㈠ 有沒有一個有具體數據的大數據營銷案例
百事可樂利用大數復據分析簽約制吳莫愁
「百事可樂選擇吳莫愁做代言，是通過大數據的高性能分析得出的結果。」事實上，吳莫愁一出道便頗具爭議，但從大數據來分析，這些爭議僅限於每位觀眾對她不同的感覺，而不是她自身的緋聞。在查看這些數據後，百事公司發現，吳莫愁具有相當高的美譽度，並且個性鮮明、帶有很強的新生代印記，這成為百事選擇吳莫愁的另一個要素。
通過大數據分析促成的這筆簽約，也讓雙方獲得雙贏的結果。在成功代言百事廣告的2013年，吳莫愁躋身「年度華語女歌手吸金榜」第一位，同時，「吳莫愁代言百事」的相關檢索量快速攀升，從而帶動了百事品牌關注度的增長。
參考：
㈡ 收集資料,找出一個運用大數據營銷的企業案例
百事可樂利用大數據分析簽約吳莫愁
「百事可樂選擇吳莫愁做代言，是通內過大數據的高性容能分析得出的結果。」事實上，吳莫愁一出道便頗具爭議，但從大數據來分析，這些爭議僅限於每位觀眾對她不同的感覺，而不是她自身的緋聞。在查看這些數據後，百事公司發現，吳莫愁具有相當高的美譽度，並且個性鮮明、帶有很強的新生代印記，這成為百事選擇吳莫愁的另一個要素。
通過大數據分析促成的這筆簽約，也讓雙方獲得雙贏的結果。在成功代言百事廣告的2013年，吳莫愁躋身「年度華語女歌手吸金榜」第一位，同時，「吳莫愁代言百事」的相關檢索量快速攀升，從而帶動了百事品牌關注度的增長。
參考：http://www.chinawiserv.com/home/news/detail/id/491
㈢ 十大營銷套路助力大數據營銷
十大營銷套路助力大數據營銷
十大推廣套路助力推廣營銷營銷專家袁治民帶你聊嗨營銷,每年梅花網傳播業大展，都能驚動半個營銷圈，各路大咖齊上陣，向大家傳播更豐富的營銷經驗。大神們互相交流，小白們汲取知識，是營銷界的饕餮盛宴!營銷專家袁治民也通過本次會議表達了自己對營銷的看法。
如今人們的衣食住行甚至一舉一動，都已經被推廣營銷逐漸滲透。人們的日常行為，大至結婚生子，小至米面糧油的購買習慣等等都時刻被記錄，為大數據做著貢獻!大數據的發展導致了你看到的任何一個信息，都有可能是被刻意展現出來的。這就如同《楚門的世界》一樣，楚門的生命是被規劃的。這一點也為營銷提供了參考和方向，大數據和推廣營銷互為助力。
請問，楚門的世界裡到底有怎麼控制楚門?
不管你是直接還是間接的參與營銷，以下的手段就是大家常見的營銷方式。
一、三人成虎
所謂三人，是至少三個曝光點，多渠道同時曝光可以讓受眾記憶更深刻。同樣的預算千萬不要輕易玩拉鋸戰，就如同你身邊一切親朋好友都同時跟你說某個東西好，你媽每天跟你嘮叨對比，哪種更可信。多渠道同時曝光跟單渠道長期曝光的效果差距是很大的。
如今自媒體百家爭鳴，以文字內容為主的有微信、微博、頭條;刷臉直播的有花椒、映客、一直播;另有語音播報類的蜻蜓，荔枝，喜馬拉雅。針對明確的渠道准備內容，受眾人群才能虎虎生威。
大V大K大牛隨便找三個出來同發一篇軟文或者硬廣，只要你同時看到，信沒信過?
二、指鹿為馬
如今人們把馬說成鹿還是把鹿說成馬，都不是一件稀奇的事情。這已經不歷史故事了…你喜歡什麼就告訴你這是什麼，只要你心中有馬，啥都是馬!說天然就是天然的，說進口就是進口的，說手工就是手工的…
有一種酒喝一瓶就失身，有一種葯吃一瓶就治標，有一種保健品吃一次就壯陽。有沒有這么大的作用且另說，重點是你是需要這個作用!產品真不真不重要，重要的是要有人覺得它真!
