课程简介
围绕保险行业精细化运营展开，通过丰富的实战案例和系统化的数据驱动方法论，帮助学员掌握从客户分层到数据洞察、再到精细化运营策略的全流程技能。课程结合互联网金融成功经验，如支付宝案例，深入讲解保险行业如何利用数据驱动实现业务增长，同时通过互动共创环节强化学员实战技能，助力保险企业在市场竞争中脱颖而出。
课程收益
目标收益
掌握实战技能：学员将通过案例学习保险行业精细化运营的成功经验和失败教训，避免弯路，提升数据驱动决策和运营能力。
构建系统方法论：课程提供完整的数据驱动方法论体系，涵盖客户分层、数据洞察、北极星指标搭建等，帮助学员系统解决运营问题，实现业务增长。
强化实战能力：通过互动共创和小组 PK 环节，学员可将理论应用于实际问题，锻炼数据分析、运营策划、团队协作和沟通能力，为实际工作打下坚实基础。
培训对象
产品、运营、市场和数据分析和管理人员
课程大纲
| 保险行业数据驱动运营的顶层设计 |
1.保险行业用户旅途 案例：保险行业9.9元训练营——社群低转高的转化——高客单价产品的交付——后续的拓科以及续费 2.用户：了解你的客户 3.产品：基于客户配置保险产品 4.数据驱动运营策略：从信任构建到全周期价值挖掘 4.1 用户运营 4.2 内容运营 4.3 活动运营 4.4 渠道运营 5.数字化中台能力介绍以及应用 5.1 智能运营中心（数据-客群-策略） 5.2 应用能力中心 5.3 数据中台（重点讲解AI时代如何构建数据资产飞轮） 5.4 业务中心 【收益】 1.达成统一的思考框架和方法论、高效组织协同 2.取行业精髓，驱动寿险、健康险和财险体系化增长，兑现可量化价值 二、基础客群运营的基石：用户标签的识别和客户画像分层以及背后的用户洞察（2H） 1.用户标签识别的方法论：基础标签-兴趣标签-AI意图标签 案例：基于赠险、产品交叉引流进行保险行业整体标签体系建设 1.1 基础标签：基础信息（资产信息中的历史峰值/行外资产）+业务信息（投资偏好）+行为信息 1.2 兴趣标签（未来机会点） （1）场景标签 （2）价值观标签 1.3 AI意图预测（从概率预测到因果预测） 案例：微保利用增益模型将长尾客户的购买率提升1.5倍，客均购买金额增加1.86倍AUM提升：客户AUM提升金额为1878元，而厌恶营销客群挽回损失为1411元 案例：保险流失预测、流失召回成功概率和不同策略召回的转化策略预测，数业如何更好的协同提高模型的预测概率 案例：保险行业客户交叉销售模型，实现人群*保险产品类型*保险产品*转化策略（活动、内容、产品..）*养成策略，数业如何更好的协同提高模型的预测概率 2.基于用户标签进行用户分层的四种方法以及应用场景 案例：互联网业务如何分群 3.客户画像体系升级：基于标签评估体系进行体验优化 产出： （1）业务给出需要新增的标签 （2）基于标签体系评估，数字化部门给出需要优化的标签 4.用户洞察（核心）:找到新的业务增量 4.1 互联网用户洞察的方法论框架以及应用的注意事项 4.2 发现新的业务增量需要对哪些数据敏感 【独家总结】银发、代发、Z时代、小微企业（增量巨大）、新市民群体的用户洞察 产出：重点做的用户客群 【收益】掌握洞察客户-找到客户的方法和应用实战，成功迁移到保险业务上来 |
| 四级指标体系：发现问题-归因问题-洞察问题 |
1.AI时代下评价体系的变化 2.如何基于行业、合规和用户洞察制定真正有效的北极星指标 2.1 短、中和长期价值的评估 2.2 如何估算预期LTV 2.3 如何估算采取策略的天花板 3.保险行业四级指标体系 3.1 企业微信指标体系 3.2 活动指标体系 3.3 服务指标体系，重点体验和服务的框架体系和将 3.平安银行chatbot建设深度分析 3.1 Chatbot落地的四大阶段，重点与卡点，实现解放手、解放脑和开药方 3.2 行业通用的两大落地方法 【互动共创1】20min互动+10min展示+点评 互动主题：保险四级指标体系构建，为下一章节洞察和监控业务实现铺垫 |
