استراتژی­های حفظ مشتری­ در صنعت بیمه

استراتژی­های حفظ مشتری­ در صنعت بیمه

شطرنج‌‌بازان

 

جذب مشتری­های جدید و حفظ آن­ها، چالش همیشگیِ بیمه­ هاست، زیرا در این صنعت، بنگاه­ها کم­وبیش پیشنهادهای مشابهی ارائه می­دهند و کانال­های دسترسی به مشتری­ها هم بسیار محدودند. بر اساس آمارهای منتشرشده از سوی IIAD (Independent Insurance Agents of Dallas)، شرکت­های بزرگ به طور متوسط 93 تا 95 درصد از مشتری­های خود را حفظ می­کنند، درحالی‌که این رقم در صنعت بیمه برابر با 84 درصد است.

با این همه، با وجود پیشرفت­ های تکنولوژی­ و ظهور پلتفرم ­های دیجیتال، بیمه­ها می­توانند ارتباطات خود را با مشتری­ها گسترش دهند، داده­های ضروی را جمع­آوری کنند و برنامه­های وفاداری شخصی ­سازی­­ شده را برای حفظ آن­ها ارائه دهند.

چالش وفاداری در صنعت بیمه

هزینه جذب یک مشتری جدید در این صنعت، 7 تا 9 برابر هزینه حفظ آن­هاست. هم‌چنین، بر اساس داده­های IBM هزینه­های جذب هر روز در حال رشد است، به‌طوری­که هزینه جذب مشتری­های جدید در حال افزایش از 15.8 درصد مبلغ ناخالص قرارداد بیمه در سال 2018، به 17.9 درصد در سال 2022 است. با وجود هزینه گزاف قراردادهای تازه، بررسی­ها نشان می­دهد که حتی همین حالا هم شرکت­های بیمه، بیش از سرمایه­گذاری روی حفظ مشتری­های موجود، بر جذب خریداران جدید تمرکز کرده­اند.

در سیستم­های موجود، مشتری­ها در آغاز تخفیف­های آن­چنانی دریافت می­کنند، اما پس از عضویت و برای تمدید قرارداد، مبالغ بیشتری از آن­ها درخواست می­شود. به عبارتی، برای وفاداری خود تنبیه می­شوند. شاید به همین دلیل است که اغلب افراد پس از پایان قرارداد خود، به دنبال بیمه­ جدید می­گردند.

اما نباید فراموش کنیم که مشتری­های وفادار، نه‌تنها هزینه­های شما را کاهش می­دهند، بلکه تبلیغات رایگانی هم برای برند شما هستند. از همین رو، در سال­های اخیر، برخی از شرکت­های بیمه تلاش­هایی را برای حفظ مشتری­ صورت داده­اند، ازجمله شخصی­سازی پیشنهادها و ارائه مشوق­ها. بر اساس داده­های Earnix، 60 درصد از شرکت­هایی که در مسیر شخصی­سازی پیشرفت­های شایانی داشته­اند، شاهد افزایش چشم‌گیر درآمد به ازای هر مشتری هستند. بر همین اساس، 81 درصد گزارش کرده­اند که این تغییر سبب بهبود آمار مربوط به حفظ مشتری در سازمان شده است.

  1. استراتژی­های حفظ مشتری

نارضایتی مشتری­ها همچون طاعونی صنعت بیمه را آلوده کرده است و از همین رو، حفظ مشتری و وفاداری آن‌ها چالشی دشوار به شمار می­آید. شاید ارائه چند نمونه از آمارهای موجود، به روشن شدن موضوع کمک کند. مطابق با گزارش­های J.D.Power در سال 2020، تنها 50 درصد از مشتری­های بیمه­های خودرویی، حامی برند بیمه خود بوده­اند و فقط یک‌سوم آن­ها از خدمات ارائه­شده رضایت داشتند. جالب است بدانید که نارضایتی مشتری­ها در این بخش کاملاً صعودی است. آمار مشابهی از سوی بیمه ­های سلامت در سال 2019 و 2020 و در تایید این آمار، گزارش­ شده است.