你有沒有買過一些完全沒有作用的產品，自己想想!
三、積毀銷骨
言論是可以殺人的!用老話講，就是吐沫星子淹死人!說別人壞話是也是一種手段，因為負面往往比正能量更容易傳播。為了市場佔有，攻擊同行;為了成本控制，壓制供應商。
如今，小龍蝦的火爆已經可以說的上是覆蓋全國，甚至從街邊大排檔到五星大飯店都有的必選菜品。然而近幾年很多人也都看過小龍蝦的危害：是蟲不是蝦，重金屬超標，生長環境惡劣，侵華日軍用來吃屍體…這種負面的言論鋪天蓋地,這種惡毒的謠言，讓吃貨作嘔，讓飯館滯銷…
生活中，你聽過哪些負面，又終止了哪項消費?
四、道聽途說
在信息如此發達的時代，小道消息也是消息，而無論大道還是小道，只要能讓你聽到的信息，對傳播者和聽者而言，都是有用的。說者無心聽者有意。所以傳播者會把自認為有價值、有創意的信息，拿來改良，再次傳播出去。實則時候說者無意聽者有心。
小道消息往往未能坐實，但很卻新鮮。明星牽手傳成已婚已孕;老闆生病說成企業倒閉;美國加息改成貨幣增值…大道消息經過考量還要革新，有行業龍頭就有行業引領，有全球知名也有國際標准，有十萬閱讀還有百萬曝光。不可否認，小道消息更容易傳播
以訛傳訛?還是添油加醋?你肯定干過。
五、趁火打劫
研究火因，計劃要劫的目標。火不是天天有，也沒法預知，打劫要趁早,晚了就被別人搶光了。此種技能，特別考量營銷人洞察分析與快速反應的能力。大家都知道蹭熱點是有好處的，熱點新聞蹭一下，熱門渠道插一腳。就像微信公眾號，別人都在做，自己也要搞一個，怎麼火的，劫什麼都不知道，結果搞了一個公司黑板報。人力成本也花出去了，卻不知為什麼沒效果。霧霾嚴重就加大凈化器廣告投放，電影票房高就賣周邊，大雨淹城讓破窗錘銷量飆升。等火滅了你再上?就剩煙熏了…
試問，你被劫的時間跟金錢都花在哪了?
六、張冠李戴
別人的經驗直接拿來，別人的挫敗時刻警示。不是單純的剽竊。成功不易復制，失敗必須警示。帽子合不合適頭要知道，切記不可胡亂戴。營銷案例比比皆是：校內多元化發展遺失核心功能，開心也是如此。淘寶店主用老客戶評論做新客戶營銷，網易雲音樂把聽眾評論貼在地鐵里也做用戶原創內容營銷…
自古天下文章一大抄。營銷策劃也是一樣，是照貓畫虎無腦剽竊，還是青出於藍的完美升級?基礎是正視自身，拿別人的用好就是超越，用不好就是自殘。
所以，你穿過明星同款么?
七、顛倒是非
逆向思維，簡單的說就是在大潮中反其道而行之!反過來說，有時候更有優勢，因為順來的人太多了，這樣更突更明顯，還可能倒戈異軍成為領袖。大家都在唱衰股市的時候，有人站出來大肆宣傳的看漲!樓市如此瘋狂，這幾年依舊有人分析房價會下跌的各種原因。「高薪聘幾個罵人的槍手。再找幾個文化名人當靶子，誰火就滅誰。」不光是一句經典的台詞，就是一種顛倒是非的手段。常見的就是黑轉粉，也是站在一群黑粉里提反對意見，每一句話都有人關注著，持續的反對意見必將獲得大量的曝光，也會動搖對方。
開會or聚餐，舌戰群儒的你被當過靶子么?
八、借雞生蛋
拿不同家雞去換到不同家的窩，美其名曰：推送新基因，實則不過是為了在資源互換中得利。當然，如果你本領大，也可以赤手空拳做空手盜。在流量為王的營銷戰場上，各家都想把現有資源去做到變現。
如：找一個微信KOL版位拿個短期代理，快速倒賣給下一家，當個倒爺兒，在軟文中穿插一句自己想要的核心內容。蛋，就這么簡!再如：辦公軟體與金融產品互推廣告，互惠互利。跨界不僅能獲得更多客戶，規避老資源、創新舊經驗才是目的。
就像大學里拉的贊助，把資源整合互換下，你就是商會會長!
