《2012年度中国联络中心与BPO产业大会》于2012年4月12-13日在曾召开APEC领导人会议的上海国际会议中心隆重举行。峰会由呼叫中心与BPO行业资讯网（51Callcenter）主办，中国呼叫中心与BPO产业联盟(CNCBA)、4PS国际标准组织指导，4000余位海内外嘉宾参加了该会。4PS标准全球发起人/CNCBA主席颜晓滨、人力资源和社会保障部科学研究院副院长/中国劳动学会劳动标准委员会会长王竞等来自政府及企业的50位中外嘉宾50场主题演讲。
高博技术与战略研究所首席研究员郭德生做了主题为“关于保险电销客户资源的思考”的演讲。如下为活动现场演讲实录，如需完整观看所有内容，请登陆：http://www.51callcenter.com/2012
郭德生：谢谢。关于客户资源的问题，应该说315之后是一个比较敏感的事情，很多公司也都跟我进行了沟通，我就沟通的成果跟大家做一些分享。
做保险电销的客户资源，不外乎就是电销客户数据问题，这是很简单的一个事情。在最近这十年以来，做保险电销和网络销售和电视销售以及现在有些公司开始尝试的电销视频销售，应该说进行了很多探讨。
一个新的客户渠道或者说从保险角度讲，开展保险电销就如同在一个新的阵营里要进行一场新的战斗一样。一个新的战斗，要规划起来，打仗意味着两个条件，就是要兵精粮足，没有一支很好的队伍是不行的，但有了一个队伍没有很好的粮草供应，也同样这场战斗是打不好的。所以解决电销客户资源问题就相当于我们今天要解决兵精粮足里面的“粮足”问题，就是要解决粮草供应问题。
这次315中央台的活动里把做数据资源的罗维、邓白氏公司进行了曝光，还曝光了很多外资公司，应该说很有所指。其实没有邓白氏之前，罗维公司是一个艰苦奋斗的公司，最早是一个新疆人带着几万块到上海来，几年的艰苦打拼把罗维公司做得有声有色。七年以后美国邓白氏公司看上了他，据说当时是4亿收购了罗维公司，所以就有了今天的罗维邓白氏公司。但美国人进入中国市场，按照美国人的游戏规则，规规矩矩的用国际标准来做，恐怕也就没有今天的事情了。做数据的事情，一个外国人特别是美国的公司，如果倒退30年以前，这样的公司进来，中国的枪口一定会瞄准。一谈数据，一定是最敏感的东西。任何数据，对于一个外国公司特别是像美国人这样的公司，都会引起中国政府管理部门高度重视。如果他规规矩矩的，像改革开放之后中国第一家这样的公司一样很好的做下去，在国际上是很有影响力的。但没想到做了几年以后，感觉到挣钱不多，就按照中国人的玩法，一步一步的这么做下去。今天315其实说明了一点，他玩过头，玩大发了。没有按照相应的规定的做法，所以才有了今天的结果。但很可惜，像罗维公司的很多员工，据说今天还在公安机关里面。公司被查封了以后，人员也受到很大的牵扯。
这个事情，势必引起所有与数据有关、数据使用的公司高度重视和敏感。保险公司监管部门就是保监会，必然在这方面就加管了很多相应的管理措施和办法。作为我们过去从保险公司出来的人，在这方面我们其实早有警觉。特别是我们更加关注的是关于《个人信息保护法》的出台。个人信息保护法的出台时间点对我们来讲，如果能敏感的分析和认识，将是一个分水岭。依法可依的时代到来了。数据使用和政法部门出现的案例，我们还可以说是在法律边缘甚至套用引用一些法律实施的手段在处罚。个人信息法出来以后，完全就是有法可依的年代了。这里面，我们可以更加看到几十家保险公司已经把电话销售、网络销售、视频销售工作做起来，是不可能停顿的，而对新渠道、新措施、新方案的实施，很明显带来很大的收益。今天的315其实给大家一个很高的警觉，未来数据资源的争夺、市场竞争上，我们认为应该是更加激烈的。这种激烈，就意味着一旦《个人信息保护法》出台以后，那个时候你再使用个人信息，那就很严格的条条框框、制度、规矩出来了。