數(shù)據(jù)洞察:Stratifyd 挖掘數(shù)據(jù)價值,重塑保險客戶體驗

Stratifyd是AI驅(qū)動的大數(shù)據(jù)分析平臺,利用自然語言處理和理解技術,解碼客戶互動中產(chǎn)生的大量非結(jié)構化文本數(shù)據(jù),完成全渠道客戶反饋數(shù)據(jù)的高效解讀,助力保險企業(yè)提高客戶體驗和滿意度,提升客戶轉(zhuǎn)化與留存,實現(xiàn)高質(zhì)量的收入增長。

數(shù)據(jù)洞察:Stratifyd 挖掘數(shù)據(jù)價值,重塑保險客戶體驗

保險行業(yè)痛點

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術的涌現(xiàn),新的保險產(chǎn)品和服務被不斷地催生,保險消費者的消費習慣和需求也在發(fā)生潛移默化的變化。消費者從單純關注產(chǎn)品的質(zhì)量和價格逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)殛P注產(chǎn)品的差異性以及購買保險產(chǎn)品時的體驗感,這促使保險服務加速向敏捷化、智能化方向轉(zhuǎn)變。

諸多因素的影響,導致保險業(yè)獲客難、知客難、留客難,主要原因可以總結(jié)為以下三點:

1.客服團隊專業(yè)性欠缺

保險客服專業(yè)知識解讀不到位,引發(fā)退保、投訴、客戶情緒反應等狀況發(fā)生。

2.用戶畫像不明確,客戶定位不準

客戶訴求認知不明確,不能準確定位客戶需求,精準營銷較難實現(xiàn)。

3.客戶體驗不佳,流失率高

售后服務不周到,客戶關懷不夠,導致客戶體驗差,流失率增加。

Stratifyd解決方案

Stratifyd人工智能數(shù)據(jù)分析平臺可以高效利用AI算法完成結(jié)構化、非結(jié)構化數(shù)據(jù)以及AI模型構建等分析任務,并將其有機地結(jié)合,完成分析流程的自動化,給企業(yè)帶來AI驅(qū)動的高效決策。

1.提高保險客服質(zhì)量

Stratifyd可以為呼叫中心提供敏捷AI系統(tǒng),面向業(yè)務人員開放AI模型訓練與投放能力,為呼叫中心話務打造全量智能客服質(zhì)檢系統(tǒng),及時發(fā)現(xiàn)有問題的、不合規(guī)的通話記錄,幫助企業(yè)提前發(fā)現(xiàn)運營風險。同時分析客戶互動數(shù)據(jù),提煉客服金牌話術,大幅降低人工成本,提升核心業(yè)務運營效率。

2.篩選高價值潛客,提升成單量

借助Stratifyd強大的AI模型訓練框架,快速訓練出匹配業(yè)務目標的識別模型,幫助外呼部門在單位時間內(nèi)快速找到更多的高意向、高價值的潛在客戶,明確用戶畫像,實現(xiàn)精準銷售,大幅提升成單量。

3.提升客戶體驗,提高客戶留存與轉(zhuǎn)化

監(jiān)測不同渠道保險消費者的投訴情況,捕捉對話蘊含的重要指標。利用Stratifyd非監(jiān)督自然語言模型和情感分析引擎自動抽取客戶抱怨的焦點話題,發(fā)現(xiàn)體驗痛點,幫助企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)品服務,提升消費者滿意度和消費體驗,提高客戶轉(zhuǎn)化與留存。

成功案例 1:高價值潛客挖掘

Stratifyd幫助某亞太領先保險公司挖掘高價值潛客,提高銷售單量。

業(yè)務挑戰(zhàn):

該保險公司有數(shù)百名代理人以電話營銷的方式銷售保單,通常情況下,一個代理人要打4通電話才能促成一單,為了提高銷售單量,加快成單時間,該公司急需一種解決方案,幫助其快速分析客戶與代理人質(zhì)檢的通話內(nèi)容,快速甄選更有可能成單的高價值潛客。

解決方案:

Stratifyd可以全面分析客戶與代理人互動數(shù)據(jù),利用AI模型訓練框架快速識別出匹配業(yè)務目標的高價值潛客。模型訓練全自動完成,每完成一次通話即可給出是否進入下次觸達流程的判斷結(jié)果,幫助外呼部門在單位時間內(nèi)快速找到更多的高意向成單客戶。在Stratifyd AI訓練模型的幫助下,150個代理人一周內(nèi)的成單率提升了20%!

成功案例 2:提升保險消費者體驗

Stratifyd幫助某財富100強保險公司快速分析客戶反饋信息,提升客戶體驗和滿意度。

業(yè)務挑戰(zhàn):

該公司面臨的挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)分析人員每個季度要人工閱讀并分析4000多條客戶評論數(shù)據(jù),以便于業(yè)務團隊及時獲知客戶抱怨、傾訴內(nèi)容,提升服務質(zhì)量。很多與人身意外險和壽險相關的客戶會提到很負面的內(nèi)容,但是很難對其真實情感做出準確判斷,比如,有的客戶會說:“公司幫我渡過了最糟糕的日子”,這句話中,“最糟糕”是很負面的詞匯,但整個句子是在表達對公司的感謝,所以人工篩查的工作量大大增加了。該保險公司急需要借助分析工具,幫助分析人員快速完成情感判斷,實現(xiàn)負面反饋數(shù)據(jù)的快速提煉。

解決方案:

Stratifyd 人工智能數(shù)據(jù)分析平臺可以收集并分析全渠道消費者反饋信息,利用平臺的非監(jiān)督自然語言理解(NLU)模型和情感分析引擎,保險公司可以快速甄別哪些是正面反饋,哪些是負面反饋,從而制定更高效的客戶體驗提升方案。使用Stratifyd處理同樣的分析任務,數(shù)據(jù)分析團隊每年可以節(jié)省20周的時間,這些多出來的產(chǎn)能可以用于處理更重要的數(shù)據(jù)分析任務上,大大提升投資回報率(ROI)。

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