九、混淆黑白
把有利的跟不利的一起拋出來，讓人根本判斷不出來，能夠短暫的抑制對手或脫離影響。對手的興旺你看著一定眼紅，項目的負面你聽著一定心疼。壞事傳千里，抹黑別人看似簡單，但要說的有理有據。洗白自己要用巧勁，要有針對性，要抓漏洞。
如別人說產品不衛生，就給大家看生產流水線。別人說平台不安全，就挑他狀子里有錯別字。轉移視線也是一種常見的處理方法：別人說他出軌，他就說別人包小三。不過，可千萬別當群眾是傻子，群眾的力量往往強過對手的反擊，弄巧成拙的案例近幾年也是層出不窮。可以放過對手，但絕對不能放棄自己。一定要居安思危，危機永遠是可以預見的。
反擊失敗的案例，你是不是都當笑話看呢?
十、眾口鑠金
群眾的口碑才是金字招牌，誰能掌控群眾誰才是營銷王者。大公司有大數據，按照數據引導群眾;小公司呢，也可以去各種平台收集整理好的數據報告。營銷不是意淫，要面對的是市場，應該按照受眾出策略。搶占空白市場，轉化客戶為鐵粉。
那麼，你是誰家的忠實擁護者?
營銷不是卑劣的、貶義的名稱，將產品推送到大家的心裡，才是最終目標。只復刻別人的方式方法，就如同流水線的搬運工。不懂市場，不懂銷售，不懂產品，就是一個「盲聾啞」!思維變化緊跟市場才是核心。
㈣ 大數據保險營銷策略和傳統保險營銷策略相比有哪些弊端
大數據保險營銷策略，
和傳統保險營銷策略相比，
有弊端應該是需要數據分析，
而且容易受到數據准確性影響。
㈤ 保險行業大數據應用
5月27日，由《中國保險報》主辦的「保險業大數據應用系列沙龍」第二期活動在廣州舉行。與會人士針對保險業如何應用大數據「洞察客戶」的主題進行探討。
近年來，保險業大數據應用已經深入到各個業務條線，在利用大數據洞察客戶方面，各家保險機構都有不同程度的探索。不過，在具體的探索實踐中，行業也存在痛點。例如如何挖掘客戶、挖潛客戶，乃至令客戶資源在公司內部的各個業務條線得到共享。
沙龍環節
亞太財險互聯網產品總監萬鵬
中小保險公司更加應該應用關注大數據的使用
我個人認為，現在保險業圍繞著數據方面存在的幾個誤區。例如，香港地區700萬人的一個城市，現在財產保險公司是110家，咱們大陸不到80家。那麼多的大陸人去買香港保險，因為是產品有特色，為什麼產品有特色，是對數據進行了分析以後，精準地進行了相應的營銷，或者是一個推廣。那麼我個人認為互聯網從保險公司的角度，應該真正地體現價值，就是從茫茫的人海中篩選出來你想要的客戶，然後給他適合他需要的產品，這個產品不一定是便宜的。
在我們保險公司可能還沒想明白，或者是准備行動的時候，跟我們相關關聯密切的保險中介已經是有相當一批在積極地行動之中，包括數據應用，包括手機移動端的APP的完善，包括小閉環的生態圈，網上商城，積分兌換，發紅包等等，比很多保險公司玩得還嗨，這個希望引起或者倒逼我們保險公司的人要想得出來。
最後的落腳點，就是解決之道，保險業的解決之道是什麼？我認為，就像我正在做的一件事情叫做搭建數據共享聯盟，而且在現在時代下，我認為中小保險公司更加應該關注大數據的使用。
擴展閱讀：【保險】怎麼買，哪個好，手把手教你避開保險的這些"坑"
㈥ 保險業三渠道讓大數據紅利變現
保險業三渠道讓大數據紅利變現
大數據時代，數據的價值究竟體現在哪裡？保險公司正在用自己的探索給出答案。
據了解，泰康人壽、新華電商等，已率先開啟與以BAT（網路、阿里、騰訊）為首的互聯網巨頭公司的數據合作，最普遍的就是將已有的保險客戶數據與互聯網公司的大數據進行匹配，完善保險客戶的畫像。同時，來自阿里金融保險事業部負責人的信息是，多家保險公司對其掌握的客戶大數據表現出興趣。