| 数据思维提升 |
1.数据洞察产品运营的三大场景四大方法 1.1 场景一：现状看清-发现产品运营两大问题方法 （1）数据趋势分析 案例：互联网行业如何基于数据分析发现留存差的机会点 （2）分群对比分析 案例：利用AI模型如何预判有价值的长尾客户、长尾客户的流失概率 1.2 场景二：原因找寻的三大方法 （1）数据分布 （2）漏斗分析 案例：众安保险产品详情页浏览-保单信息填写-投保/核保漏斗优化并基于A/B实验进行业务调整 1.3 场景三：客户旅途发现业务增量 案例：蚂蚁理财产品基于客户旅途进行产品优先级排序并进行量 |
| 基于数据发现问题：新用户拉新的四大方向 |
1.如何基于数据找到线上-线下渠道拉新的重点渠道，分层钩子设计与数据化流量沉淀 2.方向一：ASO/SEO（简单带过，重点讲AI时代下如何做GEO，让你的产品出现在豆包、元宝中） 3.方向二：视频号/公域投放等区域线上渠道拓展做好的关键要素 4.方向三：裂变拉新做好的五大要素以及保险行业优秀数据分享 案例：头部保险行业裂变数据调整 |
| 新用户激活的三种方式 |
1.策略一：保险业务用户核心体验优化（带有数据） 案例：头部保险诊断式沟通与分层决策支持、 2.策略二：新用户专区 案例：招行代发等专区策略落地四阶段的三个常见问题（参与率低、成本高和留存差）以及专区运营认知沉淀（钱效提升）以及做好专区的要素（给平安金管家交付过，他们很感兴趣） 【独家总结】各大银行专区的建设以及基于用户洞察进行差异化点的设计 3.策略三：新用户养成计划 案例：蚂蚁支付宝新用户养成计划背景、做好的关键要素、不同阶段落地方案以及遇到的两个常见问题以及对应解决方案（领取率低、完成率不高） 4.策略四：社群和1VS1 案例：保险行业训练营基于数据优化策略 5.策略五：头部保险行业智能外呼案例优化 【互动共创2】20min互动+10min展示+点评 互动主题：不同小组选择四个策略的其中一个，进行PK |
| 六、老客户价值提升七大策略 |
1.1 策略一：场景化运营 案例：众安保险短险场景化运营 案例：微保场景化运营，留存率翻倍 案例：临期提醒场景：服务导向的分层触达策略 1.2 策略二：全场景精细化运营 案例：微保交叉引流（有数据分享） 1.3 策略三：提高用户参与度和情感化设计 案例：AI赋能智能客服产品设计，从被动服务变为主动服务，保险业务230%的提升并基于数据进行优化 1.4 策略四：做好银行活动的五大要素 1.4.1 要素一：势能 1.4.2 要素二：活动创意玩法 1.4.3 要素三：奖励机制-理财卡券 案例：互联网业务如何在成本降低50%的前提下，转化率提高130% 1.4.4 要素四：全链条转化率 1.4.5活动自查表 1.4.6 未来活动新的发展方向：IP化、游戏化 案例：蚂蚁保 1.5 策略五：多渠道智能化触达的常见问题以及解法 1.5.1 广撒网覆盖：从单一资产分群到客群分类扩展 1.5.2 联动少：渠道数据总结 案例：续保场景做好长期关系的温度化服务衔接 1.5.3 一招鲜承接：大V直播 1.5.4：一个高质量的外呼是如何优化出来的，每次提升2% 1.5.5：影响触达的关键要素&文案 1.6 策略六：激励体系 案例：招行等银行系激励体系改版背后的原因 1.7 策略七：内容 案例：保险业务线内容设计以及做好内容的关键 【互动共创4】20min互动+10min展示+点评 互动主题：不同小组选择七个策略的其中一个，进行PK |
| 七、长尾客群运营策略制定以及优先级制定 |
