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主要关注几点：
1、什么样的数据（销售？发展预估？等等）首先你要弄清楚。
2、每月的销售数据变化情况。
3、数据变化方向。
4、分析数据中的要素。
5、对比本身的数据得出结论。
市场营销是为创造实现个人和组织的交易，而规划和实施创意、产品、服务构想、定价、促销和分销的过程。网络营销是人类经济、科技、文化发展的必然产物，网络营销不受时间和空间限制，在很大程度上改变了传统营销形态和业态。
网络营销对企业来讲，提高了工作效率，降低了成本，扩大了市场，给企业带来社会效益和经济效益。相对于传统营销，网络营销具有国际化、信息化和无纸化，已经成为各国营销发展的趋势。为了促进网络营销在我国的普及和发展，对网络营销进行战略分析具有重要意义。
一、网络营销产生的分析
网络营销的产生，是科学技术的发展、消费者价值观的变革和商业竞争等综合因素所促成的。网络营销产生的科技基础，21世纪是信息世纪，科技、经济和社会的发展正在迎接这个时代的到来。计算机网络的发展，使信息社会的内涵有了进一步改变。
在信息网络时代，网络技术的应用改变了信息的分配和接收方式，改变了人们的生活、工作和学习、合作和交流的环境。企业也正在利用网络新技术的快速便车，促进企业飞速发展。
网络营销是以互联网为媒体，以新的方式、方法和理念实施营销活动，更有效地促进个人和组织交易活动的实现。
企业如何在如此潜力巨大的市场上开展网络营销、占领新兴市场，对企业既是机遇又是挑战。
网络营销也产生于消费者价值观的变革：满足消费者的需求，是企业经营永恒的核心。利用网络这一科技制高点为消费者提供各种类型的服务，是取得未来竞争优势的重要途径。
当市场经济发展到今天，多数产品无论在数量还是在品种上都已极为丰富。消费者能够以个人心理愿望为基础挑选和购买商品和服务。他们的需求越多，需求的变化更快。消费者会主动通过各种可能渠道获取与商品有关信息进行比较，增加对产品的信任和争取心理上的满足感。
网络营销还产生于商业的竞争，随着市场竞争的日益激烈化，为了在竞争中占有优势，各企业都使出了浑身的解数想方设法地吸引顾客，很难说还有什么新颖独特的方法出奇胜。
开展网络营销，可以节约大量昂贵的店面租金，可以减少库存商品资金占用，可使经营规模不受场地的制约，可便于采集客户信息等等。这些都可以使得企业经营的成本和费用降低，运作周期变短，从根本上增强企业的竞争优势，增加盈利。
二、网络营销基本特征的分析
公平性：在网络营销中，所有的企业都站在同一条起跑线上。公平性只是意味给不同的公司、不同的个人提供了平等的竞争机会，并不意味者财富分配上的平等。
虚拟性：由于互联使得传统的空间概念发生变化，出现了有别于实际地理空间的虚拟空间或虚拟社会。
对称性：在网络营销中，互联性使信息的非对称性大大减少。消费者可以从网上搜索自己想要掌握的任何信息,并能得到有关专家的适时指导。
模糊性：由于互联使许多人们习以为常的边界变得模糊。其中，最显著的是企业边界的模糊，生产者和消费者的模糊、产品和服务的模糊。
复杂性：由于网络营销的模糊性，使经济活动变得扑朔迷离，难以分辨。垄断性：网络营销的垄断是由创造性破坏形成的垄断，是短期存在的，因为新技术的不断出现，会使新的垄断者不断取代旧的垄断者。
多重性：在网络营销中，一项交易往往涉及到多重买卖关系。
快捷性：由于互联，使经济活动产生了快速运行的特征，你可以讯速搜索到所需要的任何信息，对市场作出即时反应。
正反馈性：在网络营销中，由于信息传递的快捷性，人们之间产生了频繁、迅速、剧烈的交互作用，从而形成不断强化的正反馈机制。
全球性：由于互联，超越了国界和地区的限制，使得整个世界的经济活动都紧紧联系在一起。信息、货币、商品和服务的快速流动，大大促进了世界经济一体化的进程。
三、网络营销竞争优势的分析
成本费用控制：开展网络营销给企业带来的最直接的竞争优势是企业成本费用的控制。
网络营销采取的是新的营销管理模式。它通过因特网改造传统的企业营销管理组织结构与运作模式，并通过整合其他相关部门如生产部门、采购部门，实现企业成本费用最大限度的控制。利用互联网降低管理中交通、通讯、人工、财务和办公室租金等成本费用，可最大限度地提高管理效益。
