撈錢4招,讓CRM系統變搖錢樹
撈錢4招,讓CRM系統變搖錢樹
2002.09.01 | 科技

客戶滿意,生意才會繼續上門,因此,越來越多企業將客戶關係管理(Customer Relationship Management,CRM)視為公司的重要改革,紛紛花錢設置了客戶關係管理系統。
從數字上可以看出提供CRM應用與服務的市場有多大:市調機構Gartner集團推估,2000年全球產值達230億美元的CRM應用與服務,在2005年將超過750億美元。資策會也預測,國內CRM將在2003年達到台幣99.7億元的市場規模。
有需求才有市場,雖然提供CRM服務的市場逐年成長,但是究竟設置CRM系統的成效如何呢?教育訓練機構Data Warehousing Institute針對1200位企業主管調查結果顯示,CRM實施後,有16%的企業覺得成效超出預期、42%覺得符合預期、卻有高達41%覺得失敗。Gartner的調查也顯示,完成CRM系統建置的企業中,有32%在1年後即很少使用該系統。
花大錢做出來的CRM系統,有4成企業覺得失敗,有將近1/3的企業只用一年。問題出在哪裡呢?
「CRM是企業用於建立獲利關係的科技工具,重點並不在科技二字,而在如何妥善管理顧客關係,以獲得經濟利益。這和任何投資沒有兩樣,」一位資深企管顧問指出。
他說對了。不是單單運氣不好或系統太爛,而是使用上的不得要領。管理顧問安奎斯特(Eric Almquist)認為,要想用CRM賺錢,有4個使用CRM系統時,必須注意的重要觀念。

CRM撈錢第1招:
沒有生意點子,科技派不上用場

以嘉信理財(Charles Schwab)為例,該公司能維持長期的領導地位,就是因為能率先預期即將到來的顧客需求。
80年代,顧客開始尋求低價又可信賴的服務時,嘉信已是家價格優惠又有附加價值的折扣業者;80年代末,顧客需要個別投資建議時,嘉信早就好整以暇,隨時可與線上的理財規劃師合作;90年代末,該公司推出的「一次購足」服務,又再度領先競爭者,這樣的新需求連顧客自己都尚未覺察。
道理再簡單不過,CRM這樣的科技產物,固然是嘉信與顧客間互通有無的關鍵界面,但充其量仍只是配角,要角還是得由「生意點子」擔綱。

**CRM撈錢第2招:
讓關鍵資訊訴說未來

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「CRM系統可鉅細靡遺的記錄與顧客互動的所有資訊」,這是許多系統供應商用來招徠生意的廣告詞。但嚴格說來,「只收集所需的重要資訊」,才能善用有限的資源。
顧客資訊不是以多取勝,也不是囫圇吞棗照單全收就好。CRM應該鎖定關鍵資訊,並在解讀後,把資源優先配置在能讓顧客獲得更好體驗的事項上。
資訊應該除了讓你知道「現有顧客」在「今天」的消費型態與行為外,還必須能動態地讓你預知「現有顧客」與「潛在顧客」在「未來」可能出現的消費行為,否則資料再多,都只是靜態的、過時的死資訊。

**CRM撈錢第3招:
用對衡量指標,才能做出對的系統

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根據美國工商協進會(Conference Board)的調查,多數CEO都把「顧客忠誠度」視為首要管理議題,殊不知常用於衡量顧客忠誠度的「顧客留置率」(Customer Retention Rate),若用於衡量顧客對企業的價值,卻非一項好指標。
最簡單的例子是,一個顧客留置度達100%的信用卡業者,未必會比留置度較低,但去除高壞帳用戶的同業來得出色。關鍵在於,每位顧客的購買習性與所貢獻的利潤不盡相同。
美國信用卡業者Capital One就設計出一套分析精密的生意模式,針對利潤貢獻度較高的顧客,推出量身訂做的優級服務,成為業界佼佼者。

**CRM撈錢第4招:
成為動態學習型組織

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CRM等IT投資失敗的主因之一,是組織高層未能因應系統導入而同步調整策略,導致員工還是用老方法做事。
以「共同為提升顧客價值努力」的基本信念而言,對擁有一個以上事業部的企業來說尤其困難。某出版集團資深主管便指出,「我們有好幾個部門的顧客或多或少重疊到,每個部門都想自己獨大,要統一砲口簡直要他們的命。」
高層與各部門領導人應先共同決定「顧客價值如何衡量」,繼而決定必要的改變與共同目標,再透過內部溝通,創造鼓勵員工投入的激勵環境。接著,培養員工「慣常於持續改善」的能力與企業文化,使其能自動收集有助於提升產品與服務、改善流程、更新生意模式的相關資訊。
以聯邦快遞(FedEx)為例,它有每日自動追蹤的機制,可以在內部網路看到「顧客投資報酬率」或「每包裹收益」等價值相關指標的最新資訊。此外,跨功能團隊也會分析服務品質的相關指標,找出應改正的問題與可發展的新機會。員工每年還必須接受「顧客照顧」(customer care)訓練,不斷精進能力。
「先小規模試辦再全面實施」並非聯邦快遞的作風;以動態學習的組織架構,不斷且快速推出各種新活動,邊測試邊學,才是該公司善用收集自CRM管道的資訊,在業界呼風喚雨的真祕訣。
CRM雖蔚為流行,但在善用此一看似無所不能的IT利器前,還得先培養好一顆能時時記掛如何為顧客提供價值,如何從顧客身上獲取價值的生意頭腦,才是CRM系統能否發揮最大效益的關鍵。

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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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