数据挖掘与复购：从“沉睡客户”到“二次开发”

《数据挖掘与复购：从“沉睡客户”到“二次开发”》
主讲：赖江老师
【课程背景】在寿险行业竞争日趋激烈的当下，新客户获取成本持续攀升，老客户二次开发与复购已成为业绩增长的核心突破口。但多数寿险销售人员在老客户经营中常陷入两大困境：一是“无的放矢”，不了解老客户现有保单结构，不清楚其潜在需求，导致推荐产品与客户需求错位；二是“低效维护”，投入大量时间精力维护客户关系，却因缺乏精准需求锚点，难以转化为实际业绩。
如今AI技术的成熟应用，为老客户数据挖掘与复购转化注入全新活力——AI可快速梳理客户保单结构、精准预测潜在需求、智能推送跟进策略。但寿险销售团队在实际应用中仍面临诸多困惑：
AI如何精准分析客户现有保单，定位潜在补充需求（如重疾险客户的医疗险补充、寿险客户的养老险延伸）？
如何借助AI工具识别“沉睡客户”中的高价值复购对象，避免资源浪费？
如何将AI挖掘的需求数据转化为精准的营销话术，提升老客户接受度？
如何通过AI驱动的续保与加保提醒策略，实现老客户长期价值深耕？
本课程基于寿险老客户经营全场景逻辑，融合AI数据挖掘技术与复购转化实战技巧，结合大量老客户二次开发案例，系统拆解“AI赋能老客户数据挖掘与复购”的方法与流程，厘清老客户需求洞察与情感维系的关键点，有效提升寿险销售团队的老客户盘活能力、AI工具应用能力及复购转化效率。
【课程收益】1. 全面理解数据挖掘与AI技术在老客户复购中的核心价值，明确老客户二次开发的核心逻辑与AI应用边界。
2. 掌握寿险老客户保单结构分析方法，明确不同保单类型对应的潜在需求延伸方向。
3. 学会运用3类AI工具（保单梳理、需求预测、跟进提醒）精准挖掘老客户潜在需求，定位高价值复购对象。
4. 掌握基于数据洞察的老客户营销话术设计技巧，能将需求痛点与产品价值精准匹配，提升沟通效率。
5. 明确不同老客户类型（沉睡客户、活跃客户、高净值客户）的复购激活策略与AI工具适配方法。
6. 掌握AI驱动的续保与加保提醒全流程技巧，避免客户流失，提升主动复购率。
7. 学会用AI工具搭建老客户长期经营体系，实现客户需求的动态追踪与持续转化。
【课程对象】寿险销售团队成员、寿险销售主管、寿险客户经营专员、寿险营销培训师
【课程时间】1天(6 小时/天)
【课程大纲】一、认知破局：为什么老客户复购需要数据挖掘+AI？1. 老客户经营的痛点解析与破局方向- 当前老客户经营常见困境：需求不明、维护低效、转化困难的根源
- 数据挖掘对老客户复购的核心价值：从“盲目维护”到“精准触达”的转变
- AI赋能老客户数据挖掘的3大优势：高效梳理、精准预测、智能跟进
- 案例：某寿险团队借助“数据挖掘+AI”实现老客户复购率提升40%的实战经验
2. 老客户复购的“数据-需求-转化”逻辑链- 老客户决策心理：从“信任基础”到“需求匹配”的复购路径
- 老客户复购的4大核心前提：需求精准、时机恰当、话术适配、服务延续
- AI与数据挖掘的结合点：哪些环节可借AI提效，哪些环节需强化人文服务？
- 课堂讨论：你在老客户经营中曾遇到哪些低效问题？如果有数据支撑会如何改善？
二、前期准备：AI如何助力精准挖掘老客户潜在需求？1. 老客户数据的AI精准拆解- 核心数据维度：保单结构（险种、保额、缴费期）、客户画像（年龄、家庭结构、职业）、历史互动数据（咨询记录、服务反馈）
- AI工具应用：借助保单分析工具快速梳理客户保障缺口，预测潜在需求（如重疾险客户适配医疗险、少儿险客户延伸教育金险）