علاوه بر تمام چالش­های فوق، باید اشاره کرد که حالا بیمه به یک کالای محض بدل شده است. در بازار بیمه‌های موجود، تفاوت بین کالاها تنها بر اساس قیمت صورت می­گیرد و خریداران همیشه به دنبال فروشنده‌ای هستند که کمترین قیمت را ارائه می­کند. بااین‌حال، شرکت­ها در تلاش‌اند با وجود پلتفرم­های دیجیتال و امکان ارتباط هرچه بیشتر، این نگاه کالایی خریداران را تغییر دهند. از سوی دیگر، پیشنهادهای شخصی­سازی‌شده برای هر نفر و مشوق­های همیشگی برای حامیان قدیمی، از دیگر مواردی هستند که حالا بیش از هر زمانی برای حفظ این سرمایه، به کار گرفته می­شوند.

  • شخصی­سازی

شما نمی­توانید بر اساس تصورات خودتان، پیشنهادها را شخصی­سازی کنید. برای این ­کار نیاز به اطلاعات دارید و از همین رو، اطلاعات ستون فقرات حفظ مشتری در صنعت بیمه به شمار می­رود؛ تکرار می­کنیم، ستون فقرات. طبق گزارش BusinessWire، 75 درصد از خریداران تمایل دارند داده­های شخصی خود را در ازای دریافت تخفیف و سرویس­های شخصی، به اشتراک بگذارند. پس به دست آوردن اطلاعات آن‌قدر دشوار نیست اگر اندکی سر کیسه را شُل کنید.

  • مانیتورینگ و جمع­آوری داده

احتمالا با خودتان تصور می­کنید که می­توانید با تکمیل یک فرم در هنگام ثبت­نام، اطلاعات مورد نیاز را جمع‌آوری کرده و پیشنهادهایتان را شخصی کنید و هیچ هزینه­ای هم نکنید. خب، باید بگوییم تصور شما صحیح نیست. داده­های به‌دست­آمده از این فرم­ها، تنها می­توانند برای ارائه بهترین پیشنهاد، آن ­هم هنگام ثبت‌نام به شما کمک کنند. اما در زمان تمدید بیمه، شما نیاز به داده­­هایی از جنس متفاوت دارید. برای به دست آوردن این داده­های گران­بها، باید بهای آن را پرداخت کنید. بیمه­ها می­توانند به کمک ارائه تخفیف در هزینه­ها، از مشتری­های خود بخواهند تا وسایل هوشمندی همچون دوربین­ها، سیستم­های هشدار و ابزار اندازه­گیری فرسایش را در خودرو یا دارایی­های دیگر خود، نصب کنند. حتی می­شود از افراد خواست تا ساعت­های هوشمند خود را به سامانه­های اطلاعاتی متصل کنند تا اطلاعات پزشکی آن­ها به صورت لحظه­ای دریافت شود. با وجود این اطلاعات، حالا وقت آن رسیده که خریداران را تشویق کنید تا زندگی سالم­تری داشته باشند و از دارایی­های خود و خودشان بهتر محافظت کنند، تا کمترین هزینه­های بیمه را بپردازند. برای مثال، اگر راننده­ای پس از ثبت اطلاعات، 40 درصد از چیزی که فکر می­کنید، ایمن­تر رانندگی کرده است، می­توانید 10 درصد تخفیف در تمدید بیمه برای او در نظر بگیرید. فراموش نکنید، جمع­آوری داده­ها باید به یک نتیجه مثبت منتهی شود؛ کاهش هزینه­ها و ارائه پیشنهادهای منحصربه‌فرد برای هر فرد.

  • تحلیل داده

حالا که داده­ها در اختیار سازمان قرار گرفته­اند، زمان تحلیل به کمک هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فرارسیده است. اگر راننده­ای با سرعتی بسیار بیشتر از حد مجاز در حال رانندگی است، یک اخطار کوچک برای او ارسال خواهد شد، یا اگر کاربر بیمه سلامت از اضافه ­وزن شدیدی رنج می­برد، دستورالعمل­های کاربردی برای کاهش وزن شاید بهترین گزینه باشند. علاوه بر موارد فوق، به کمک این داده­ها می­توان سیاست­های جدیدی را برای بیمه­شدگان پایه­ریزی کرد تا خطرات بیمه برای شرکت، کمینه شوند.

