私域流量運營絕不是什么玄奧的概念，本質上就是對用戶的精細化運營。增加個性，賦予人性，最大化地激發自有客群的價值，這在如今已成為各行各業的必修課，保險行業自然也不能獨身事外。致力于用AI賦能企業的竹間智能，對此亦有認真思考及嘗試，探索著私域流量與高新科技之間的“化學反應”。認知智能，作為最前沿的AI技術之一，亦是竹間主攻的重點領域之一，可否助推保險業玩轉私域流量運營？

　　竹間智能創始人兼CEO簡仁賢先生在2021年世界人工智能大會的論壇中曾說道：“認知智能可以幫助企業在未來的數字化變革潮流當中加速業務發展，如果現在就開始積極采用認知智能，那企業在三五年之后獲得的紅利，將遠遠超過那些沒有采用認知智能的企業。如果你今天不行動，企業未來的盈利和運營能力很可能會大大降低。”事實證明，對于保險業的私域運營，認知智能同樣可以發揮亮眼功效，化平凡為神奇。

　　私域流量運營是保險營銷的轉型升級。過去，保險業的私域流量頗受限制，基本上就是客戶管理平臺、營銷平臺、代理人渠道以及客服中心等傳統渠道的綜合，但現在增加了很多諸如APP、公眾號、小程序、視頻號、微信群等新渠道，這些都有利于企業經營自己的客戶，傳達自己的營銷理念，對過往的一系列系統形成了可觀的補充和完善。

　　為什么保險公司需要私域流量運營呢？保險產品作為專業的理財產品，還不被廣大群眾所熟悉，從客戶旅程來看，在選購產品的時候，其實會經歷一個非常久的過程，決策鏈較長。在不同階段，人們會有不同需求及行為，這就對保險公司提出了不同的要求。保險公司要持續輸出專業知識，有效處理客戶的實際問題，展示出專業性和解決問題的能力，才能將潛在客戶最終轉變成為現實客戶。私域流量運營模式，正適合這種客戶價格高、決策周期久、需要培養足夠信任的產品及服務。

　　從客戶產生意向到真正購買保險產品，要經歷7個階段，這7個階段中，客戶的情緒是不斷變化的，在選擇產品時一直是有波動的，我們應該在什么時候結合客戶的情感、需求、內心期望，給他推薦一個理想的產品，這是保險公司一直以來都想解決的重大問題。關注客戶需求，精心推薦及設計符合自身實際情況的高性價比保險產品，是當前保險行業或類似行業提高營銷人員業績的有力途徑。

▲客戶旅程的7個階段

　　保險業的私域流量運營融合了咨詢、經紀和服務，整個過程中更應該注重的是企業跟客戶之間的交流互動。傳統軟件都是在完成某些特定功能，卻沒有從客戶的需求出發，也不會對客戶的心路歷程做分析。其實企業已積累了大量數據，包括錄音和非結構化的文檔，只是從前缺乏強大的技術，對非結構化數據的理解很弱，然而現在通過自然語言理解技術，已具備了基礎條件，去進行研究和解析，更全面地洞悉客戶。

　　那么，保險公司怎樣在這樣一個人工智能時代把握私域流量運營的制高點？是否只能依賴龐大的銷售和服務團隊與客戶高頻互動才行？有沒有技術手段可以提高業務價值，幫助實現業務目標？

　　麥肯錫全球研究院曾調查得出過這樣的結論：將人工智能僅僅用在營銷、供應鏈管理和新銷售方式的利潤和效率提升上，就可以在未來20年創造2.7萬億美元的經濟價值，這一塊市場是非常大的。以AI為主的科技革命正在帶來一場新的產業變革，AI和產業深度融合將成為新業態。AI演化至今，走過了計算智能和感知智能這兩個階段，并且都已超過了人類的水平，目前更邁入了認知智能階段，正在強化主動思考和理解能力，發展速度非常快，逐步在各個行業中發揮重要的作用。

　　就竹間而言，經過多年研究，摸索出了AI與業務融合的兩大技術方向：一是基于多模態情感計算的智能交互，人和機器人的交流不再是冷冰冰的，而是富有情感，而且情感維度還比較細膩，能夠識別22種文字情緒、4種語音情緒以及9種人臉表情；另一個方向是基于知識工程的增強認知智能，這主要是管理一些較長的文本，比如文檔、文章等，我們憑借知識工程去解析提煉其中的知識點，把它們轉換成知識資產，對企業賦能。

　　在新的平臺體系下，私域流量運營已形成獨有的模式——首先將客戶從公域引流到私域，之后做好客戶分析，進而實現客戶的分群分類，接著結合客戶畫像及產品知識圖譜，完成精準營銷，提高客戶轉化率。當客戶購買產品或服務之后，為其提供精細化服務，讓客戶成為保險公司的“代言人”，使口碑發酵，實現客群裂變和客戶增長。在精細化運營的同時，持續深挖客戶的需求，洞察客戶的意向，剖析客戶的負面反饋，從而不斷改善產品和服務質量，另外這還有助于在社群中發現關鍵意見消費者(KOC)，并引導其分享公司產品，促使銷售業績螺旋上升。