經過這些嘗試，保險電商公司進行了更為有的放矢的後續操作，並初步嘗到了「甜頭」，不僅在營銷環節，也在風控環節上。這些成果已包括，精準營銷讓廣告投放的點擊率提高360%以上，發現客戶的賠付率與其芝麻信用呈現負相關關系，甚至建立騙保風險預估模型。
這僅是開始，新華電商副總裁楊億認為，大數據將再造保險業價值鏈，涵蓋從產品研發到營銷、到理賠管理、再到資產管理的幾乎全部環節。
數據與數據融合
互聯網創新業務在業內處於領先地位的泰康人壽，對數據有明確定位，其董事長陳東升在2011年就提出「讓數據產生紅利」的方向。對於大數據，泰康總裁劉經綸認為主要有四大特徵：首先是數據體量巨大，第二是數據類型繁多，第三是價值密度偏低，第四是處理的速度更快。
傳統保險模式運作下，保險公司評估消費者的風險因素只有性別、年齡等簡單維度，這也導致部分保險產品定價保守，且產品同質化。而在大數據時代，風險特徵的描述數據極大豐富，保險公司可以通過大數據摸索更全面的風險特徵，產品細分和個性化設計成為可能，並精細化風險管理和成本管控。
保險公司對於數據有本能的訴求，但簡單獲取數據違背商業原則，因此對數據的利用一般並不來自直接共享，而是與擁有用戶大數據的互聯網巨頭公司之間進行數據合作，這在業內已經有了典型。
泰康人壽創新事業部業務發展部總經理畢海在今年6月份舉行的第二屆互聯網大數據與精算創新論壇上表示，正在加深與騰訊、阿里等互聯網巨頭進行數據方面的合作。
近日也從新華保險的全資電商子公司新華世紀電子商務有限公司（下稱「新華電商」）了解到，其正在與網路大數據合作；「大數據工場」是新華電商的三大定位之一。
同時，來自阿里金融保險事業部負責人的信息是，多家保險公司對其掌握的客戶大數據表現出興趣。
就數據合作而言，保險業與互聯網公司，前者以客戶獲取、客戶維護、客戶風險評估為核心訴求，而後者的大數據在用戶理解和用戶洞察方面有核心優勢，雙方的業務結合點貫穿從營銷到產品研發、再到理賠管理的全流程。
「引流」效果明顯
在營銷階段，通過大數據方案，保險電商的交叉銷售准確率得到提升。
通過與擁有海量客戶社交數據及交易數據的互聯網巨頭進行大數據合作，泰康人壽的互聯網創新產品正在朝精準定價的方向邁進，其從多維的甚至相對混亂的數據中進行篩查，決定保險產品是不是展現在用戶面前，也就是實現精準營銷。
做到這步很初級，互聯網用戶可能多少也都已有體會，經常在瀏覽網頁時被推動自己關心或感興趣的產品，但這點已很重要。
大數據+精準營銷，已經被新華電商的一個案例證明，非常有效；至少在「引流」的作用上，精準營銷有明顯作用。畢竟，互聯網業務關注的「流量」、「頻率」、「價值的轉換」三大要素中，「流量」為首。
已與網路大數據進行合作的新華電商，通過這種合作將保險客戶的數據維度進一步豐富，讓客戶更立體，進一步確定出是誰在買保險，在買哪類保險，他們有什麼特徵。而事實也證明，這樣的嘗試已經初步體現出積極效益。
新華電商副總裁楊億在日前召開的網路世界2015大會上介紹，其在和某大型保險公司的合作中，運用相關模型挖掘成功購買保險產品的高價值客戶，分析高價值客戶的客群特徵，包括基本用戶畫像和上網行為等，並依此在全網擴充目標客群，最後做在線精準營銷的廣告投放。上線後的真實效果是，實驗組廣告點擊率比對照組提升了361%。
楊億稱，這說明向同樣規模的人群展示廣告，經過大數據+精準營銷，可以找到更多真正對保險感興趣的目標客戶，促成更多點擊與轉化。
發揮徵信作用
大數據給保險電商的「甜頭」沒有止步於營銷環節。對於以風控為核心競爭力的保險業來說，在理賠管理環節中，如何進一步發揮大數據價值也是重要課題。目前的嘗試結果表明，在理賠管理中，大數據可以發揮保險徵信的作用。