许 多在网上创办企业也正是因为网上企业的管理成本比较低廉，才有可能独自创业和需求发展机会。创造市场机会：互联网上没有时间和空间限制，它的触角可以延伸 到世界每一个地方。利用互联网从事市场营销活动可以远及过去靠人工进行销售或者传统销售所不能的达到的市场，网络营销可以为企业创造更多新的市场机会。
让顾客满意：在激烈的市场竞争中，没有比让顾客满意更重要。利用互联网企业可以将企业中的产品介绍、技术支持和订货情况等信息放到网上，顾客可以随时随地根据自己需求有选择性的了解有关信息。这样克服了在为顾客提供服务时的时间和空间限制。
满 足消费者个性化需求：网络营销是一种以消费者为导向，强调个性化的营销方式；网络营销具有企业和消费者的极强的互动性，从根本上提高消费者的满意度；网络 营销能满足消费者对购物方便性的需求，省去了去商场购物的距离和时间的消耗，提高消费者的购物效率；由于网络营销能为企业节约巨额的促销和流通费用，使产 品成本和价格的降低成为可能，可以实现以更低的价格购买。
四、网络营销竞争原则的分析
在网络营销中，企业必须顺应环境的变化，采用新的竞争原则，才能在激烈的竞争中取胜。
个人市场原则：在网络营销中，可以借助于计算机和网络，适应个人的需要，有针对地提供低成本、高质量的产品或服务。
适应性原则：由于互联性的存在，市场竞争在全球范围内进行，市场呈现出瞬息万变之势。公司产品能适应消费者不断变化的个人需要，公司行为要适应市场的急剧变化，企业组织要富于弹性，能适应市场的变化而伸缩自如。
价值链原则：一种产品的生产经营会有多个环节，每个环节都有可能增值。我们将其整体称作价值链。公司不应只着眼于价值链某个分支的增值，而应着眼于价值链的整和，着眼于整个价值链增值。
特定化原则:首先找出具有代表性的个人习惯、偏好和品位，据此生产出符合个人需要的产品。然后，公司找出同类型的大量潜在客户，把他们视作一个独立的群体，向他们出售产品。
主流化原则：为了赢得市场最大份额而赠送第一代产品的做法被称之为主流化原则。尽管企业最初建立数字产品和基础设施的费用很大，但继续扩张的成本却很小，由此产生了新的规模经济。
五、网络营销竞争战略的分析
网络营销的企业必须加强自身能力，改变企业与其他竞争者之间的竞争对比力量。
巩 固公司现有竞争优势：利用网络营销的公司可以对现在的顾客的要求和潜在需求有较深了解，对公司的潜在顾客的需求也有一定了解，制定的营销策略和营销计划具 有一定的针对性和科学性，便于实施和控制，顺利完成营销目标。公司在数据库帮助下，营销策略具有很强针对性，在营销费用减少的同时还提高了销售收入。
加 强与顾客的沟通：网络营销以顾客为中心，其中数据库中存储了大量现在顾客和潜在顾客的相关数据资料。公司可以根据顾客需求提供特定的产品和服务，具有很强 的针对性和时效性，可大大地满足顾客需求。顾客的理性和知识性，要求对产品的设计和生产进行参与，从而最大限度地满足自己需求。通过互联网和大型数据库， 公司可以以低廉成本为顾客提供个性化服务。
为入侵者设置障碍：设计和建立一个有效和完善的网络营销系统是一个长期的系统性工程，需要大量人力物力和财力。一旦某个公司已经实现有效的网络营销，竞争者就很难进入该公司的目标市场。因为竞争者要用相当多的成本建立一个类似的数据库，而且几乎是不可能的。
网络营销系统是公司的难以模仿的竞争能力和可以获取收益的无形资产。
提 高新产品开发和服务能力：公司开展网络营销，可以从与顾客的交互过程中了解顾客需求，甚至由顾客直接提出需求，因此很容易确定顾客需求的特征、功能、应 用、特点和收益。通过网络数据库营销更容易直接与顾客进行交互式沟通，更容易产生新的产品概念。对于现有产品，通过网络营销容易取得顾客对产品的评价和意 见，从而准确决定产品所需要的改进方面和换代产品的主要特征。
稳定与供应商的关系：供应商是向公司及其竞争者提供产品和服务的公司和个人。公司在选择供应商时，一方面考虑生产的需要，另一方面考虑空间上的需要，即计划供应量要根据市场需求，将满足要求的供应品在恰当时机送到指定地点进行生产，以最大限度地节约成本和控制质量。
