一對一行銷,增加你的利潤
一對一行銷,增加你的利潤
2002.10.01 |

這就是客戶關係管理——一對一行銷觀念的起源。
現在,美國許多大型超市以及百貨公司,已經做到在結帳時,根據消費者的消費紀錄贈送不同的折價券。有些發卡銀行也能做到,當客戶使用信用卡購買國外機票時,能即時、迅速通知客戶,在他即將前往的國家,該行的信用卡有哪些優惠。這些也是透過客戶關係管理來執行一對一行銷。
這些企業可能有數千個甚至數十萬個客戶,但他們卻能讓客戶感覺像夥伴般與你對話。注重企業與客戶關係,不但是建立完整可靠的獲利模式。同時也是建立夥伴關係的起點。
反觀電信業,則是少數同時服務幾十萬客戶的典型例子。由於用戶分佈在各種產業,隨著產業性質的不同,需求也不相同,因此,也應該在有限的成本下妥善規劃資源,以滿足不同的需求。
過去電信業並沒有提供客製化服務,不過在激烈競爭下,電信業也逐漸應用一對一的行銷概念。例如,過去無論你每個月電話費多少,並沒有特別的服務,現在,電信業者會針對不同的使用族群,提供不同的計費方案。這種服務不但能與客戶建立良好的關係,也是建立夥伴關係的關鍵。
從企業成本考量的角度看來,夥伴關係正是業者建立可靠獲利模式與正面推動產業發展的基礎。因為一般降低成本的方式有兩種,一種是削價競爭,另一種是發展出量身訂作的解決方案,將每一分錢花在刀口上。就國內的固網市場而言,價格雖然是新業者目前所具備的彈性以及優勢之一,但是長遠看來,價格競爭並不會將產業發展導引到正確的方向,因為盲目的價格戰只會讓自己陷入無止盡的深淵,造成資源的浪費。

**差異化與區隔化

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相對的,由於電信用戶的支出減低,電信業者必須掌握更多客戶,才能彌補低利潤的情形。目前各家電信業者所提供的產品與服務同質性很高,如果各家針對不同的需求,發展出各別的解決方案,自然能在客戶心目中,與其他同業做出區隔,專業的差異化與區隔化,更能贏得客戶的信任。
因此,電信業當務之急,應是設立明確的短程目標,先打穩基礎,等基礎穩固後,再鎖定特定客戶群,發展本身的專長以及穩定的獲利模式,才能為自己爭取到足夠的生存空間。
這幾年全球電信產業的發展並不如預期般順遂,許多分析師也不看好電信公司的前景以及相關的產業投資。不過,最壞的時代,其實是鍛鍊永續經營能力的最好時刻。現在,這正是考驗一個新業者或中小型電信業者,是否有生存能力與好的獲利模式的最佳時機。就我看來,這不但是一個考驗企業的時機,更是一個推動產業成長的機會。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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