1.长尾客群经营的体系框架（时间、客户、流失原因、权益、渠道） 长尾客户激活客户选择（最关键） 1.1 长尾客户选择的两个核心原则：客户潜力和客户价值 1.2 银行长尾客户的选择 案例：银行长尾客户细分（主办/非主办、0余额账户、高价值沉默户/流失户）以及成为长尾户的原因 1.3 长尾客户激活的三个关键时间找寻（方法论+案例） 案例：头部银行是如何利用数据分析找到冬眠客户激活的三个关键时间点的 1.4 长尾客户激活的五大关键策略 1.4.1 策略一：产品/服务 案例：通用券商财富业务产品和人匹配 1.4.2 策略二：活动策略的难点、卡点以及未来胜负手（会有基于数据分析进行策略迭代优化以及背后思考） 案例：解决金融行业长尾客户激活后留存差问题的解决框架 1.4.3 策略三：权益策略的难点、卡点以及未来胜负手 案例：利用DeepSeek找到新的权益 案例：利用AI模型找到对不同权益敏感的客户 【独家总结】召回客户权益和新、老客户权益的不同 1.4.4 关键策略五：AI赋能长尾客户激活 案例：兴业银行利用AI实现人群*产品类型*产品*价值卖点*留存养成计划（会有人工VSAI的数据对比） 1.4.5 关键策略五：体系化、生态化渠道协同 （1）【独家总结】内外部渠道特点以及转化设计 （2）场景化渠道触达对业务的提升 案例：招行多波次精细化触达策略（会有数据对比，基于不同客群找到激活的次数以及激活渠道） （3）渠道协同路径设计 案例：招行渠道协同路径设计 1.4.6 关键策略六：企业微信设计 （1）企业微信的顶层设计 （2）一个核心人设 案例：银行优秀的人设案例设计 （3） 三个基础打造两个要点解决转化卡点 案例：老年人社群SOP、社群常见SOP的QA总结、业务和技术协同，将SOP教给AI学习从而进一步提效 【互动共创5】20min互动+10min展示+点评 互动主题：不同小组选择五个策略的其中一个，进行PK |
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保险行业数据驱动运营的顶层设计 1.保险行业用户旅途 案例：保险行业9.9元训练营——社群低转高的转化——高客单价产品的交付——后续的拓科以及续费 2.用户：了解你的客户 3.产品：基于客户配置保险产品 4.数据驱动运营策略：从信任构建到全周期价值挖掘 4.1 用户运营 4.2 内容运营 4.3 活动运营 4.4 渠道运营 5.数字化中台能力介绍以及应用 5.1 智能运营中心（数据-客群-策略） 5.2 应用能力中心 5.3 数据中台（重点讲解AI时代如何构建数据资产飞轮） 5.4 业务中心 【收益】 1.达成统一的思考框架和方法论、高效组织协同 2.取行业精髓，驱动寿险、健康险和财险体系化增长，兑现可量化价值 二、基础客群运营的基石：用户标签的识别和客户画像分层以及背后的用户洞察（2H） 1.用户标签识别的方法论：基础标签-兴趣标签-AI意图标签 案例：基于赠险、产品交叉引流进行保险行业整体标签体系建设 1.1 基础标签：基础信息（资产信息中的历史峰值/行外资产）+业务信息（投资偏好）+行为信息 1.2 兴趣标签（未来机会点） （1）场景标签 （2）价值观标签 1.3 AI意图预测（从概率预测到因果预测） 案例：微保利用增益模型将长尾客户的购买率提升1.5倍，客均购买金额增加1.86倍AUM提升：客户AUM提升金额为1878元，而厌恶营销客群挽回损失为1411元 案例：保险流失预测、流失召回成功概率和不同策略召回的转化策略预测，数业如何更好的协同提高模型的预测概率 案例：保险行业客户交叉销售模型，实现人群*保险产品类型*保险产品*转化策略（活动、内容、产品..）*养成策略，数业如何更好的协同提高模型的预测概率 2.基于用户标签进行用户分层的四种方法以及应用场景 案例：互联网业务如何分群 3.客户画像体系升级：基于标签评估体系进行体验优化 产出： （1）业务给出需要新增的标签 （2）基于标签体系评估，数字化部门给出需要优化的标签 4.用户洞察（核心）:找到新的业务增量 4.1 互联网用户洞察的方法论框架以及应用的注意事项 4.2 发现新的业务增量需要对哪些数据敏感 【独家总结】银发、代发、Z时代、小微企业（增量巨大）、新市民群体的用户洞察 产出：重点做的用户客群 【收益】掌握洞察客户-找到客户的方法和应用实战，成功迁移到保险业务上来 |