از آن­جایی که مشتری­ها اغلب به دنبال ارزان­ترین بیمه هستند، شرکت­ها باید بازی در این زمین را بیاموزند. حالا، بعضی از شرکت­ها به این سمت­وسو رفته­اند که خریداران  بر اساس وضعیت مالی، می­توانند هزینه بیمه را متناسب کنند. بهترین نمونه در این زمینه پلتفرم پیشرو Trov است. این پلتفرم گزینه­های متعددی را بر اساس وضعیت مشتری­ها پیشنهاد می­کند. این اپلیکیشن ممکن است به شما پیشنهاد دهد که برخی از بیمه­ های نه‌چندان ضروری را لغو کنید تا بتوانید هزینه­های خود را مدیریت کند. برای حفظ مشتری­ها، بهتر است برخی از بندهای بیمه را به ازای کاهش قیمت، حذف کنید.

شرکت InsureApp بر اساس داده­هایی همچون عمر خودرو، مسافت طی­شده سالانه، سابقه رانندگی و سبک زندگی، قیمت­های متفاوتی پیشنهاد می­کند. این داده­ها به کمک گوشی­های همراه هوشمند برای شرکت ارسال و جمع­آوری می­شوند. الگوریتم به‌ کار ­گرفته‌شده از سوی این شرکت، می­تواند حوادث و مشکلات مربوط به سلامت را پیش­بینی کرده و با ارسال نوتیفیکیشن­های به‌موقع پیرامون سبک زندگی و رانندگی، از فجایع جلوگیری کند. هم‌چنین، رانندگانی که قوانین رانندگی را رعایت کنند و سبک­ زندگی سالم­تری داشته باشند، هزینه کمتری برای تمدید بیمه خود دریافت خواهند کرد.

  • مشوق­ها

یکی دیگر از راه­های حفظ مشتری، ارائه مشوق­هاست. این بسته­ها می­توانند در اشکال متفاوتی ارائه شوند و روابط شرکت و مشتری را هرچه بیشتر توسعه دهند. اگر برنامه مشوق­های شما به‌خوبی طرح­ریزی شده باشد، می­توانید انتظار داشته باشید که مشتری­ها بیشتر هزینه کنند، به امید آن‌که هدایای بهتری نصیبشان شود. در ادامه استراتژی­ها و نمونه­هایی از کاربرد آن­ها در بخش­های مختلف صنعت بیمه آورده شده است.

  • بیمه خودرو

شرکت Allsate یک شرکت بیمه فعال در زمینه بیمه خودرو است که از ابزاری به نام Drivewise برای دریافت خودروها به صورت اطلاعات لحظه­ ای استفاده می­کند. بر اساس ساعات رانندگی ایمن، توقف های مناسب، سرعت مطمئن و مسافت طی­شده، هر شش ماه راننده­ها امتیازهای متفاوتی را دریافت می­کنند. این امتیازها می­توانند برای دریافت هدایا و خرید کالا یا خدمات ارائه­شده از سوی شرکت، استفاده شوند.

بگذارید مثال خلاقانه دیگری را با هم مرور کنیم. همه می­دانیم که با ثبت یک تصادف در کارنامه، هزینه­های بیمه خودرو به شکل سرسام‌آوری افزایش خواهد یافت. اما حالا یک شرکت تصمیم گرفته­ است این تصادفات را تحت شرایطی، نادیده بگیرد. شرکت بیمه Belaidirect، تصادف شما را نادیده خواهد گرفت، اگر و تنها اگر پیش از تصادف و برای مدت هفت سال، کارنامه شما سفید بوده باشد. به نظر می­رسد سود این چشم­پوشی نه‌چندان پرهزینه، بیش از فواید تنبیه برای رانندگان وفاداری باشد که پس از سال­ها مرتکب خطا شده­اند.

  • بیمه سلامت

اگر به مشتری­های خود برای داشتن یک سبک زندگی سالم پاداش دهید، می­توانید آن­ها را خوشحال و وفادار نگه دارید. برای مثال، بیمه انگلیسی Vitality، به بیمه­شوندگان و اعضای باشگاه مشتریان خود برای داشتن سبک زندگی سالم جایزه می­دهد. در این سیستم، بیمه­شوندگان می­توانند اپلیکیشن­های خود را به سیستم شرکت متصل کنند و در ازای فعالیت بدنی مفید، امتیاز دریافت کنند. امتیاز بیشتر در این سامانه برابر است با جایزه­های بزرگ­تر؛ هدایایی مانند تخفیف در رزرو هتل و خرید ساعت­های هوشمند اپل و ابزار Fibit.

