智胜

50%只
有1件

75%只
低于2件

15

业务员分险种分析——高中学历业务员销售尊越不理想

平安福的情况显示与业务员学历关系并不大，但中专生里有50%的人都只销售了1件；

而尊越人生则是高中学历的业务员销售件数最低。

X轴：学历
Y轴：件数

平安福

尊越

50%只
有1件

75%低
于2件

16

业务员分险种分析——三鑫、智胜职级居中的更绩优

三鑫、智胜绩优业务员的呈凸型，即职级居中的绩优人群更多；智慧星则较为波动；

其中，销售三鑫的资深主任有50%超过7件；销售智慧星的资深经理有25%超过7件；销

售智胜的资深主任有25%超过9件。

X轴：职级
Y轴：件数

三鑫

智慧星

智胜

17

业务员分险种分析——平安福绩优人群职级分布均匀，而尊越偏高

平安福中，主任及以上职级的业务员销售情况均较为均匀；

而尊越中，资深主任、部门经理、高级经理则明显优于其他职级，资深主任销售件

数在2件以上的占75%，占比最大；而部门经理销售3件以上的则更多。

平安福

X轴：职级
Y轴：件数

尊越

2件

3件

18

大数据让业务员的甄选更具体

通过以上的分析，在实施2015年产品策略的过程中，我们在重点人群圈定的时候根

据其绩优人群特点进行圈定。而满足条件越多，则越可能绩优。

三鑫——年龄37-45岁、司龄2-7年、已婚、高中或者大专学历、资深主任；

智胜人生——年龄37-45岁、司龄2-7年、已婚或离婚、高中或者大专学历、资深主

任；

智慧星——已婚或离婚、高中或者大专学历、资深经理；

平安福——已婚或离婚、高中或者大专学历、主任及以上职级；

尊越人生——38-45岁、司龄3年以上、离婚、非高中学历、职级为资深主任或部门

经理或高级经理

19

如何帮助业务员“潜规则”目标客户？

观察2014年客户的情况，可以发现客户属性存在以下几个关键词：女性，年收入12

万以上，被保人为本人或者子女，年龄在26~45岁之间。业务员便可以根据这些客户属

性发掘客户，提高主顾开拓的成功率。

10582

63% 64%

男

女

<4万

4~6

6~8

       87%
4025 72%

8~12

12以上

女性客户量大，且更愿意付出更高的期缴保费

年收入12万以上的客户更多，期缴保费更高

11942

7185

其他

本人

配偶

子女

父母

兄弟姐妹

孙子女

<18岁

18~25

26~35

36~45

46~55

>55

客户倾向为本人、子女投保，而更愿意为子女付
出更高的期缴保费

客户期缴保费随着年龄的增长而增长

20

客户分险种分析——客户性别占比与整体客户性别占比类似

各险种的女性客户占比均在整体客户占比（63%）上下徘徊，不存在明显差异。

63%

64%

63%

61%

63%

66%

男

女

整体客户

三鑫

智慧星

智胜人生

平安福

尊越人生

21

客户分险种分析——平安福和尊越对客户的年收入要求更高

年收入在12万以上的平安福客户占比为81%，尊越为93%；分别高于整体客户9、11

个百分点。

93%

81%

72%

8~12万

12万以上

整体客户

三鑫

智慧星

智胜人生

平安福

尊越人生

22

客户分险种分析——各险种的被保人均存在各自的特点

除三鑫的被保人与整体客户情况类似外；其他险种的被保人均存在各自的特点：

智慧星——少儿万能，所有被保人均为子女

智胜人生——被保人为本人和配偶的比例均提升13个百分点

平安福——被保人为本人和配偶的比例分别提升15、5个百分点

尊越人生——被保人为子女的比例提升了19个百分点

本人

45%

配偶

子女

36%

16%

整体客户

三鑫

智慧星

智胜人生

平安福

尊越人生

23

客户分险种分析——智慧星客户更年轻、智胜和尊越客户大龄化

三鑫、平安福的投保人年龄分布与客户整体情况类似，而其他险种的投保人存在各自的特点：

智慧星——智慧星的客户群体更年轻，26~35岁的客户占比相比整体提升了20个百分点；

智胜人生——智胜人生的36~45的客户群体比整体提升了5个百分点，46~55的提升了6个百分

点；

尊越人生——尊越人生的客户群体最为大龄化，36~45、46~55、>55岁的客户较客户整体分

别提升了9、10、5个百分点。

<18岁

38%

18~25

26~35

36%

36~45

46~55

>55

14%

1%

整体客户

三鑫

智慧星

智胜人生

平安福

尊越人生

24

大数据让客户的特性更具体

在观察分险种客户属性的时候，由于产品的针对人群不同，依然存在部分差异，业务

员可针对客户实际情况进行险种推荐：

智慧星——客户必然是为子女投保的同时，其年龄段也更多的集中在26~35；

智胜人生——客户更倾向于为自己及配偶投保；年龄也较大龄化；

平安福——对客户年收入要求更高；

尊越人生——不仅对客户年收入更高，更多的客户选择被保人为子女进行财富传承，

而其客户年龄相比其他险种最大龄化。

25

大数据在我司应用的SWOT分析

通过使用大数据对目标业务员和目标客户的分析后，可以更准确定位目标业务员助力

２０１５年产品策略，也可以更好的帮助业务员定位目标客户。但依然存在诸多问题亟待

解决，将大数据运用到我司实际工作中充满了机遇与挑战。

1、平安的综合金融可带来更多的数据获取渠
道；
2、科技投入力度强，有强大的技术后台支持；

1、大数据的应用需要客户以及业务员信息的更
多维度
2、分析的数据更多的来源于本公司历史数据，
没有平台有效的获取未知数据进行分析；
3、数据权限的管控导致无法整合数据用以更有
效的分析。

1、大数据应用下的精准定位可合理分配公司资
源、制定更具有导向性的营销方案、提升业务员
开拓客户的效率、更精准的挖掘并满足客户需求
可形成良性循环；
2、在“互联网+”时代可以争取更多的平台以
获取数据；
3、大数据分析技术的提升、人才的急剧增加；

数据（尤其是客户数据）的大范围使用容易造成
信息泄露；

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关于数据口径的说明

业务员分析：

一、数据源为Cow库，选取了2014年全年所有营销口径的保单数据；

二、职级中，剔除了行销经理的数据；

三、学历中，由于初中、硕士研究生、博士研究生、其它合计只占0.1%，故剔除后

只保留中专、高中、大学专科、大学本科；

四、婚姻中，由于同居、再婚、丧偶合计只占0.2%，故剔除后只保留了未婚、已

婚、离婚；

五、由于业务员的甄选是为了创造更大的保费收入，而由于产品件均较为固定，故选

取件数作为甄别条件，而全年件数大于25件的业务员为少数，故全年承保件数上限设定

为25件；

六、经过以上筛选条件，2014年全年共有保单记录154201条。

客户分析：

客户分析数据来源于MIS《年累计承保投保客户分析（按客户，二级机构）》

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