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四级指标体系：发现问题-归因问题-洞察问题 1.AI时代下评价体系的变化 2.如何基于行业、合规和用户洞察制定真正有效的北极星指标 2.1 短、中和长期价值的评估 2.2 如何估算预期LTV 2.3 如何估算采取策略的天花板 3.保险行业四级指标体系 3.1 企业微信指标体系 3.2 活动指标体系 3.3 服务指标体系，重点体验和服务的框架体系和将 3.平安银行chatbot建设深度分析 3.1 Chatbot落地的四大阶段，重点与卡点，实现解放手、解放脑和开药方 3.2 行业通用的两大落地方法 【互动共创1】20min互动+10min展示+点评 互动主题：保险四级指标体系构建，为下一章节洞察和监控业务实现铺垫 |
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数据思维提升 1.数据洞察产品运营的三大场景四大方法 1.1 场景一：现状看清-发现产品运营两大问题方法 （1）数据趋势分析 案例：互联网行业如何基于数据分析发现留存差的机会点 （2）分群对比分析 案例：利用AI模型如何预判有价值的长尾客户、长尾客户的流失概率 1.2 场景二：原因找寻的三大方法 （1）数据分布 （2）漏斗分析 案例：众安保险产品详情页浏览-保单信息填写-投保/核保漏斗优化并基于A/B实验进行业务调整 1.3 场景三：客户旅途发现业务增量 案例：蚂蚁理财产品基于客户旅途进行产品优先级排序并进行量 |
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基于数据发现问题：新用户拉新的四大方向 1.如何基于数据找到线上-线下渠道拉新的重点渠道，分层钩子设计与数据化流量沉淀 2.方向一：ASO/SEO（简单带过，重点讲AI时代下如何做GEO，让你的产品出现在豆包、元宝中） 3.方向二：视频号/公域投放等区域线上渠道拓展做好的关键要素 4.方向三：裂变拉新做好的五大要素以及保险行业优秀数据分享 案例：头部保险行业裂变数据调整 |
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新用户激活的三种方式 1.策略一：保险业务用户核心体验优化（带有数据） 案例：头部保险诊断式沟通与分层决策支持、 2.策略二：新用户专区 案例：招行代发等专区策略落地四阶段的三个常见问题（参与率低、成本高和留存差）以及专区运营认知沉淀（钱效提升）以及做好专区的要素（给平安金管家交付过，他们很感兴趣） 【独家总结】各大银行专区的建设以及基于用户洞察进行差异化点的设计 3.策略三：新用户养成计划 案例：蚂蚁支付宝新用户养成计划背景、做好的关键要素、不同阶段落地方案以及遇到的两个常见问题以及对应解决方案（领取率低、完成率不高） 4.策略四：社群和1VS1 案例：保险行业训练营基于数据优化策略 5.策略五：头部保险行业智能外呼案例优化 【互动共创2】20min互动+10min展示+点评 互动主题：不同小组选择四个策略的其中一个，进行PK |