　　這個模式很好，但難點也很多。從最初的引流開始，公域流量越來越貴，保險公司耗費大量人力財力，獲客成本倒是不低，留存客戶卻殊為不易。同樣投入很多資源辦的客戶活動，參加的人很少，主動分享的人也很少，導致私域流量池無法引發裂變。對海量客戶的理解不夠精細、不夠到位，因此轉化率難以大幅上漲。以前，客戶畫像基本是源自交易數據，這些都屬于結構化數據，那現在是不是可以在交互過程中解析客戶的話語，辨識客戶的情感，從中挖掘需求和商機？再者，不能及時發現潛藏的客戶流失問題，客戶不光是流失，對保險公司評價還很低，損害品牌和口碑，那可不可以快速干預，減少影響？諸如此類的種種問題，極大地阻礙了保險公司私域流量運營的步伐。

　　總而言之，在引流激活、線索清洗、商機轉化、客戶服務、精細運營及分析風控這些環節里，存在著形形色色的需求和痛點，針對于此，我們打造了全方位的解決方案。

　　竹間將認知智能融入私域流量運營之中，重點解決三大核心痛點——從線索篩選、商機轉化到客戶服務與運營，以AI賦能保險公司，使其花更少的資源，獲得更高的客戶轉化率。接下來會詳細介紹竹間如何憑兩種客戶觸達方式、兩種商機轉化方式和“以客戶為中心”的客服基本原則，助力保險公司駕馭好自家的私域流量。

　　簡單來看一下整體的方案框架：先通過外呼邀約，觸達和激活存量客戶，經過良好的溝通，引導客戶加入企業微信群，在群里面進一步通過機器人搭配人工的方式實行細致周到的管理，與客戶保持高頻互動，真切了解客戶的需求和難處，再利用合適的保險產品、服務及活動來推動商機轉化，促進成交。

　　第一種是語音，第二種是文本。保險公司有大量的場景，包括結案的回訪、未結案的回訪、全年滿意度的回訪等等，都得通過電話去觸達客戶。過去采用的外呼主要用于通知用戶，功能非常簡單，不具備流暢的人機交互能力，更別提在對話過程中遵循用戶畫像及用戶反饋精準匹配需求了，這就導致客戶的大量流失。如果未能深入理解客戶，那么打電話的效果其實是比較差的，對方大概率會拒絕，甚至接都不接。

　　竹間的智能外呼和傳統的外呼有很大差別，它融匯了客戶畫像、客戶反饋以及產品知識庫，可完成通暢流利的對話，在此過程中判斷客戶的意向，實時為其打標分類，然后引導其加入不同的企業微信群。之后，依托保險公司的營銷活動及積累形成的優秀話術，智能化解答客戶疑問，指引其參加各類活動。與此同時，全量分析群聊天記錄，從中獲取有價值的線索。最后還可根據成交客戶的畫像標簽，尋找與之相似的群體，實現外呼名單的擴容，并且提升客戶邀約成功率。

　　其一是通過銷售助手輔佐人工轉化商機。智能代理人助手、電銷助手、智能陪練等AI機器人，都可顯著增強業務人員的營銷實力。憑借知識工程技術，我們打造了學練一體的“代理人寶典”，這相當于一個學產品、練話術、找幫手、解答問題的工具型平臺，整合了智能知識庫，容納了大量的常見問題，對保險產品和工具能夠即問即答，迅速找到相關知識，同時從對話記錄中提煉出色的話術，將之當作“教材”，讓機器人模擬客戶與代理人展開練習，優化技能，提升業績，達到培養專業人才的效果。

　　除此以外，我們還攜手電銷中心創建了電銷助手機器人，幫助電銷人員成功簽單。經由多維度數據、客戶行為標簽外加取自交互記錄的標簽，能夠繪制出立體飽滿的客戶畫像。未來，保險代理人或許會向交叉銷售的新模式轉變，這無疑對從業者提出了更高要求，需要其具備更豐富的知識，因此助手機器人就更能派上用場了。

　　其二是通過AI機器人執行智能推薦策略直接轉化商機。結合客戶畫像和智能推薦引擎，制定合適的策略，由企微群機器人實施，當然也可以將此類策略推廣到保險公司的App、小程序、網站等處，貫穿全渠道，多點觸達客戶，把握好每一次互動的機會，準確無誤地向客戶輸送他需要的活動和產品，避免造成騷擾，且可抬升轉化率。

　　以客戶為中心，實施精細化運營，全面提高客戶滿意度，亦是實現裂變的一大關鍵。竹間的智能客服之所以區別于傳統客服，首先在于增加了推薦策略，里面會有千人千面的歡迎語和應答話術，依照客戶的風險偏好和保障缺失情況，合情合理地給出推薦，讓客戶信服。不管從哪個渠道進來，熱線、APP或者網站，客戶獲得的推薦都應當是一致的，這也非常重要。其次，我們可以做到情感識別，安撫客戶的情緒。

　　大家都知道與客戶的交流不容忽視，其中蘊藏著很多意圖和信息，但過去鮮有人對此作出梳理解讀，而竹間的智能客服可以分析所有的通話和交互記錄，評估客戶是否有購買或退保的意圖，并及時采取相應的舉措。同時，竹間的客戶之聲（VOC）能夠分析客戶對產品和服務的反饋，形成市場洞察，不停完善及提升企業競爭力，構筑良性循環。

　　通過上述手段，保險公司就能夠把傳統的保險業務系統升級為高效的私域流量運營平臺，確保客戶忠誠度和復購率處于高位。在現階段AINLP主攻的兩大領域中，認知智能是私域流量運營的引擎，可助保險公司將原本隨緣的客戶服務變成隨時的客戶服務，讓之前無意義的交流互動變成有情感、有溫度的交流互動。