公司如果实行网络营销，就可以对市场销售进行预测，确定合理的计划供应量，保证满足公司的目标市场需求；另一方面，公司可以了解竞争者的供应量，制定合理的采购计划，在供应紧缺时能预先订购，确保竞争优势。
六、网络营销战略实施与控制的分析
公司实施网络营销必须考虑公司的目标、公司的规模、顾客的数量和购买频率、产品的类型、产品的周期以及竞争地位等；还要考虑公司是否能支持技术投资，决策时技术发展状况和应用情况等。
网络营销战略的制订要经历三个阶段：
一是确定目标优势，分析实施网络营销能否促进本企业的市场增长，通过改进实施策略实现收入增长和降低营销成本；
二是分析计算收益时要考虑战略性需求和未来收益；
三是综合评价网络营销战略。公司在决定采取网络营销战略后，要组织战略的规划和执行，网络营销是通过新技术来改造和改进目前的营销渠道和方法，它涉及公司的组织、文化和管理各个方面。如果不进行有效规划和执行，该战略可能只是一种附加的营销方法，不能体现战略的竞争优势。
策略规划分为：
目标规划，即在确定使用该战略的同时，识别与之相联系的营销渠道和组织，提出改进的目标和方法；
技术规划，即网络营销很重要的一点是要有强大的技术投入和支持，因此资金投入和系统购买安装，以及人员培训都应统筹安排；
组织规划，即实现数据库营销后，公司的组织需要进行调整以配合该策略的实施，如增加技术支持部门、数据采集处理部门，同时调整原有的推销部门等；
管理规划，即组织变化后必然要求管理的变化。
原文来自：互联网分析沙龙
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17个回答26人关注如何让大数据成为公司效益的利器？ : 经理人分享
如何让大数据成为公司效益的利器？
似乎每个人最近都在谈论大数据。只有在企业配备了所需的正确人才和技能时，大数据分析才能助其提高学习效果和利润水平。大数据是令人生畏的，但是对其进行分析可以在组织内产生显著的效果。通过对跨越各个职能部门的复杂的数据集进行分析，组织可以获得一些独到的见解，为促进变革推波助澜，增加获取专家建议的机会，加速入职培训，留住人才，并且找到产生复杂问题的根本原因。它改善了学习环境，以及学习和发展组织本身。 &&为一个组织创造价值的人不一定是正式组织结构图上握有权力的那些人，而往往是那些具有深厚和广博的专业知识、能够影响别人、知道组织是如何真正发挥作用的、而且可以运用本部门范围以外的资源来实现目标的人。 &发掘大数据应用的价值 &水利工程公司美国美华集团（MWH Global）使用了大数据分析来确定该公司的顶级合作伙伴，然后把它们作为催化剂进行调配，以帮助加强各种活动，这样，该公司就从一个以部门为划分单位的IT结构逐渐过渡到共享服务的模式。“公司确定了最重要的变革推动者，并且公开承认以他们为榜样。六个月后，美华集团就节省了2500万美元。”业务开发和市场营销高级副总裁塞西尔·霍布斯（Cecyl Hobbs）在社交网络分析公司Activate Networks上这样说。通过增加内部专家，该公司能够更快地（以在其他情况下很难达到的速度）克服瓶颈和障碍，并且更有效地在整个网络进行资讯传递。 &&一项网络分析显示了哈利伯顿公司（Halliburton Company）多个员工集群之间的联系很少，于是该公司与Activate Networks进行了合作，以改善其全球各个站点之间的交流状况。在该分析的基础之上，哈利伯顿公司通过组建混合型的项目团队、将人际关系良好的人员轮岗至其他平台上、创建电子专业知识定位器，来加强跨平台之间的联系。九个月后，该公司的各种联系增加了25％，运营效率提高了10％，由于质量不佳而造成的成本下降了66％，客户不满意度下降了24％，新产品收入增长了22％。这些改进归因于员工能够更加有效地共同做出决定，并且能够针对最佳实践方法和创新进行交流。 &&也有企业利用大数据分析来留住人才。“敬业、业绩和社交联系是人员逃走风险的关键因素，”霍布斯指出，“员工们是否找到了发挥专业知识的机会，对一个项目来说他是非常重要、靠边站，还是负担过重？