现在其实没有一些很明确、详细的规定说哪些信息可用，哪些信息不可用，哪些信息的来源合法还是不合法，很难找到这么一个东西。都是各地有各地的说法，各地有各地的章程。所以我们认为，一些聪明的保险公司现在其实是一个最好的机会，要关注和加强在这方面的使用。坦率说，有些保险公司做赠险销售的活动，大量的赠险销售积累到你的客户资源上，将来这个市场划分，市场基本格局就形成了。今天你只要赠险成功了以后，我是做寿险的，寿险公司都是以政险数据在进行销售，这是一个很好的模式。一旦成功以后，你使用三五年，应该说是没有法律问题存在的。客户有投诉、建议，那是客户服务的问题，但法律问题是不存在的。这个时候，如果聪明的公司大量的数据资源能通过这种渠道获得，会解决一个很大的法律问题。市场在数据的使用上，资源是有限度的。这种资源的限度，一定将来有一天是饱和的。真正的法律完善出来，谁把数据占有和完善好，将来的市场划分基本就奠定了胜利的基础。如果看到这一点，任何使用数据资源的公司，都认为当前信息保护法还没有出台，应该加强这方面的动作。
高博技术与战略研究所首席研究员郭德生
但我们应该从中看到，像保险公司的监管政策，以各地方保监局为例，也都有各种不同的规定出台。比如北京市保监局发布了《关于今年销售误导综合治理的工作方案》，要加强重点渠道销售行为的监管，同时加大了违规出发的力度。当然，我们更应该看到公民自我保护意识在逐步增强。
今天不是说跟大家谈用各种各样的手段、方式取得各种数据的问题，我们要从数据管理的角度和大家做一个分析和研讨。
从数据角度，我们要观察业务的运行情况，分析业务运行的状态，寻找它的原因和整改措施，以期达到科学合理使用和挖掘客户的数据资源。
作为一个寿险公司，我们看到数据管理有一个基本架构，在这个数据管理的基本流程来讲，大体上都是这么一个情况：
首先第一步，一定是有数据资源的取得以后，有一个数据导入的问题。数据导入以后，就存在着一个数据拨打量的问题。然后再分析数据使用和拨打过程中它的有效数据量是多少。有效数据量里面，还要测评到它的拨通数据量以及可以销售的数据量，因为数据要进行特定人群的销售。紧接着就涉及直接销售和赠险的问题，以电话销售为例，才有了承保的数据量。这是基本的电话销售使用中数据的一个使用流程。
第二步，在这个流程过程中，从导入、拨打有效数据上讲，都存在着各种各样的情况，我们这里有一个简单的比喻，比如未拨的什么情况，无效的什么情况，联系不到的什么情况，赠险失败的什么情况，进一步的延伸来观测。另外，我们把上述的关于数据管理划分为五块进行研究，启用、清洗、接触、销售受理、承保成交进行阶段式的划分。通过阶段式的划分，对数据进行必要监测和分析，在不同的阶段，我们要监测一些东西，比如数据的导入数据量、拨打数据量、拨打次数、有效数据量、拨打次数、拨打数据量、拨打次数，可以进行直接销售的数据又是什么情况。赠险成功的数据量、拨打次数以及赠险量、受理数据量拨打次数、受理次数和受理金额以及到最后一个环节，我们就要观测承保数据量拨打次数、承保件数以及承保金额等等，这些都是我们在数据使用中要观察分析和研讨的东西。
客户数据资源从分类讲，大体上有几个方面的考虑：首先，我们要看到保险公司原有客户资源的使用。比如说过去传统销售讲，应该说更多的是个险销售的群体，这在老的大的保险公司都占有主要的客户资源。原有的个险、银行保险、团险的数据量是几个基础的最大的数据量。最近几年银行保险数据量占了主体。再就是续期客户数据量、合同到期客户数据量、电子商务客户数据量、孤儿保单客户数据量、失效客户数据量，应该进行拆分、划分，有效利用。每个项目里面，都有很多文章可做。目前做电话销售的很多公司，也采用的方式是很重要的，就是代理公司进行兼业代理也好，专业代理也好承保的客户数据。比如说银行合作的，我们旅行社合作的，机票代理合作的，等等很多这样的合作单位，在市场上有上千家这样的公司和保险公司有这样的合作关系。过往的合作数据，都是可以使用的。第三就是通过各种各样的方式获取的各家保险公司不同形式的赠险获取的客户数据。