- 从数据到需求：不同保单类型对应的高概率复购方向与需求优先级排序
- 工具：老客户需求挖掘数据清单及AI分析模板
2. “沉睡客户”的AI识别与价值分级- 沉睡客户的界定标准：无互动时长、未续保提醒、有保障缺口的核心特征
- AI工具应用：用客户分层工具批量识别高价值沉睡客户（高保额潜力、家庭责任重、历史信任度高）
- 客户价值分级：按复购潜力、维护成本、信任基础搭建老客户分级管理体系
- 案例：某寿险销冠的AI客户分级管理方法与沉睡客户激活实例
- 演练：用AI工具为一组老客户数据进行需求挖掘与价值分级
三、核心技能：AI+数据驱动的复购转化实战1. 基于数据洞察的复购话术设计- 开篇破冰：结合客户保单数据的2种精准开场方式（需求提醒式、保障升级式）
- 主体沟通：用“现有保障分析+缺口预警+解决方案”构建话术主线，融入数据支撑
- 异议化解：针对“已有保险”“暂时不需要”等常见异议的Data-Backed话术技巧
- 案例：不同保单类型老客户的复购话术拆解（重疾险延伸医疗险、寿险延伸养老险）
2. AI驱动的续保与加保提醒全流程- 第一步：用AI工具设置智能提醒节点（续保到期前30天、保障缺口适配期、客户重要节点）
- 第二步：个性化提醒内容生成（结合客户保单数据、家庭情况定制提醒话术）
- 第三步：多渠道提醒适配（短信、微信、电话的话术差异化设计与AI工具联动）
- 第四步：提醒后的跟进策略：基于客户反馈的AI话术优化与需求深化
- 工具：续保与加保提醒AI工具清单及操作指南
- 演练：分组为指定类型老客户设计AI驱动的续保/加保提醒全流程方案
3. 不同类型老客户的复购激活技巧- 沉睡客户：唤醒型策略（数据化保障回顾+福利型激活钩子）
- 活跃客户：升级型策略（需求动态追踪+新品适配推荐）
- 高净值客户：定制型策略（全家庭保障规划+资产传承配套）
- 课堂练习：针对“沉睡的重疾险客户”设计复购激活话术与AI提醒方案
四、场景落地：AI+数据的老客户长期经营体系搭建1. 老客户需求的动态追踪与更新- 用AI工具记录客户生命周期变化（家庭结构、职业、收入），更新需求画像
- 定期数据复盘：月度老客户需求更新与复购机会排查流程
- 个性化服务适配：基于数据的老客户服务内容定制（保单年检、需求解读、理赔协助）
- 实操演练：分组搭建个人老客户数据追踪与需求更新体系
2. 复购后的客户价值深耕策略- 用AI工具记录复购客户反馈，优化后续服务与产品推荐
- 转介绍场景：基于客户复购体验的数据化转介绍话术设计
- 长期绑定：通过AI驱动的定期保单年检、需求升级提醒实现客户终身价值挖掘
- 工具：老客户长期经营数据追踪表
3. 团队老客户数据体系的共建与迭代- 团队优质复购案例与数据洞察的收集与标准化整理方法
- 借助AI工具实现团队老客户数据的共享检索与需求预警联动
- 新人老客户经营能力的快速复制路径：数据工具+话术模板的标准化应用
- 案例：某寿险团队通过共建老客户数据体系实现团队复购率整体提升28%
五、总结复盘：工具落地与能力提升计划1. 核心知识点回顾：数据挖掘+AI赋能老客户复购的关键动作与避坑点
2. 个人能力评估：数据解读、AI应用、话术设计的优势与短板分析
3. 落地行动计划：30天内AI+数据驱动老客户经营的实操任务清单（数据梳理、工具练习、客户应用、复盘优化）
4. 答疑解惑：针对实际工作中的老客户数据挖掘与复购转化问题进行现场解答与指导

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