTA 广告分析 与 LA 线索分析，精准识别线索意向，降低获客成本。

为了确保策略的有效性，方案建立了基于业务目标（OSM模型）的指标监测体系，将笼统的“增长”拆解为可执行、可量化的三级指标。

流量质量评估指标： 聚焦于发现客户阶段，核心监测 渠道ROI、渠道CVR（转化率）、获客咨询流程漏斗及各阶段转化率。
线索转化效率指标： 在触达与咨询阶段，重点关注 座席产能/日、拨通率、有效通话时长以及线索平均有效跟进次数。
客户活跃与价值指标：
- MAU 拆解： 将活跃用户细分为 新增活跃用户（如外部投放拉新）、留存活跃老用户（如家庭账户深度使用）、召回流失/沉默用户（如Push召回）。
- 长期价值： 监测 客户生命周期价值、交叉销售率、复购率及续保率。
标签资产量化： 建立 200+个 基础标签库，涵盖人口属性、资产状况（如年缴保费规模）、行为偏好及风险特征（如近一周NPS贬损者标识）。

通过标签与数据的结合，腾讯营销云在实际业务场景中实现了“千人千面”的精准转化与产品迭代优化。

场景一：单身青年差异化营销
- 客群特征： 年龄<30岁，无房/无车，未婚，有工作但资金有限。
- 策略动作： 推荐客单价较低、低保费撬动高保额的创新型产品（如网络安全险、信用卡盗刷险）。利用直播间奖励、线上互动小游戏吸引流量，通过微信消息/短信提醒缩短决策时间。
场景二：银发一族专属服务
- 客群特征： 年龄>60岁，有房/有资产，身体机能下降，信息获取能力较差。
- 策略动作： 提供1V1答疑与协助投保服务。推荐与自身现状强关联产品（如三高可投、防癌险）。内容侧重健康养生与金融知识普及，提供情绪价值。
场景三：LIFT模型驱动产品迭代（数据实证）
- 痛点： 某百万医疗险产品存在“有投保意愿但无法完成流程”的流失人群。
- 优化动作： 通过LIFT模型（价值主张、相关性、清晰度等）优化落地页，并结合投保旅程监控。
- 效果数据： 优化后，立即投保人数达到 17,451 人，第一步转化率提升至 24.05%；最终支付转化率稳定在 8.98%，有效提升了投保意愿与完成率。

选择腾讯营销云的核心价值在于其独特的“公私域一体化”能力与底层AI技术优势。

公私域一体化闭环： 独家打通 腾讯广告（公域） 到 企业微信（私域） 的链路。支持利用 腾讯域内上百个标签（如金融偏好、消费偏好）辅助公域精准筛选，并将流量直接引流至私域进行长效运营。
AI 预测决策模型： 开放机器学习建模能力（CDP+AI），支持业务人员开箱即用。
- 购买意愿预测： 预测哪些用户在未来 一个月/一周 更有可能购买保险。
- 促销敏感预测： 识别对优惠券敏感度最高的用户群体，实现营销效用最大化。
安全合规的生态： 基于 隐私计算平台 混合部署，满足数据使用合规需求；结合腾讯 Tione 平台，提供安全的模型训练与发布环境。