《數(shù)據(jù)挖掘與復(fù)購(gòu):從“沉睡客戶(hù)”到“二次開(kāi)發(fā)”》--壽險(xiǎn)老客戶(hù)經(jīng)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)課程

  培訓(xùn)講師:賴(lài)江

講師背景:
賴(lài)江老師——行業(yè)實(shí)戰(zhàn)+AI落地雙棲導(dǎo)師?深度研究AI算法及AI應(yīng)用賦能5年,合作賦能企業(yè)50+(服務(wù)過(guò)廣汽、農(nóng)行、平安、友邦、中英、泰康、廣日、碧桂園、保利、豐田等知名企業(yè)),累計(jì)線(xiàn)下授課2000+學(xué)員,核心課程復(fù)購(gòu)率100,訓(xùn)后好評(píng)率最高 詳細(xì)>>

賴(lài)江
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《數(shù)據(jù)挖掘與復(fù)購(gòu):從“沉睡客戶(hù)”到“二次開(kāi)發(fā)”》--壽險(xiǎn)老客戶(hù)經(jīng)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)課程詳細(xì)內(nèi)容

《數(shù)據(jù)挖掘與復(fù)購(gòu):從“沉睡客戶(hù)”到“二次開(kāi)發(fā)”》--壽險(xiǎn)老客戶(hù)經(jīng)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)課程