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六、老客户价值提升七大策略 1.1 策略一：场景化运营 案例：众安保险短险场景化运营 案例：微保场景化运营，留存率翻倍 案例：临期提醒场景：服务导向的分层触达策略 1.2 策略二：全场景精细化运营 案例：微保交叉引流（有数据分享） 1.3 策略三：提高用户参与度和情感化设计 案例：AI赋能智能客服产品设计，从被动服务变为主动服务，保险业务230%的提升并基于数据进行优化 1.4 策略四：做好银行活动的五大要素 1.4.1 要素一：势能 1.4.2 要素二：活动创意玩法 1.4.3 要素三：奖励机制-理财卡券 案例：互联网业务如何在成本降低50%的前提下，转化率提高130% 1.4.4 要素四：全链条转化率 1.4.5活动自查表 1.4.6 未来活动新的发展方向：IP化、游戏化 案例：蚂蚁保 1.5 策略五：多渠道智能化触达的常见问题以及解法 1.5.1 广撒网覆盖：从单一资产分群到客群分类扩展 1.5.2 联动少：渠道数据总结 案例：续保场景做好长期关系的温度化服务衔接 1.5.3 一招鲜承接：大V直播 1.5.4：一个高质量的外呼是如何优化出来的，每次提升2% 1.5.5：影响触达的关键要素&文案 1.6 策略六：激励体系 案例：招行等银行系激励体系改版背后的原因 1.7 策略七：内容 案例：保险业务线内容设计以及做好内容的关键 【互动共创4】20min互动+10min展示+点评 互动主题：不同小组选择七个策略的其中一个，进行PK |
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七、长尾客群运营策略制定以及优先级制定 1.长尾客群经营的体系框架（时间、客户、流失原因、权益、渠道） 长尾客户激活客户选择（最关键） 1.1 长尾客户选择的两个核心原则：客户潜力和客户价值 1.2 银行长尾客户的选择 案例：银行长尾客户细分（主办/非主办、0余额账户、高价值沉默户/流失户）以及成为长尾户的原因 1.3 长尾客户激活的三个关键时间找寻（方法论+案例） 案例：头部银行是如何利用数据分析找到冬眠客户激活的三个关键时间点的 1.4 长尾客户激活的五大关键策略 1.4.1 策略一：产品/服务 案例：通用券商财富业务产品和人匹配 1.4.2 策略二：活动策略的难点、卡点以及未来胜负手（会有基于数据分析进行策略迭代优化以及背后思考） 案例：解决金融行业长尾客户激活后留存差问题的解决框架 1.4.3 策略三：权益策略的难点、卡点以及未来胜负手 案例：利用DeepSeek找到新的权益 案例：利用AI模型找到对不同权益敏感的客户 【独家总结】召回客户权益和新、老客户权益的不同 1.4.4 关键策略五：AI赋能长尾客户激活 案例：兴业银行利用AI实现人群*产品类型*产品*价值卖点*留存养成计划（会有人工VSAI的数据对比） 1.4.5 关键策略五：体系化、生态化渠道协同 （1）【独家总结】内外部渠道特点以及转化设计 （2）场景化渠道触达对业务的提升 案例：招行多波次精细化触达策略（会有数据对比，基于不同客群找到激活的次数以及激活渠道） （3）渠道协同路径设计 案例：招行渠道协同路径设计 1.4.6 关键策略六：企业微信设计 （1）企业微信的顶层设计 （2）一个核心人设 案例：银行优秀的人设案例设计 （3） 三个基础打造两个要点解决转化卡点 案例：老年人社群SOP、社群常见SOP的QA总结、业务和技术协同，将SOP教给AI学习从而进一步提效 【互动共创5】20min互动+10min展示+点评 互动主题：不同小组选择五个策略的其中一个，进行PK |
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