[商业信息]数据洞察：Stratifyd 挖掘数据价值，重塑保险客户体验

stratifyd是一个ai驱动的大数据分析平台，利用自然语言处理和理解技术，对客户互动中产生的大量非结构化文本数据进行解码，完成对全渠道客户反馈数据的高效解读，帮助保险公司提升客户体验和满意度，增强客户转化和留存，实现高质量的收益增长。

保险业痛点

随着大数据、人工智能等新技术的出现，新的保险产品和服务诞生了，保险消费者的消费习惯和需求也在发生着微妙的变化。消费者在购买保险产品时更注重产品的差异和体验，加速了保险服务向敏捷性和智能化的转变。

【/h/】受诸多因素影响，保险行业很难获得客户、认识客户、留住客户。主要原因可归纳如下:

1。客服团队缺乏专业性

对保险客服专业知识的不当解读导致客户的退保、投诉和情绪反应。

2。用户头像不清晰，不允许客户导向

【/h/】对客户需求的认知不清晰，难以准确定位客户需求，难以实现精准营销。

3。客户体验差，流失率高

【/h/】售后服务差，客户关怀不够，导致客户体验差，流失率增加。

分层解决方案

stratifyd人工智能数据分析平台可以高效地利用ai算法完成结构化和非结构化数据以及ai模型构建等分析任务，并将它们有机地结合起来，完成分析过程的自动化，为企业带来ai驱动的高效决策。

1。提高保险客户服务质量

stratifyd可以为呼叫中心提供敏捷的ai系统，为业务人员提供开放的ai模型培训和交付能力，为呼叫中心流量构建全面的智能客服质量检测系统，及时发现有问题和不符合的呼叫记录，帮助企业提前发现运营风险。同时对客户互动数据进行分析，提炼客服金字，大大降低人工成本，提高核心业务运营效率。

2。筛选高价值的潜在客户，并将其升级到单一数量

【/h/】借助stratifyd强大的ai模型训练框架，快速训练出与业务目标相匹配的识别模型，帮助外埠部门在单位时间内快速找到更多高意向、高价值的潜在客户，定义用户画像，实现精准销售，大幅度增加到单个数量。

3。增强客户体验，提高客户保留率和转化率

监控不同渠道的保险消费者投诉，捕捉对话中包含的重要指标。利用stratifyd无监督自然语言模型和情感分析引擎，自动提取客户投诉的焦点话题，找到体验的痛点，帮助企业优化产品和服务，提高消费者满意度和消费体验，提高客户转化和留存。

成功案例1:挖掘高价值潜在客户

stratifyd帮助亚太地区一家领先的保险公司挖掘高价值的潜在客户并增加销售订单。

业务挑战:

保险公司有数百名代理人通过电话销售保险单。通常，一个代理必须打4个电话才能下单。为了增加销售订单数量，加快计费时间，公司迫切需要一种解决方案，帮助其快速分析客户与代理商之间质检电话的内容，快速选择更有可能计费的高价值潜在客户。

解决方案:

stratifyd可以综合分析客户和代理之间的交互数据，利用ai模型训练框架快速识别出与业务目标匹配的高价值潜在客户。模型训练自动完成，每完成一次通话就可以给出是否进入下一次补打流程的判断结果，帮助出局部门在单位时间内快速找到更多高意向成为单个客户的客户。借助分层ai训练模式，150名特工一周内的单枪匹马率提高了20%！

成功案例2:改善保险消费者的体验

stratifyd帮助一家财富100强保险公司快速分析客户反馈信息，提高客户体验和满意度。

业务挑战:

【/h/】公司面临的挑战是，数据分析师每季度要人工阅读分析4000多条客户评论数据，以便业务团队及时了解客户的投诉和信心，提高服务质量。很多人身意外险和寿险相关的客户都会提到非常负面的内容，但是很难对他们的真实感受做出准确的判断。比如有的客户会说:“公司帮我度过了最糟糕的日子”。在这句话里，“最差”是一个很消极的词，但整句话表达了对公司的感谢，所以人工筛选的工作量大大增加。保险公司迫切需要分析工具的帮助，帮助分析师快速完成情绪判断，快速提炼负反馈数据。

解决方案:

stratifyd人工智能数据分析平台可以收集和分析全渠道的消费者反馈信息。通过使用该平台的无监督自然语言理解(nlu)模型和情感分析引擎，保险公司可以快速识别哪些是正反馈，哪些是负反馈，从而制定更高效的客户体验改善计划。使用stratifyd处理同样的分析任务，数据分析团队每年可以节省20周，多余的能力可以用来处理更重要的数据分析任务，大大提高了投资回报(roi)。

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