《數(shù)據(jù)挖掘與復(fù)購(gòu):從“沉睡客戶(hù)”到“二次開(kāi)發(fā)”》
主講:賴(lài)江老師
【課程背景】在壽險(xiǎn)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈的當(dāng)下,新客戶(hù)獲取成本持續(xù)攀升,老客戶(hù)二次開(kāi)發(fā)與復(fù)購(gòu)已成為業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)的核心突破口。但多數(shù)壽險(xiǎn)銷(xiāo)售人員在老客戶(hù)經(jīng)營(yíng)中常陷入兩大困境:一是“無(wú)的放矢”,不了解老客戶(hù)現(xiàn)有保單結(jié)構(gòu),不清楚其潛在需求,導(dǎo)致推薦產(chǎn)品與客戶(hù)需求錯(cuò)位;二是“低效維護(hù)”,投入大量時(shí)間精力維護(hù)客戶(hù)關(guān)系,卻因缺乏精準(zhǔn)需求錨點(diǎn),難以轉(zhuǎn)化為實(shí)際業(yè)績(jī)。
如今AI技術(shù)的成熟應(yīng)用,為老客戶(hù)數(shù)據(jù)挖掘與復(fù)購(gòu)轉(zhuǎn)化注入全新活力——AI可快速梳理客戶(hù)保單結(jié)構(gòu)、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)潛在需求、智能推送跟進(jìn)策略。但壽險(xiǎn)銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨諸多困惑:
AI如何精準(zhǔn)分析客戶(hù)現(xiàn)有保單,定位潛在補(bǔ)充需求(如重疾險(xiǎn)客戶(hù)的醫(yī)療險(xiǎn)補(bǔ)充、壽險(xiǎn)客戶(hù)的養(yǎng)老險(xiǎn)延伸)?
如何借助AI工具識(shí)別“沉睡客戶(hù)”中的高價(jià)值復(fù)購(gòu)對(duì)象,避免資源浪費(fèi)?
如何將AI挖掘的需求數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)的營(yíng)銷(xiāo)話(huà)術(shù),提升老客戶(hù)接受度?
如何通過(guò)AI驅(qū)動(dòng)的續(xù)保與加保提醒策略,實(shí)現(xiàn)老客戶(hù)長(zhǎng)期價(jià)值深耕?
本課程基于壽險(xiǎn)老客戶(hù)經(jīng)營(yíng)全場(chǎng)景邏輯,融合AI數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與復(fù)購(gòu)轉(zhuǎn)化實(shí)戰(zhàn)技巧,結(jié)合大量老客戶(hù)二次開(kāi)發(fā)案例,系統(tǒng)拆解“AI賦能老客戶(hù)數(shù)據(jù)挖掘與復(fù)購(gòu)”的方法與流程,厘清老客戶(hù)需求洞察與情感維系的關(guān)鍵點(diǎn),有效提升壽險(xiǎn)銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)的老客戶(hù)盤(pán)活能力、AI工具應(yīng)用能力及復(fù)購(gòu)轉(zhuǎn)化效率。
【課程收益】1. 全面理解數(shù)據(jù)挖掘與AI技術(shù)在老客戶(hù)復(fù)購(gòu)中的核心價(jià)值,明確老客戶(hù)二次開(kāi)發(fā)的核心邏輯與AI應(yīng)用邊界。
2. 掌握壽險(xiǎn)老客戶(hù)保單結(jié)構(gòu)分析方法,明確不同保單類(lèi)型對(duì)應(yīng)的潛在需求延伸方向。
3. 學(xué)會(huì)運(yùn)用3類(lèi)AI工具(保單梳理、需求預(yù)測(cè)、跟進(jìn)提醒)精準(zhǔn)挖掘老客戶(hù)潛在需求,定位高價(jià)值復(fù)購(gòu)對(duì)象。
4. 掌握基于數(shù)據(jù)洞察的老客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)話(huà)術(shù)設(shè)計(jì)技巧,能將需求痛點(diǎn)與產(chǎn)品價(jià)值精準(zhǔn)匹配,提升溝通效率。
5. 明確不同老客戶(hù)類(lèi)型(沉睡客戶(hù)、活躍客戶(hù)、高凈值客戶(hù))的復(fù)購(gòu)激活策略與AI工具適配方法。
6. 掌握AI驅(qū)動(dòng)的續(xù)保與加保提醒全流程技巧,避免客戶(hù)流失,提升主動(dòng)復(fù)購(gòu)率。
7. 學(xué)會(huì)用AI工具搭建老客戶(hù)長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)體系,實(shí)現(xiàn)客戶(hù)需求的動(dòng)態(tài)追蹤與持續(xù)轉(zhuǎn)化。
【課程對(duì)象】壽險(xiǎn)銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)成員、壽險(xiǎn)銷(xiāo)售主管、壽險(xiǎn)客戶(hù)經(jīng)營(yíng)專(zhuān)員、壽險(xiǎn)營(yíng)銷(xiāo)培訓(xùn)師
【課程時(shí)間】1天(6 小時(shí)/天)
【課程大綱】一、認(rèn)知破局:為什么老客戶(hù)復(fù)購(gòu)需要數(shù)據(jù)挖掘+AI?1. 老客戶(hù)經(jīng)營(yíng)的痛點(diǎn)解析與破局方向- 當(dāng)前老客戶(hù)經(jīng)營(yíng)常見(jiàn)困境:需求不明、維護(hù)低效、轉(zhuǎn)化困難的根源
- 數(shù)據(jù)挖掘?qū)峡蛻?hù)復(fù)購(gòu)的核心價(jià)值:從“盲目維護(hù)”到“精準(zhǔn)觸達(dá)”的轉(zhuǎn)變
- AI賦能老客戶(hù)數(shù)據(jù)挖掘的3大優(yōu)勢(shì):高效梳理、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、智能跟進(jìn)
- 案例:某壽險(xiǎn)團(tuán)隊(duì)借助“數(shù)據(jù)挖掘+AI”實(shí)現(xiàn)老客戶(hù)復(fù)購(gòu)率提升40%的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
2. 老客戶(hù)復(fù)購(gòu)的“數(shù)據(jù)-需求-轉(zhuǎn)化”邏輯鏈- 老客戶(hù)決策心理:從“信任基礎(chǔ)”到“需求匹配”的復(fù)購(gòu)路徑
- 老客戶(hù)復(fù)購(gòu)的4大核心前提:需求精準(zhǔn)、時(shí)機(jī)恰當(dāng)、話(huà)術(shù)適配、服務(wù)延續(xù)
- AI與數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合點(diǎn):哪些環(huán)節(jié)可借AI提效,哪些環(huán)節(jié)需強(qiáng)化人文服務(wù)?
- 課堂討論:你在老客戶(hù)經(jīng)營(yíng)中曾遇到哪些低效問(wèn)題?如果有數(shù)據(jù)支撐會(huì)如何改善?
二、前期準(zhǔn)備:AI如何助力精準(zhǔn)挖掘老客戶(hù)潛在需求?1. 老客戶(hù)數(shù)據(jù)的AI精準(zhǔn)拆解- 核心數(shù)據(jù)維度:保單結(jié)構(gòu)(險(xiǎn)種、保額、繳費(fèi)期)、客戶(hù)畫(huà)像(年齡、家庭結(jié)構(gòu)、職業(yè))、歷史互動(dòng)數(shù)據(jù)(咨詢(xún)記錄、服務(wù)反饋)