除了上述三种最基础的数据获取方式之外，还有获取循环使用的原有数据客户数据，有很多公司没有引起高度重视和很好的利用，其实是一种很好的浪费。还有进行二次开发的老客户，是带来产能最高的客户。最后一种，也是有些公司存在的一些情况，就是裸号拨测、盲打、或者通过特出渠道获取的客户数据进入保险电销。
座席员和客户数据的使用关系。我们重点不是讲座席员的问题，其实座席员有更多文章可做，但任何一个座席员如果在保险公司干的时间长，他必然而然有四个成长阶段：试用期阶段、稳定期阶段、成长期阶段、自主经营阶段，不同时期的座席员表现的方式是不一样的。其实对数据的使用，在不同的使用阶段应该是有很大区分的，就是我前面讲的客户资源获取和今天我们座席员应该如何配合配套来有效和充分、有价值、有效益使用的问题。比如试用期阶段，这时候座席员的表现，因为他是刚刚进入这个行业的一个新人，一般来说，从表现上有一定的执行力，但他的专业力很弱，而且心理是脆弱的。做电销行业其实战胜的最大的问题，就是心理承受问题。所以往往脱落期比较高。过了六个月以后，试用期阶段就会克服很多这方面的问题。一旦进入了稳定期阶段，表现形式是技能有所提升，对公司激励的关注度高。销售行业都有激励政策，所以他会很关心在这个时期你的月度的激励政策、季度激励政策或某一个项目的激励政策、年度激励政策有很大的关注度。他对激励政策感兴趣的时候，他会表现得很充分，会有很好的业绩。但是，也有一种明显的表示就是希望公司有更多的培训需求。这个阶段的时间，我们一般观测到他持续的时间是九到十二个月，甚至更长时间。第三就是成长期阶段，这个阶段往往要靠公司管理来引导进入，这个阶段展现出士气高涨、团队合作精神加强、产能大大提高、业绩基本摆脱公司激励方案，产品策略的影响，对产品往往比较关注，觉得好的产品才能做好，其实一个老道的销售员，什么产品在他手里都好卖，他知道产品适应什么样的人，他有自我分析鉴别能力。在成长期阶段，应该是公司很关注的阶段，这个阶段一般是15个月甚至更长的时间，是公司建立核心团队的基础。第四阶段人员是完全为公司创造价值利润的人员。这是一个自然演变的过程。公司管理者这个时候要对他们有很好的关注。业绩是持续稳定的增长，团队氛围高，而且对公司忠诚度高，公司对这方面的经营成本是明显降低，能给公司带来较好的效益。
我们所说的业务员的四个阶段，每个座席员的不同阶段的发展的情况是有特性的，他的技能表现是不同的，稳定状态是不同的，所以要根据数据来源不同、数据分析使用状况不同要分门别类的进行科学配置才能使得我们的数据产能得到最优化。数据落实到使用者身上，就应该有细分，有很好的科学处理。
我们再讲一下客户数据的使用效益问题。现阶段我们观测到一些公司，从一般的座席员的情况讲，每条数据的平均拨打次数一般是1.5到2.5次，每条数据。这是极为普遍的一个情况。其实最基本的要求，就是我们后面讲到的，一个新数据首次拨打的时候，使用周期应该在三个月以内，拨打次数不少于三次，不能说头一次没有谈成或者说谈话效果不好，没有和客户取得很好的联系，就把这个客户丢掉了，其实这是资源最大的浪费。这一点上，很多公司并没有很好的认识到。我们要在重视提高销售技巧的前提下，提高有效拨打次数是提高数据利用率的主要手段。
讲数据的使用效益，从另外一个方面观测，我们看到一般情况下，已经承保受理的数据平均拨打次数是比较高的，一般不是一次两次能完成的。每一条数据平均拨打三到六次，成功几率是最高的。往往跟进类的数据是比较低，每条三到四次。提高跟进类数据的拨打次数，往往能很快收到效益。