在一段时间内你可以关注这些事情，并且了解人岗匹配的情况。那些变得越来越孤立并且缺乏动力的人可能都有逃走的风险。” &&对于新员工的入职学习，个人社交网络是他们获得成功的关键。“如果在30天内一个顾问还没有与公司很好地融合在一起，那么这就是一件令人担忧的事情。”霍布斯给企业高管的时间长一点。在60天内，他说，就应该能够很明显地看出企业的新高管是否能够与必须打交道的人员和部门密切合作。“如果新高管没能做到这一点，或者其人际网络一边倒，那么这就是该高管还没有彻底进入角色的关键警告。” &改善学习和发展 &国防军需大学（DAU）采用了不同的方法，利用大数据分析来了解其学习计划的有效性。 DAU为整个美国军方系统内的超过15万名现役和预备役采购和信息技术人员提供培训，被全球企业大学联合会公认为2013年度最佳企业大学。DAU与知识顾问一起合作，将来自多个系统的数据（包括人力资源、预算和会计）与学习数据库和学生信息结合在一起。因此，“我们可以以十年的调查结果为基础设置基准，审阅课件和设施，以及每门课程是如何影响组织绩效的。”DAU战略规划和学习分析主任克里斯·哈代（Chris Hardy）博士说。 &&每年，在课程结束时和课程结束60天后，DAU都会对课程质量和导师有效性进行调查，发放成千上万的问卷，以便评估课程对学生的工作绩效和业务成果的影响。主要调查结果表明，与喜欢传统课堂和导师的年长学习者相比，那些喜欢在线学习的年轻学生以及具有研究生教育程度的人员认为课件质量更加重要。导师有效性被标上了可以改善的标记，因为分析显示“导师有效性和课件质量之间有匪浅的关联”。通过比较基本数据，哈代博士认识到DAU导师在DAU比在其他组织更有影响力。特邀演讲人可以激发更高水平的个性化学习，其反映在以后的工作影响和业务成果中。 &&哈代博士正在与一个进行趋势分析的新的学习分析团队一起工作以提高DAU的整体能力，该分析团队跨越多个业务部门。“在主动分析了诸如毕业率和回报率、课程质量、课程地点、业务部门的差异等数据之后，趋势就变得非常明显。然后，我们就可以发掘出根本原因，并且解决出现的任何问题。例如，我们使用知识顾问（Knowledge Advisor）的Metrics that Matter软件来分析为什么远程学习的回报率正在下降，了解到政府关门和休假大大打击了士气，所以学生没有完成调查或者前来上课。” &&目前，哈代博士的团队已经将该系统连接到学生信息系统上，以便将业务成果与培训连接在一起。DAU跟踪了培训地点、质量、成本、学生评价，以及在工作上的应用效果。全部完成以后，这个连接在一起的系统就像一个用于学习的人才管理系统一样运行，与知识共享系统连接在一起，并且还具有诸如模板、法规和即时培训等功能。 &利用隐藏信息 &有时，企业已经拥有了一些隐藏在数据之中的信息，但是没有使用或未能意识到这些信息，先进的分析能力则是解开这些信息谜团的关键。大数据分析方法将网络科学和行为科学结合在一起，可提高协作能力和员工敬业度。正如霍布斯阐述的那样：“我们收集信息来识别社区当中网络、个人的影响力、以及对团队的影响。这是一种弹性的解决方案，为工作中的关键联系提供了微观和宏观两种角度。”他指出，影响力并非“权威”的必要组成部分。 & Activate Networks的企业社交平台（Activate Social Platform for Enterprise）软件解决方案可以为数以百万计的用户绘制网络地图。例如，它从电子邮件流量中收集并且分析元数据和标题信息，包括发件人/收件人和时间标记（但不是电子邮件内容本身），来识别个人的通信网络。通过进行先进的分析，企业可以获得一些识别信息中介人和信息瓶颈的定性方法。 &&在识别信息中介人的时候，公司可构建一个描述性数据分布图，例如地点、性别和任期，然后把它们分层堆放在行为信息上，包括他们的网络和电子邮件数据、敬业度和其它技能，该分析结果能够精准地找到在组织内为人们带来力量的真正激励者。 &&了解了这些关系之后，就可以把时间花在市场营销上，简化组织的复杂性，增强协作，最大限度地减少可以预测到的错误，并且在较长的一段时间内帮助企业监视变化的结果。