- AI工具應(yīng)用:借助保單分析工具快速梳理客戶(hù)保障缺口,預(yù)測(cè)潛在需求(如重疾險(xiǎn)客戶(hù)適配醫(yī)療險(xiǎn)、少兒險(xiǎn)客戶(hù)延伸教育金險(xiǎn))
- 從數(shù)據(jù)到需求:不同保單類(lèi)型對(duì)應(yīng)的高概率復(fù)購(gòu)方向與需求優(yōu)先級(jí)排序
- 工具:老客戶(hù)需求挖掘數(shù)據(jù)清單及AI分析模板
2. “沉睡客戶(hù)”的AI識(shí)別與價(jià)值分級(jí)- 沉睡客戶(hù)的界定標(biāo)準(zhǔn):無(wú)互動(dòng)時(shí)長(zhǎng)、未續(xù)保提醒、有保障缺口的核心特征
- AI工具應(yīng)用:用客戶(hù)分層工具批量識(shí)別高價(jià)值沉睡客戶(hù)(高保額潛力、家庭責(zé)任重、歷史信任度高)
- 客戶(hù)價(jià)值分級(jí):按復(fù)購(gòu)潛力、維護(hù)成本、信任基礎(chǔ)搭建老客戶(hù)分級(jí)管理體系
- 案例:某壽險(xiǎn)銷(xiāo)冠的AI客戶(hù)分級(jí)管理方法與沉睡客戶(hù)激活實(shí)例
- 演練:用AI工具為一組老客戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行需求挖掘與價(jià)值分級(jí)
三、核心技能:AI+數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)購(gòu)轉(zhuǎn)化實(shí)戰(zhàn)1. 基于數(shù)據(jù)洞察的復(fù)購(gòu)話(huà)術(shù)設(shè)計(jì)- 開(kāi)篇破冰:結(jié)合客戶(hù)保單數(shù)據(jù)的2種精準(zhǔn)開(kāi)場(chǎng)方式(需求提醒式、保障升級(jí)式)
- 主體溝通:用“現(xiàn)有保障分析+缺口預(yù)警+解決方案”構(gòu)建話(huà)術(shù)主線(xiàn),融入數(shù)據(jù)支撐
- 異議化解:針對(duì)“已有保險(xiǎn)”“暫時(shí)不需要”等常見(jiàn)異議的Data-Backed話(huà)術(shù)技巧
- 案例:不同保單類(lèi)型老客戶(hù)的復(fù)購(gòu)話(huà)術(shù)拆解(重疾險(xiǎn)延伸醫(yī)療險(xiǎn)、壽險(xiǎn)延伸養(yǎng)老險(xiǎn))
2. AI驅(qū)動(dòng)的續(xù)保與加保提醒全流程- 第一步:用AI工具設(shè)置智能提醒節(jié)點(diǎn)(續(xù)保到期前30天、保障缺口適配期、客戶(hù)重要節(jié)點(diǎn))
- 第二步:個(gè)性化提醒內(nèi)容生成(結(jié)合客戶(hù)保單數(shù)據(jù)、家庭情況定制提醒話(huà)術(shù))
- 第三步:多渠道提醒適配(短信、微信、電話(huà)的話(huà)術(shù)差異化設(shè)計(jì)與AI工具聯(lián)動(dòng))
- 第四步:提醒后的跟進(jìn)策略:基于客戶(hù)反饋的AI話(huà)術(shù)優(yōu)化與需求深化
- 工具:續(xù)保與加保提醒AI工具清單及操作指南
- 演練:分組為指定類(lèi)型老客戶(hù)設(shè)計(jì)AI驅(qū)動(dòng)的續(xù)保/加保提醒全流程方案
3. 不同類(lèi)型老客戶(hù)的復(fù)購(gòu)激活技巧- 沉睡客戶(hù):?jiǎn)拘研筒呗裕〝?shù)據(jù)化保障回顧+福利型激活鉤子)
- 活躍客戶(hù):升級(jí)型策略(需求動(dòng)態(tài)追蹤+新品適配推薦)
- 高凈值客戶(hù):定制型策略(全家庭保障規(guī)劃+資產(chǎn)傳承配套)
- 課堂練習(xí):針對(duì)“沉睡的重疾險(xiǎn)客戶(hù)”設(shè)計(jì)復(fù)購(gòu)激活話(huà)術(shù)與AI提醒方案
四、場(chǎng)景落地:AI+數(shù)據(jù)的老客戶(hù)長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)體系搭建1. 老客戶(hù)需求的動(dòng)態(tài)追蹤與更新- 用AI工具記錄客戶(hù)生命周期變化(家庭結(jié)構(gòu)、職業(yè)、收入),更新需求畫(huà)像
- 定期數(shù)據(jù)復(fù)盤(pán):月度老客戶(hù)需求更新與復(fù)購(gòu)機(jī)會(huì)排查流程
- 個(gè)性化服務(wù)適配:基于數(shù)據(jù)的老客戶(hù)服務(wù)內(nèi)容定制(保單年檢、需求解讀、理賠協(xié)助)
- 實(shí)操演練:分組搭建個(gè)人老客戶(hù)數(shù)據(jù)追蹤與需求更新體系
2. 復(fù)購(gòu)后的客戶(hù)價(jià)值深耕策略- 用AI工具記錄復(fù)購(gòu)客戶(hù)反饋,優(yōu)化后續(xù)服務(wù)與產(chǎn)品推薦
- 轉(zhuǎn)介紹場(chǎng)景:基于客戶(hù)復(fù)購(gòu)體驗(yàn)的數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)介紹話(huà)術(shù)設(shè)計(jì)
- 長(zhǎng)期綁定:通過(guò)AI驅(qū)動(dòng)的定期保單年檢、需求升級(jí)提醒實(shí)現(xiàn)客戶(hù)終身價(jià)值挖掘
- 工具:老客戶(hù)長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)追蹤表
3. 團(tuán)隊(duì)老客戶(hù)數(shù)據(jù)體系的共建與迭代- 團(tuán)隊(duì)優(yōu)質(zhì)復(fù)購(gòu)案例與數(shù)據(jù)洞察的收集與標(biāo)準(zhǔn)化整理方法
- 借助AI工具實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)老客戶(hù)數(shù)據(jù)的共享檢索與需求預(yù)警聯(lián)動(dòng)
- 新人老客戶(hù)經(jīng)營(yíng)能力的快速?gòu)?fù)制路徑:數(shù)據(jù)工具+話(huà)術(shù)模板的標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用
- 案例:某壽險(xiǎn)團(tuán)隊(duì)通過(guò)共建老客戶(hù)數(shù)據(jù)體系實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)復(fù)購(gòu)率整體提升28%
五、總結(jié)復(fù)盤(pán):工具落地與能力提升計(jì)劃1. 核心知識(shí)點(diǎn)回顧:數(shù)據(jù)挖掘+AI賦能老客戶(hù)復(fù)購(gòu)的關(guān)鍵動(dòng)作與避坑點(diǎn)
2. 個(gè)人能力評(píng)估:數(shù)據(jù)解讀、AI應(yīng)用、話(huà)術(shù)設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)與短板分析
3. 落地行動(dòng)計(jì)劃:30天內(nèi)AI+數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)老客戶(hù)經(jīng)營(yíng)的實(shí)操任務(wù)清單(數(shù)據(jù)梳理、工具練習(xí)、客戶(hù)應(yīng)用、復(fù)盤(pán)優(yōu)化)
4. 答疑解惑:針對(duì)實(shí)際工作中的老客戶(hù)數(shù)據(jù)挖掘與復(fù)購(gòu)轉(zhuǎn)化問(wèn)題進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)解答與指導(dǎo)