还有就是待接触的数据，往往通话的时候对方会说很忙，没有时间，或者声音质量不好，没有听清楚，或者在开车，或者其他人在监听，有的甚至在坐地铁或者外面干扰很大，等等很多情况。并没有非常肯定坚决的说给你一个回答，说你不许再打了。这种数据的拨打次数的利用率往往也不足。一般每条都在两次以下，就进入淘汰池里面了。这也是很大的浪费。我们一般建议营销队伍要适当的对于拨打时间进行调整、对拨打次数进行调整，提高和客户接触的频率和次数。
客户数据的使用效益第三方面，平均拨打次数体现了机构对数据的利用率和重视度。另外，公私要重视加保数据和赠险合作数据的使用。平均拨打次数我们把数据分成四类：一类是加保的数据，成功率能在4.5%，赠险数据成功率一般在3%，优选的数据能在2.5%，普通数据在2%。这是比较好的情况。每一条里面，其实都有很多文章可做，我只是做了一个大体的说法而已。
这个数据摆出来，主要是让我们使用者能看到你购买的一个最初的产品，一旦你的产品进行升级换代或者产品有更多需求的时候，或者对客户进行再次沟通的时候，客户对你的认知度原有的基础上已经增强了，这个时候你接触的成功率是很高的。所以往往看到保险公司在月底冲刺或者年底冲刺或者某此高峰会的时候，打加保客户是很高的，因为加保客户的成功率很高。原来客户可能只是一个月交一千块钱的客户，通过加保可能第二、第三张保单就开发出来了，月交达到二千三千。所以利用好原有的加保数据，在这方面要精耕细作，这是提高产能很重要的一个方面。
同时要看到赠险很好的科学的使用。它产生的数据远远高于普通客户数据。因为客户已经有了第一次的接触，对公司有了基本的了解以后，你再适当的进行主产品的销售，客户成功率是很高的。
这里有一个图，对一个公司的观测数据，还是很科学、准确的一个分析。就是受理数据在各通次的分布图。拨打客户第一次数据到第十次，高峰值第三、四、五、六次都是值得关注的，特别是第四次，成功率往往能达到14.7%。一条数据的使用，你要有一个科学的分析认识的话，就能看到他给你带来非常明显的差异和效果。但通过数据图也要看到其他的关系，就是后面这些文字所描述的，受理数据通过分布状态看，通话次数应保持在一定范围内，超过一定范围，拨打次数越多，成功几率越显著变化。超过六次以后，跟客户接触越多说明成功率越低，客户反感了，讨厌了，甚至于将来会进行投诉了。这也是在电销行业里要非常关注的一个事情。你要把握好三至六通，这个时候你的成功率是最高的。
数据的产出。件均保费与数据产能是有关系的。全国城市件均保费平均在5000，最高的城市达到6700甚至7000，保费最低的城市是3000左右。所以可以看出件均与产能保持正相关的关系，件均与当地市场的营销能力、机构的营销策略以及数据质量，都是有很大关系的。我们要重点关注数据质量问题。件均过高，其实也不一定是好事，因为这个单位不一定很稳定，它应该有一个合理的状态。对后期加保也是有影响的。件均过低也是有影响的，不利于产能的提高。稳定件均的前提下，提升成交率是提升产能的手段。
数据成功率与数据产能的关系。每一条数据，可能我一天要用几万条数据，一年下来可能几千万数据，最后年底会有统算，每一条数据带来的效益是多少钱，是可以体现出来的。比如加保的数据，每一个加保数据拨打过程中一条成功可以带来270块的产能。赠险只有20块钱，而普通数据就5块钱。这就是数据带来的价值。
目前赠险转化率与普通数据成功率比例一般情况下是3比1至4比1的关系，通常是赠险带来的保费收入要高于普通数据30%到40%，选择赠险销售要合算好赠险采集成本与普通数据的销售成本的投产比关系。使用赠险数据销售，适用于有一定销售经验或销售业绩较好且比较稳定、销售技能较强的座席员，从而最大化的提高赠险数据使用效率。深度挖掘加保客户，充分使用赠险客户资源，准确定位客户需求，开发使用不同人群的保险产品，才能有效提高产能和产量。
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