这样，可以通过缩短销售周期、提供更加温馨的指导、为内外部客户创造无缝的客户体验，来加快收入增长的步伐。 &&最终，在企业使用大数据分析进行跨职能部门联系的时候，大数据分析能够发挥它们更大的价值。它们能够提高你的洞察力，帮助你解决影响学习的问题核心，从而提高生产力和利润，这些才是一切问题的关键。 &你的公司具备大数据技能吗？ &美国管理协会（American Management Association）近期的全球调查显示，只有四分之一的企业表示他们能够满足数据分析需求，其余有17%的公司正在计划额外招聘一些员工来做这件事。大多数受访者（47%）计划投资培训以弥补其技能差距。与其它组织职能相比，人力资源和销售被视为分析技能当中最落后的部分。这一调查指出，资源和企业文化的缺乏是企业发展运用大数据能力的最大障碍。 &快速提示 &企业生产力研究所（i4cp）的最新研究《大数据时代：企业和HR发展报告》称，HR专家在创建和塑造善于分析的新劳动力时有着举足轻重的作用。从当今的领导者身上，可以学习如何开始在企业的人力资源当中应用大数据。 & 确定企业中的分析需求。评估员工整体的分析能力，并通过参考这些分析数据来决定首先将重点放在哪里。分析数据在平均水平之下的任何部门都应该最先得到处理，但是如果每个部门的数据都差不多，就应通过培养高管或者聘请新的领导者，专注于提升高层领导者的分析能力。 &&加强分析力量如果想打造分析头脑，培训应当将重点放在“使用数据更好地做出决策”上，而不是只关注特殊的工具和数据分析技术，尽管后者对某些工作来说仍然很重要。这种培训将帮助员工从更加实证的角度处理问题。企业当中一些职能部门的员工可能已经具备了所需的技能，可以作为主题内容专家来教导其他人。 &&准备好管理大数据流关于大数据的浪潮多半是因“大”这个字而起。如果企业正在计划搜集可利用的巨大的数据集，基础设施必须事先到位。企业范围内的人力资源系统可能有能力运用收集到的海量数据，也可能没这个能力。因此，在你仓促地投入当前势不可挡的大数据浪潮中之前，必须要先明确你希望找到一些什么。 &&拥抱分析决策的思维模式有的企业在做决策时基于经验、出于本能，若要变革成为由数据驱动的企业，不只是提升其分析能力那么简单。看待问题的方式需要改变，领导者也必须理解以数据和证据为基础的决策方式，并且能够运用这一方式。&&&本文编译自Training
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作者：盖尔·达顿（Gail Dutton）
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畅阅·猜你喜欢何为大数据？大数据(Big Data)，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到获取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策的资讯。大数据的 “大”并不是指单纯的数据节点的绝对数量，而是指相对于传统的随机样本数据而言。因此，大数据就是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。确定大数据的四个维度即“4V”：数量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）和精确性（Veracity）。
根据IBM商业价值研究院与牛津大学赛德商学院的调研结果，两个重要趋势使得大数据时代与之前有着显著的区别：
1.进入数字时代，产生了大量的新型实时数据。其中，非结构化数据占据了很大一部分，包括流数据、地理空间数据和传感器产生的数据，这些数据并不能完美地适用于传统的、结构化的、关系型数据仓库。
2.当前先进的分析技术（ Analytics）使得各组织能够以从前无法达到的复杂度、速度和准确度从数据中获得洞察力。
必须强调的是，大数据分析（Big Data & Analytics）的本质是企业对数据的使用方法将发生根本性的改变：数据和分析将成为创意活动和新想法的重要参考，成为创新本身的核心部分，成为业务决策的重要依据，如右图所示：
