AI+数据分析:Stratifyd 挖掘数据价值,重塑保险客户体验

(三十四)人工智能应用--自然语言处理--自然语言处理概述 自然语言处理(NLP)是让机器理解人类语言的交叉学科,涵盖语音识别、语义理解与生成。其发展历经规则驱动、统计学习到深度学习三阶段,核心突破在于词向量(如Word2Vec)实现语义表示。课程以“三层金字塔”框架梳理基础技术、核心技术与应用实践,并强调数据维度:文本为2D,序列3D,图像4D,视频5D,第一维恒为样本数。掌握文本→ID→Embedding的转化链路,是构建模型的基础。 阅读详情

Stratifyd是AI驱动的大数据分析平台,利用自然语言处理和理解技术,解码客户互动中产生的大量非结构化文本数据,完成全渠道客户反馈数据的高效解读,帮助保险企业实现全面数据洞察。

 

保险行业痛点

随着大数据、人工智能等新兴技术的涌现,新的保险产品和服务被不断地催生,中国消费者决策流程和思维方式也愈发智慧。相对于保险行业传统的产品驱动模式,新环境下的保险业必将朝着定制化、智能化方向发展,这对保险行业而言即是机遇又是挑战。

诸多因素的影响,导致保险业获客难、知客难、留客难,主要原因可以总结为以下三点:

1. 客服团队专业性欠缺

保险客服专业知识解读不到位,引发退保、投诉、客户情绪反应等状况发生

2. 用户画像不明确,客户定位不准

客户诉求认知不明确,不能准确定位客户需求,精准营销较难实现

3. 客户体验不佳,流失率高

售后服务不周到,客户关怀不够,导致客户体验差,流失率增加

 

Stratifyd解决方案

1. 提高保险客服质量

Stratifyd可以为呼叫中心提供本地化部署的敏捷AI系统,面向业务人员开放AI模型训练与投放能力,为呼叫中心话务打造全量智能客服质检系统。及时发现有问题的、不合规的通话记录,帮助企业提前发现运营风险,大幅降低人工成本,提升核心业务运营效率。

2. 筛选高价值潜客,实现精准营销

分析客户互动数据,提炼客服金牌话术。借助Stratifyd强大的AI模型训练框架,快速训练出匹配业务目标的识别模型,帮助外呼部门在单位时间内快速找到更多的高意向、高价值潜在客户,大幅提升成单率。

3. 提升客户体验,提高客户留存与转化

检测不同渠道保险消费者的投诉情况,捕捉对话蕴含的重要指标。利用Stratifyd非监督自然语言模型和情感分析引擎自动抽取客户抱怨的焦点话题,发现体验痛点,帮助企业优化产品服务,提升消费者满意度和消费体验,提高客户留存于转化。

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成功案例 1:高价值潜客挖掘

Stratifyd帮助某亚太领先保险公司挖掘高价值潜客,提高销售单量

业务挑战:

该保险公司有数百名代理人以电话营销的方式销售保单,通常情况下,一个代理人要打4通电话才能促成一单,为了提高销售单量,加快成单时间,该公司急需一种解决方案,帮助其快速分析客户与代理人质检的通话内容,快速甄选更有可能成单的高价值潜客。

解决方案:

Stratifyd可以全面分析客户与代理人互动数据,利用AI模型训练框架快速识别出匹配业务目标的高价值潜客。模型训练全自动完成,每完成一次通话即可给出是否进入下次触达流程的判断结果,帮助外呼部门在单位时间内快速找到更多的高意向成单客户。在Stratifyd AI训练模型的帮助下,150个代理人一周内的成单率提升了50%!

 

成功案例 2:提升保险消费者体验

Stratifyd帮助某财富100强保险公司快速分析客户反馈信息,提升客户体验和满意度。

业务挑战:

该公司面临的挑战是数据分析人员每个季度要人工阅读并分析4000多条客户评论数据,以便于业务团队及时获知客户抱怨、倾诉内容,提升服务质量。很多与人身意外险和寿险相关的客户会提到很负面的内容,但是很难对其真实情感做出准确判断,比如,有的客户会说:“**帮我渡过了最糟糕的日子”,这句话中,“最糟糕”是很负面的词汇,但整个句子是在表达对公司的感谢,所以人工筛查的工作量大大增加了。该保险公司急需要借助分析工具,帮助分析人员快速完成情感判断,实现负面反馈数据的快速提炼。

解决方案:

Stratifyd 人工智能数据分析平台可以收集并分析全渠道消费者反馈信息,利用平台的非监督自然语言理解(NLU)模型和情感分析引擎,保险公司可以快速甄别哪些是正面反馈,哪些是负面反馈,从而制定更高效的客户体验提升方案。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周的时间,这些多出来的产能可以用于处理更重要的数据分析任务上,大大提升投资回报率(ROI)。

 

Stratifyd在全国诚募合作伙伴,如果对我们的产品感兴趣或有商务合作意向,欢迎发送邮件至partner@stratifyd.cn。

搜索“Stratifyd”,关注我们的官方微信号。

简述 LLaMA(Large Language Model Meta AI)的基本原理 阅读详情

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