 

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《AI+故事力營(yíng)銷(xiāo):讓壽險(xiǎn)營(yíng)銷(xiāo)更有畫(huà)面》--壽險(xiǎn)銷(xiāo)售實(shí)戰(zhàn)技巧課程主講:賴(lài)江老師【課程背景】“營(yíng)銷(xiāo)的本質(zhì)是與客戶(hù)建立情感連接”,在壽險(xiǎn)行業(yè),客戶(hù)的信任與情感共鳴更是成交的核心前提。但多數(shù)壽險(xiǎn)銷(xiāo)售人員在營(yíng)銷(xiāo)中常陷入兩大困境:一是話(huà)術(shù)同質(zhì)化嚴(yán)重,“產(chǎn)品條款+收益計(jì)算”的生硬推介難以打動(dòng)客戶(hù);二是故事創(chuàng)作能力不足,要么缺乏貼合客戶(hù)場(chǎng)景的真實(shí)故事,要么故事無(wú)法精準(zhǔn)觸達(dá)

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《AI+品牌營(yíng)銷(xiāo):從戰(zhàn)略到體驗(yàn)的智能飛躍》主講:賴(lài)江老師【課程背景】在AI+時(shí)代,品牌競(jìng)爭(zhēng)已從功能層面升級(jí)為“心智感知維度”的競(jìng)爭(zhēng)。市場(chǎng)環(huán)境呈現(xiàn)VUCA(易變、不確定、復(fù)雜、模糊)到BANI(脆弱、焦慮、非線(xiàn)性、不可知)的演進(jìn),傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)模式面臨流量成本高、內(nèi)容效率低、用戶(hù)聯(lián)結(jié)弱的三大痛點(diǎn)。AI技術(shù)正以“設(shè)計(jì)思維×數(shù)據(jù)×人工智能(DT3.0)”的形態(tài),成為品牌

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清華大學(xué)卓越生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)總監(jiān)高級(jí)研修班
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