随着互联网与信息数据的快速发展，大数据分析对于任何一个企业而言已经变得至关重要，如何将大数据分析应用于企业决策和经营，是每一个企业必须要考虑的问题。在保险行业，企业拥有海量的各种类型的客户数据，通过大数据分析驱动企业精准化运营，是保险企业转型的必由之路。
利用大数据分析的几个应用场景
在大数据分析的支持下，保险企业将有可能真正实现“以客户为中心”，把客户分为成千上万种，每个客户都有个性化的解决方案及量身定做的服务，这样保险企业就重构了商业模式。
大数据分析的技术已经不是主要问题，最大的挑战是企业如何确定适用大数据分析的应用场景。从目前看，保险企业利用大数据分析实现转型的几个关键应用场景包括产品定价和核保、市场营销和销售、客户服务和理赔运营。除了直接面对客户的场景，保险企业在内部运营包括财务、HR及偿付能力和风险管理上也同样可以通过大数据分析来提升运营效率。
1.产品定价和核保 （Pricing & Underwriting）
大数据分析可以帮助保险企业挖掘分析由各种渠道包括Telematics产生的各种类型的数据并基于此制定精准的针对每个客户的产品定价和核保模型。
以车险为例，保险企业可以利用Telematics与大数据分析，将客户所有相关数据（包括每一次维修、每一次驾驶路线、每一次事故影响、每一天汽车部件的状态甚至客户的每一个驾驶习惯等）收集起来进行实时分析。由于每一个客户的数据都是独特的，因此，保险企业完全可以根据分析结果给出量身定做的保险解决方案，包括保障内容和保费定价。在没有大数据分析之前，这是完全不可能实现的，保险企业只能采用行业惯例，将所有车险客户进行简单分类，如连续两年没有出险的、过去一年没有出险的、过去一年出险一次和过去一年出险一次以上的。只有利用通过大数据分析得到的客户洞察，保险企业才能真正实现以客户为中心，提供真正意义上的“个性化解决方案和定价”。
美国领先的保险公司Progressive（美国前进保险公司）推出了汽车保险Snapshot计划。Snapshot从车辆中安装的一个移动设备获取数据，该设备记录了客户的驾驶行为，包括驾驶时间、行驶里程，行驶路况，启动和制动的次数等。Progressive利用分析技术对这些数据进行分析，获取到客户的多维度个性化洞察，并据此制定了真正量身定做的保险解决方案，保费也是基于客户驾驶行为和预期驾驶结果来计算，而不是根据传统的大数法则来计算。
2.市场营销和销售（Marketing & Sales）
在中国保险企业宣传模式比较同化的背景下，传统的市场营销推广手段存在着投入大但效率低的严重问题。在大数据分析时代，保险企业的营销推广可以利用多种互动渠道与准客户进行交互，理解准客户的具体情况和潜在需求，然后进行针对性的保险品牌宣传和产品服务推荐，真正实现“在合适的时候，通过合适的渠道，接触到合适的客户”。
具体而言，保险企业在营销推广方面，可以借助大数据分析，根据各种维度，如年龄、行为、财务状况和保险需求等对潜在客户进行分类，对不同客户群制定个性化的精准定向市场营销策略。精准定向的市场营销不仅更加有效，还会让客户感到贴心。与之相比，传统的宣传单轰炸式的营销方式显得生硬，效率也低。因此，精准定向营销也是改变保险业形象的必由之路。
在新的CAMS（C-云计算；A-大数据分析； M-移动；S-社交媒体）环境下，大数据分析是增强保险企业竞争力的有力武器。通过大数据分析，保险企业可以了解准客户的情况及偏好，并准确预测准客户的购买行为，在极有可能成为客户的人群中重点开展销售活动，包括新的销售（Customer Acquisition），交叉销售(Cross-Sell)及追加销售(Up-Sell)等。
法国责任保险的领军企业GMF，通过分析3亿的潜在客户资料，极大的推进新客户获取、交叉销售和追加销售的成功率，并且建立了客户全生命周期的价值模型。 GMF的客户数据分析策略包括将其自身的企业数据库与第三方的数据如地区统计数据及人口统计数据整合，然后建立一个专门统一的大数据分析平台，使用 1500多个变量进行不同纬度的分析，找出各种场景下的相关关系并制定针对性的营销推广策略。
