ビッグデータによる精密マーケティング（張昌：ビッグデータは精密マーケティングに役立つ）

張昌：ビッグデータは精密マーケティングに役立つ

ビッグデータは保険消費者の日常的な行動を表し、保険需要の分析に使用できます。従来の保険会社が利用できるデータは、保険契約者や被保険者の人口統計情報、医療情報、損害履歴などのみです。ビッグデータ技術は保険業界に新しいデータタイプを提供します。たとえば、保険テクノロジー企業は、モノのインターネットや一部のウェアラブルデバイスを通じて、運転行動、身体活動、健康状態などの情報を得ることができます。保険テクノロジー企業は、モバイルアプリケーションやオンラインメディアを通じて、生活習慣、オンライン購入行動、ソーシャルメディア活動などの行動データを収集できます。ビッグデータテクノロジーは消費者情報を取得した後、それをさらに分析して判断します。たとえば、オンラインで保険を購入する顧客は、ビッグデータ技術によって「頻繁にインターネットを閲覧している」と判断されます。銀行システムに足跡を残す顧客は、金融参加度が高いとみなされます。このように、ビッグデータ技術は、情報を取得して分析し、顧客グループを理解することで、早期のマーケティングに役立ち、オンデマンドで製品やサービスを提供できるようになります。

家族構造のマーケティング価値

ビッグデータ技術により、被保険者の家族構成や子供の年齢を判断し、家族特性と保険ニーズの統計的関係を分析し、ターゲットを絞ったマーケティングを提供します。家族は社会生活の基本単位です。一方で未成年の子どもを育てる責任があり、他方で退職した高齢者や働くことができない人々を支えなければなりません。家族に健康なメンバーが多く、仕事が安定して安全であればあるほど、家族の財源はより安全になり、家族がリスクに抵抗する能力も強くなります。そのため、子供が多く兄弟が少ない家庭では保険の需要が高く、重要なマーケティングターゲットとなります。さらに、ビッグデータ技術の分析によると、新生児がいる家庭では、新生児がこれまで保険に加入したことがないため、新生児向けの保険購入を優先する傾向があることがわかっています。そして、ライフサイクル理論によれば、子供が成長するにつれて、合理的な家族は家族の保護機能を補完するために、家族の主な労働力に保険を割り当てることになります。したがって、新米の親にとっては、販売の焦点は新生児に置かれるべきです。学齢期の子供を持つ親はキャリアの重要な段階にあり、子供を育てるためにもっとお金が必要です。現時点では、販売の焦点は親に向けられるべきです。

個人の属性のマーケティング価値

モバイル アプリの使用情報は、保険のマーケティング価値を示唆します。ゲームのショートビデオに夢中になるという行動は、個人のリスク選好、自制心の低さ、近視眼性を反映しており、これらの人々は保険の必要性が低い。携帯電話の娯楽に依存している人々は、携帯電話の「仮想世界」の中で日々暮らし、短期的な幸福に浸り、長期的な計画を持たないため、保険のニーズを持つことは困難です。さらに、このグループの人々は保険に対する意識が低く、保険の補償内容も低くなります。このタイプの人々は、短期保険を購入する傾向が強いかもしれません。この場合、マーケティング時に比較的短期の保険を勧めて長期的な関係を構築し、保険の更新時に一定の割引を与えることができます。

オンラインショッピング情報とモバイル決済頻度は、個人の電子機器の使用範囲と高い相関関係があり、オンライン保険マーケティングにも関連しています。被保険者がオンライン ショッピングに慣れていて、携帯電話を頻繁に使用し、支払いを完全に電子的に行う場合、オンラインで保険を購入する可能性が高くなるため、このような人々のマーケティング価値は高くなります。

保険行動のマーケティング価値

ビッグデータ技術によって記録された、さまざまな商品の組み合わせを繰り返し試す保険契約者の保険行動は、購入意欲が強くなり、保険に対する需要が高まっていることを示唆しています。購買意向とは、消費者が特定の購買行動をとる意思がある確率を指します。購入意向と購入行動の関係は、ほとんどの学者によっても肯定されており、一般的に購入意向は消費者の購入行動を予測するために使用できると考えられています。実際のオンライン保険申込では、被保険者が購入する商品を確認し、健康申告を完了すれば、支払いの有無にかかわらず、申込書が生成され、記録されます。そのため、保険金を支払う前に被保険者が保険金額を常に変更するという行動データが存在します。大きな買い物は慎重に行われることが多く、特に長期保険は少なくとも今後 5 年間の計画であるため、さらに注意が必要です。したがって、リクエストの数は保険契約者の購入意欲を示す良い指標となります。試行回数が多いほど、保険契約者の購入意欲が高いことを示し、より多くの商品を推奨することができます。

ビッグデータから得られた他の保険行為を最近行った個人の保険需要は低く、保険ブローカーの保険需要も低くなっています。最近保険を購入した人は、すでに一定レベルの保護を受けているため、短期的には補償範囲の狭い補足保険を購入する可能性が高くなります。保険ブローカーが購入する保険の補償範囲も比較的低くなります。なぜなら、保険ブローカー自身やその家族は、すでに十分な保険に加入しており、保険需要をさらに生み出すことができないため、購入量が少なくなるからです。これら 2 つのグループの人々にとって、マーケティング価値は低くなります。

上記の要素に加えて、ビッグデータ技術は研究のためのより多くの消費者行動情報を提供します。現実には、特定のマーケティング環境において、消費者のさまざまな行動は、合理的な判断、社会文化、性格心理学などの複数の要因の結果であることが多いです。ビッグデータ技術は、消費者行動に関連するデータを収集・分析し、消費者行動の背後にある潜在的なニーズを深く探究し、マーケティング戦略に効果的なガイダンスを提供することができます。さらに、顧客ニーズやリスク分析がより充実すれば、保険会社はビッグデータによる顧客行動の判断に基づいて顧客にパーソナライズされた支援策を提供できるようになり、激しい市場競争で優位に立つことができるようになります。

（著者の張昌は北京大学経済学院リスク管理・保険学科の博士課程の学生です）

この記事は中国銀行保険ニュースより引用したものです。