互联网保险“爆款”面面观

2019-05-07 10:49 中国保险报网   李鹏彬

消费升级、科技创新、行业变革,正在加速推进互联网保险行业转向新阶段。面对更加复杂且不断变化的市场形势,不同市场主体竞争策略呈现较大差异化。随着业务增速放缓、产品服务升级和监管力度加大等,“爆款策略”的市场价值也在进一步凸显。

爆款A面:精简+灵活

纵观行业发展历程,国内互联网保险始终与“二八法则”效应密切相关。长尾理论认为,当产品供给足够丰富,消费者将会更加倾向于个性化需求,关注焦点从大众主流的头部逐渐向多元差异的尾部偏移,市场潜力巨大。

在这一背景下,行业初期较为成熟的商业模式主要集中在保险网上超市,更多集中于保险产品的“货架”销售,用以广泛触达网络用户群体。随着移动互联技术的普及,互联网保险消费群体发生新变化,互联网保民呈现倍数级增长且年轻化,个性化需求更加集聚,催生头部的集中效应更加突出,退货运费险、百万医疗险等具有超高销量的产品应运而生。安妮塔·埃尔伯斯把这一现象称之为“爆款”,同名书籍中系统阐述了部分行业的赚钱部分集中在前20%,应将有限的资源集中起来,冲刺头部打造爆款,而不应贸然涉及广泛投入、长期见效的长尾市场。

需要看到的是,保险购买属于典型的低频、复杂的弱消费行为,其产品格式条款设计相对复杂,需要消费者具备一定的金融保险知识。除外责任或免责条款、犹豫期或宽限期等,这些专业术语无形中都增高了保险消费的门槛。多而全的产品供给,并不能改变和打破门槛,触达长尾客户更无从谈起。互联网思维下精简、灵活的产品设计,更易打破保险公司和消费者之间的信息不对称,形成适路畅销的现象级爆款。

行业“爆款策略”主要围绕产品展开:产品需求拓宽,对金融服务的丰富性、高效性、可获得性、稳定性等提出了更高要求;边界延伸,从简单的条款调整转向产品组合或者附加增值服务;场景丰富,网络购物、旅游出行等消费升级带动细分领域创新迭代。

另一方面,消费者可以更加便捷、透明地获取产品信息、网上比价、品牌选择,投保理念更加成熟,消费能力整体提升。近日,保险咨询公司Majesco发布《为未来的保险用户构建商业模式》报告指出,保险用户的行为和需求正在迅速发生转变,超过70%的保险消费者愿意接受自动驾驶车辆、P2P模式、大数据精准定价等技术,其中43%表示希望购买基于新技术的保险创新产品。这都要求互联网保险主体以产品切入,找准用户群体和消费场景,集中资源、循序迭代推进产品创新和研发。在产品设计上,保持精简友好,易于理解,便于传播。在竞争策略上,实现小步快跑,以爆款优势为基础丰富功能性创新,在改进升级中持续保持产品竞争力。

观察近年来的行业实践可以发现,随着BATJ等互联网巨头和社会资本大量涌入,“爆款策略”也越来越频繁出现在互联网保险领域。例如,高频、小额、碎片的退货运费险引爆了网购消费的保险应用,简单、友好、便捷的百万医疗险打开了行业健康险增长新空间,场景融合、高效理赔的航空延误险显著提升了小额保险覆盖广度。2017年正式上线的腾讯微保平台也是爆款策略的商业例证,前期集中市场资源以独家合作的单一产品“微医保”打开市场,以小额缴费、定点投放等形式迅速吸引大量潜在保险消费者。随后选择主流门类分别推出五款左右的主打产品,以通俗简洁的图文展现产品特点,加上成熟的产品形态创新体系,形成爆款循环。

爆款B面:数据+服务

大数法则是百年保险业运转的基石,日臻成熟的大数据技术进一步放大其核心作用。随着金融数据、购物数据、征信数据和企业数据等持续交汇,大量、高速、多样、高价值的互联网保险数据基础也越来越坚实。埃森哲近期发布的调研报告显示,近60%的消费者愿意与银行和保险公司分享重要的个人信息,以换取价格更优惠的产品和服务。客户比较支持使用个人数据来定制保险费用,如基于驾驶习惯的车险(64%),和基于健康生活方式的寿险(52%)。而各国数据共享的意愿各不相同,其中50%美国客户表示愿意为个性化服务分享更多数据,德国和英国为40%,而中国对数据共享的需求最大为67%。因此,国内互联网保险行业的大数据应用正处于有利发展时期。依托大数据采集处理、标签管理、开发应用和迭代计算等技术,可以挖掘用户潜在需求,精准匹配承保方案,有效控制保险风险。作为互联网保险市场参与者,既要敢于打破内部数据的信息孤岛,又要善于采集外部非结构化数据,加快形成支撑大数据分析处理技术的 “自有数据湖”,推动消费者由推销式的被动接受向口碑传播式的主动购买转变。

按照流量边际递减、数据累积递增的规律,互联网保险真正从数据使用转化为数据驱动,至少要突破三个关键点。触达率是借助消费场景能够接触的潜在客户与平台流量的比率,要能够围绕保民群体寻找数据入口,匹配数据触点,通过精准营销等方式将保险产品和服务传送至消费者。转化率是完成投保行为的客户与触达客户的比率,要通过数据分析优化产品和服务形态,提升用户体验,最终促成消费决策。连带率是保险产品销售件数和客户投保交易次数的比率,要利用数据挖掘建立精准的用户画像,通过已购用户推荐、高低额保费组合、家庭投保方案等形式,打破低频交易困境,实现单次多笔。

数据驱动的成效最终体现在服务上。产品开发、精准营销、移动展业、便捷录入、自动决策、智能客服以及“数据+算力+算法”的智能化决策运行等,都依赖于大数据的获取、分析、挖掘和处理。低成本实时服务海量用户个性化需求的能力,将成为互联网保险主体赢得市场竞争的必备能力。例如,MetLife在4月初推出了360Health一站式健康解决方案,基于客户健康数据动态监测和预处理风险因素,为客户提供灵活的保障组合,以及癌症的折扣基因检测和药物基因组学检测等健康服务,为患有重大疾病的医疗预约患者提供陪伴和支持等,满足不同生命阶段的个人健康保护需求。国内慧择保险也从侧面体现了数据驱动客户服务对爆款效应的催化作用,其起初以旅游险、短期健康险形成口碑,并形成了众行天下、乐游全球等自营品牌,目前已参与慧择网80%的长期寿险、健康险、医疗险等产品设计,建立了自有客服团队。通过多维海量数据驱动,能够实现从用户画像,到用户需求,到产品设计,再到销售运营和理赔服务的正向赋能。依托这一经营体系,一旦完成爆款产品的研发,就能以较快速度生成爆款效应。

重新审视互联网保险“爆款策略”,它关注的不是小而美,也不是少而精,而是更加注重以用户为核心,以产品和服务为导向。集中资源打造精品产品,形成品牌效应。实现数据驱动精品服务,赢得市场竞争。通过数据支撑资源,通过产品推动服务,最终形成爆款矩阵。(如有侵权,请联系我们及时处理。版权合作请联系010-59513809)

责任编辑:梁艳红
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