国内保险企业在利用大数据分析提升销售成功率方面较为成功的一个案例就是招商信诺电销对信用卡客户的数据分析，其主要思路就是通过持卡人的行为数据分析，建立客户购买保险产品倾向性的模型，以提高电销的成功率。另外一个较为成功的案例是中国平安建立的客户价值分群体系和客户大数据分析平台，助力平安集团不同子公司之间的交叉销售。
3.客户服务（Customer Services）
客户服务的本质是通过提供优质的售后服务，降低客户流失率，在挽留老客户的同时，争取吸引更多的新客户。其中，挽留客户是客户服务的重中之重。优化客户挽留方案，就是通过大数据分析以提高客户的续保率，尽最大可能保留住高价值的老客户。现在由于市场竞争激励，保险公司的前置销售成本非常高，个别渠道的佣金甚至超过首期保费，续保率对保险企业的作用不言而喻。尤其是对于已经拥有一定规模的保险企业，在竞争日益激烈的市场上，如何保留住自己的客户，是一个非常重要的战略问题。
大数据分析对于保险企业优化客户挽留方案有着举足轻重的作用。保险公司可以在已有客户的数据基础上，整合客户信息、险种信息、销售人员信息等结构化数据及通过社交媒体收集的客户交互信息等非结构化数据，建立数据分析模型，筛选出影响客户退保的关键因素，对客户的退保概率或续期概率进行估算，识别出高风险脱保客户，并制定个性化的客户挽留举措，尽可能降低客户的流失率。
Nationwide Insurance（美国全国保险公司），是美国最大的金融保险服务公司之一，提供金融和保险的各种服务，如资产管理、储蓄、人寿保险等。该公司近年来通过实施大数据分析转型项目来提高客户留存率并取得积极的效果。该公司利用收集到的各个交互渠道的信息对所有客户进行定期分析，并基于影响客户留存率的多个维度对客户进行打分（Scoring），针对识别出来的高风险脱保客户推行量身定做的挽留方案。正如该公司客户信息管理副总裁Kathy Koontz指出的那样，“当我们主动联系客户的时候，我们的服务人员已经掌握了客户的最新动态及其最关切的问题，我们可以向这些客户证明公司真正了解他们、在意他们并希望与他们长期合作。我们推行的挽留方案是真正基于客户的潜在诉求的，因此也是最能打动他们的。”“通过大数据分析项目，我们看到客户挽留增加了1.5%至2%，而每个增加的百分点都在赢利的基础上回报给公司数千万美元”。
4.理赔运营 （Claims Operation）
据统计，保险公司2/3 的费用花在理赔处理和赔款支付上，如何优化理赔处理流程和有效识别理赔欺诈是每一个保险企业必须要重视的问题。利用大数据分析，保险企业可以优化端到端的理赔处理流程、损失预防和理赔欺诈识别。
现在各家保险公司都在激烈的市场竞争中不断提高自己的服务时效，但对理赔运营来说，提高理赔时效，精简理赔流程对于某些客户来说就是实施保险欺诈的机会。如何兼顾效率与风险监管，成为保险业关注的问题，这方面大数据数据分析可发挥其作用。
同时，利用大数据分析可以极大提高理赔运营操作效率、提升客户体验。在大数据时代，保险企业可以实时获得客户的出险信息，并及时主动地向保险客户提供理赔等服务。例如，某客户在高速公路上驾车出险，通过Telematics保险企业就能及时获得报案信息，在客户没有向保险公司提出理赔申请之前，主动地向客户提供理赔服务，真正做到贴心服务。
通过大数据分析，保险企业能够利用既往的经验数据，寻找影响保险欺诈最为显著的因素及这些因素的取值区间，建立保险欺诈识别模型。理赔人员可轻松运用数据分析结果，给每个理赔案件进行“欺诈评分”，快速将理赔案件依照滥用欺诈可能性进行分类处理，根据分数高低快速支付理赔金或决定勘查。同时，智能勘查可以提供给理赔人员明确的追查方向及医院地理信息系统，协助理赔人员找出异常就诊状况。