新華電商將網路對用戶的大數據畫像和新華保險的真實拒保數據進行融合，通過進行黑名單過濾、重大風險識別以及虛假信息挖掘，建立騙保風險預估模型，提升公司整體業務風險管理能力。
再比如，泰康既有的與阿里數據合作的一個結果表明，對客戶的賠付率與其芝麻信用負相關。因此，具有明確數值的芝麻信用可以為其定義客戶風險特徵提供重要參考。
不僅如此，展望未來，楊億稱，大數據將再造保險價值鏈。
除了將對除了前述的營銷階段、理賠管理環節產生影響之外，其還將影響到產品研發和資產管理等重要環節。比如，在產品開發階段，大數據助於預測出險概率、優化定價體系、並採集健康數據用於壽險價值鏈。
以上是小編為大家分享的關於保險業三渠道讓大數據紅利變現的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
㈦ 利用大數據分析將保險業風險防控做到極致
利用大數據分析將保險業風險防控做到極致
互聯時代，特別是移動互聯網日漸普及之後，大數據的搜集變得更為方便和可行，大數據的應用價值受到了各行各業的關注，甚至大數據本身也成了一個專門產業。保險作為基於大數法則運營發展的商業行為，對大數據的利用有著天然的傾向性。筆者圍繞風險防控這一經營實務，圍繞核保、核賠這兩大關鍵節點，探討大數據分析在風險防控中的應用，分析優勢性，指出限制性，並基於行業現狀對大數據分析的發展提出建議。
保險業面臨風險控制新挑戰
雖然風險防控是保險業發展過程中永恆的課題，但是隨著經濟社會的發展，新風險點層出不窮，惡意欺詐手段不斷翻新，保險業風險防控受到的更為嚴峻的沖擊。具體表現為：
1.行業競爭倒逼核保和理賠速度的提升，可能帶來核保、核賠質量下降的負面影響。從純理論角度和最理想化的角度來講，核保和核賠這兩個環節是可以為保險公司屏蔽所有逆選擇和道德風險的。但付出的代價是用大量的人力對每個投保和理賠申請都進行大量的細致調查。這在保險公司實際運營中是不可能的。特別是在行業競爭越來越激烈的今天，為提升客戶體驗，保險公司的投保條件愈發寬松，核保核賠速度快，甚至免核保、免體檢、快速賠付已經成為保險公司吸引客戶的「標配」所在。各家公司千方百計提高服務速度，核保核賠部門往往要承受客戶和銷售部門的雙重壓力。在此情況下，雖然保險公司的保費收入有了較大增長，但是承受的風險沖擊將明顯增大。公司管理層對業績增長的期待，或多或少沖淡了本該固若金湯的風控意識。
2.互聯網保險的發展，客觀上增加了風險控制的難度。如今，網路銷售、移動互聯網銷售日益被保險公司所重視。各種保險銷售網站，成為了保險公司新的保費增長點。甚至客戶通過手機微信等軟體終端，就可以輕松完成投保或理賠過程，在這種情況下，材料真實性驗證難度較大，信息不對稱性更為突出，機會型欺詐風險增加。異地出險的增加，也對理賠後續工作提出較高要求，容易出現保險服務流程銜接的空白。在傳統保險銷售過程中，銷售人員與客戶面對面地溝通，其實也是一種了解客戶的過程。但是互聯網保險的發展讓這個過程消失。核保部門失去了一道天然屏障。這些都是增加了風險控制的難度。
大數據分析在保險業風險防控中的實際意義
雖然互聯網技術的發展，給傳統思維下的風險防控帶來了巨大的挑戰。但是筆者認為，任何新技術的進步都是雙刃劍。而且解鈴還須系鈴人，互聯網技術帶來的「麻煩」也必將由互聯網技術本身來開出葯方。這個葯方就是大數據分析。
IBM公司曾用5個特徵來描述大數據，既大量、高速、多樣、低價值密度、真實性。這些特徵其實也表明了大數據對風險防控的意義。
