数据洞察：Stratifyd 挖掘数据价值，重塑保险客户体验( 二 ) 保险行业痛点

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StratifydAI训练模型的帮助下， 150个代理人一周内的成单率提升了20%!

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：“公司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) 。

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