作为南非最大的短期险供应商，Santam同样曾面临保险欺诈的困扰，欺诈损失曾经占到Santam客户每年保费的6%至10%（欺诈导致的成本上升通过以更高保费的形式转移到客户身上）。同时，为了应对可能的欺诈，Santam不得不放慢理赔处理速度，通常的索赔至少需要三个工作日才能完成，这严重影响了Santam良好的客户服务声誉。通过使用先进的大数据分析解决方案，Santam有能力及早发现欺诈，依据已经确定的风险因素评估每个索赔案件，并且将索赔划分成若干个风险类别，不同的类别进行不同方式的处理。借助该系统，Santam不仅节省了数百万美元的保险欺诈损失，而且还显著提升了低风险案件的理赔处理时效，绝大多数正常的索赔案件在不到一个小时即可处理完成。大数据、预测分析和风险划分帮助Santam公司成功的优化理赔流程并防范理赔欺诈。
如何推动大数据分析转型项目
1. 夯实基础
作为实施大数据分析转型的第一步，保险公司需要分析企业内部和外部所有可获得的数据源。通常来讲，可以从四个维度进行分析，即内部数据，外部数据，结构化数据和非结构化数据，见下图：
在移动互联时代，保险企业可以采集到的大数据来源更加多样化，如企业网站、社交媒体、Telematics、OBD设备、第三方数据等。所有的数据来源构成了保险企业的重要“资产”，即整合的大数据库。
对于各种类型的数据，保险企业需要进行有效的收集和管理。同时，为了后期能最大化数据的使用，保险企业必须要制定相应的数据标准，确保各种类型数据的准确性、一致性和可转换性。
在分析了保险企业可以获得的各种数据之后，保险企业应该根据自身情况，分析未来希望增强的分析能力。通常而言，大数据分析能力包括查询与报表、数据挖掘、数据可视化、预测建模、优化、模拟仿真、自然语言文本、地理空间分析、流分析、视频分析和语音分析等。
同时，保险企业应在企业内部营造无所不在的分析文化，培训或者招聘有分析思维和能力的大数据分析人才充实到所需的各个岗位。保险企业必须要明白，虽然数据和技术也是不可或缺的，但是真正使得企业取得成功的关键是企业员工要建立大数据分析的创新思维观念及企业内部无所不在的分析文化。
2. 制定规划
保险企业应该根据自身业务需求和挑战制定大数据分析的蓝图，包括保险企业内部的大数据愿景、战略和要求。各个业务线的需求和IT实施路线图之间做到协调非常关键，有助于实现关于企业如何利用大数据分析改进业务指标的一致理解。
有效的蓝图通过确定大数据分析适用的关键业务场景，规定如何使用大数据分析的业务流程要求，以及包含实现该蓝图所需要的数据、工具和硬件的架构，从而定义了企业内大数据的范围。
在大规模实施大数据分析转型之前，保险企业应该在企业内部就如何利用大数据应对各种业务挑战进行持续讨论，包括制定和量化业务投资回报分析，创建企业层面的转型路径图。路径图需要考虑企业目前的数据、分析技术和技能，然后确定从何处开始，以及如何制定与企业的业务战略相匹配的转型计划。
在确定了转型路径图之后，保险企业可以根据实践情况，选择某个领域，如市场营销和销售，进行概念验证测试（PoC），以确认与实施大数据举措相关的要求，并且达到预期回报。
3. 逐步完善
保险企业在明确了企业级的大数据分析蓝图之后，根据制定的转型实施路径图，分阶段分步骤的建立并完善大数据分析平台，包括直接与客户接触的核心业务链，如产品定价和核保、市场营销和销售、客户服务及理赔运营等，也包括企业内部运营领域，如财务管理、HR及偿付能力与风险管理等。同时，整个转型需要配合组织和流程变革，并需要进一步夯实企业内部的分析文化。只有这样，保险企业才能真正实现大数据分析驱动的业务转型。
总之，保险企业应该充分利用大数据分析带来的契机，制定大数据分析战略、蓝图和实施路径图，分步骤分阶段的在各个情景下应用大数据分析，通过大数据分析驱动保险企业真正的向“以客户为中心”转型。
（作者系IBM全球保险行业能力中心咨询总监）
● 分析企业内部和外部所有可获得的数据源
● 分析企业预期要强化的大数据分析能力
● 强化企业内部的数据分析文化，招聘及培训大数据分析人员
● 制定企业的大数据发展战略
● 制定企业大数据发展的未来蓝图
● 制定企业大数据转型的实施路径图
● 根据业务需求和挑战，选择场景实验大数据分析举措（PoC），以验证价值和要求
● 在PoC的基础上，按照确定的实施路径图，在与客户接触的应用场景中实施大数据分析项目
● 在企业运营领域实施大数据分析项目（财务、HR及偿付能力与风险管理）
● 完善大数据分析平台，支持各个业务线运作
图表制作：王梓}