1.大數據時代下，核保環節通過大數據分析有條件對客戶進行系統性風險掃描。具體來講，在傳統核保過程中，客戶告知什麼，保險公司就審核什麼。核保人員要從有限的告知信息中，發現風險點的蛛絲馬跡。這個過程中的風控主要依靠客戶的誠信水平和核保人員的工作經驗。而且大量的投保告知，也挑戰了客戶的耐心。面對大量的提問，客戶很有可能引起反感，不認真填寫告知內容或乾脆放棄購買保險產品。但在大數據條件下，保險公司有條件從資料庫中獲取客戶的大量相關信息。比如通過了解客戶的就醫記錄，可以准確推斷客戶的健康狀況；通過查詢客戶在各家保險公司的既往投保記錄，可以分析投保人有無重復投保、短期內大額投保等高風險行為，等等。這些都將打破既往核保的管理思路，使得核保過程更加精確化。同時客戶需要進行的投保告知大大減少，只要授權保險公司查詢相關信息，即可快速得到核保結果。
2.大數據時代下，核賠環節通過大數據分析更可能發現理賠欺詐的線索，堵住風險漏洞。傳統的核賠過程中，主要靠核賠人員的經驗甄別風險，靠調查人員有意識的排查堵住理賠欺詐的發生。這種情況下，人為製造保險事故、虛報並不真實存在的保險事故、誇大保險事故損失金額，都成為可能發生的情況。但在大數據條件下，保險公司不同地區的既往理賠數據，甚至不同保險公司之間的理賠數據有可能匯聚成一個超級資料庫。任何理賠申請，都可以先經過資料庫的檢驗。
3.大數據分析輔助風險控制的理論研究，已經有了一定的積累，為進一步應用打下了基礎。近年來，大數據的開發應用不僅得到了實務界的關注，也吸引了理論界進行更為細致的研究，並取得了一定成果。例如欺詐分析技術，就是綜合了大數據模型、統計技術和人工智慧在反保險欺詐領域的一項應用。目前這項技術已有了比較完整的理論模型，建立了相應的演算法體系，具體包括有監督演算法和無監督演算法。筆者認為，這些理論研究雖然對保險實務從業者來講有一些晦澀，但是今後的大數據分析甚至人工智慧在保險業的應用，就是建立在這些理論研究基礎之上的。
基於大數據技術提升保險業風險控制
結合大數據技術本身的發展要求，以及當前保險公司實際運營情況。筆者在這部分將提出大數據時代提升保險業風險控制的具體工作建議。
1.以資料庫建設為基礎，在內部數據資源整合的基礎上，爭取建立全行業共享的大數據平台。在這里所討論的所有大數據分析的優勢，都建立在保險公司能夠收集到海量有價值數據的基礎之上。這種數據資源的整理，首先是公司內部資源的整理。特別是對於混業經營的大型金融集團來說，內部已有的數據資源整合就已經是非常偉大的成就。要讓各家公司共享信息，註定是艱難的，這需要行業協會、監管部門的推動，需要各家公司站在更長遠的角度展望保險業的發展。
2.保險公司要千方百計提升IT技術水平，儲備大數據分析的技術力量。大數據分析對資料庫技術的要求是比較高的，公司網路系統和數據計算能力面臨考驗。更為重要的是，如果要想進一步開發大數據資源，就必須有專門的統計分析人才。技術儲備，不是過往運營數據分析等簡單的數據開發，而是一整套科學的體系。保險公司有必要提前進行技術儲備。
3.大數據分析過程中，要特別注意數據安全和客戶信息的保密管理。大數據和互聯網一樣，也是一把雙刃劍。保險公司挖掘好這座寶藏，能夠在風險防控上取得事半功倍的效果。但同時也擔負著維護數據安全的重任。海量的個人信息數據存儲在保險公司，一旦泄露後果不堪設想。單個的數據泄露就可能引起客戶的訴訟。批量的數據泄露，可能給公司帶來的就是滅頂之災。從法務角度來講，保險公司在引用客戶信息之前，要取得客戶授權，規避法律風險。同時要盡可能依靠大數據分析，通過簡單的客戶信息就推斷出某類業務的風險。
總之，風險控制是保險公司穩健經營的重要一環。在大數據時代，保險業必然要利用新技術手段，將風險防控工作做到極致，為公司和行業的發展創造價值。