نمونه بسیار موفق دیگری که در این زمینه فعال است، شرکت Oscar است. به کمک تیم کاملی از متخصصان در حیطه سلامت و یک پلتفرم دیجیتال انحصاری، توصیه­هایی در حیطه سلامت، همه­روزه برای کاربران ارسال می­شود و بیمه­شوندگان می­توانند در تمام طول شبانه­روز به مشاوران خبره در زمینه بیمه سلامت دسترسی داشته باشند.

  • بیمه خانه و اموال

در این زمینه هم برخی از شرکت­ها اقدام به ارائه مشوق­هایی بر اساس عمر بنا، محله، امنیت و تعمیرات سالانه کرده­اند. شرکت StateFarm برای مشتری­هایی که بیمه­ هایی از طیف­های گوناگون خریداری کنند، تخفیف‌هایی در نظر گرفته­ است. هم‌چنین این شرکت برای خانه­هایی که به سیستم­های هشدار دود، آتش و سرقت مجهز باشند، بیمه ­های ارزان­تری در نظر گرفته است.

  1. پیش‌گویی به کمک تکنولوژی­

برای حفظ مشتری­ها، نیاز است آن­هایی که بیشترین احتمال ریزش را دارند، شناسایی شوند. پس از عملیات شناسایی، می­شود به کمک مشوق­ها و پیشنهادهای شخصی­سازی‌شده، مشتری­ها را پیش از هر اتفاقی حفظ کرد. بدین منظور، داده­های مربوط به مشتری­ها به صورت آن‌لاین جمع­آوری می­شوند؛ داده­­هایی که برای ارائه مشوق­ها و بسته­های شخصی مورد استفاده قرار می­گیرد: ستون فقرات حفظ مشتری در صنعت بیمه. در ادامه، یک الگوریتم یادگیری ماشین (Machine Learning) می­تواند به کمک این داده­ها، آینده و وفاداری مشتری‌ها را پیش­بینی کند. هم‌چنین می­توان از یادگیری ماشین برای انتخاب بهترین مسیر نزدیک ­شدن به مشتری هم استفاده کرد، که در ادامه تشریح خواهد شد.

  • پیش­بینی ریزش مشتری

بر اساس مراحل زیر و استفاده از الگوریتم­های یادگیری ماشین، می­توان ریزش مشتری­ها را پیش­بینی کرد.

الف) فراهم آوردن یک بانک داده از تمام مشتری­های پیشین: برای آموزش هر الگوریتم یادگیری ماشین، شما نیاز به یک بانک داده با نتایج روشن دارید؛ تمام مشتری­هایی که با شما مانده­اند، یا شما را ترک کرده­اند. در این بانک داده تمام اطلاعات افراد به همراه وضعیت فعلی آن­ها، یعنی تمدید یا توقف قرارداد بیمه، گنجانده شده است. داده­هایی همچون نوع بیمه، منطقه سکونت، میزان تعامل، بازخورد، تحصیلات، سطح درآمد و دیگر ویژگی­های شخصیتی می­توانند در این لیست حضور داشته باشند.

ب) استفاده از یادگیری ماشین و حصول یک الگوی مشخص برای ترک مشتری: حالا باید به کمک داده­ها و ویژگی­های انتخاب­شده، رفتار مشتری­ها را پیش­بینی و بر اساس نتایج واقعی، پیش­بینی­ها را اصلاح کرد. مهندس­­های داده، معمولا الگوریتم­های متنوعی را برای یافتن بهترین مدل به کار می­گیرند، اما در صنعت بیمه به طور معمول الگوریتم­های Decision Trees،  Logistic Regression و Random Forest به کار گرفته می­شوند. برای رسیدن به این هدف، باید افراد خبره را به کار بگیرید.

ج) ورود اطلاعات مشتری­ها و پیش­بینی آینده: با وجود یک مدل مشخص، حالا وقت آن رسیده که رفتار مشتری­ها را در یک بازه زمانی مشخص بررسی کنید. برای تعیین این بازه زمانی، بهتر است زمان معمول توقف مشتری­ها برای استفاده از خدمات بیمه بررسی شود تا در انتخاب بازه زمانی اشتباهی صورت نگیرد. پس از شناسایی موارد پرخطر در بازه زمانی مدنظر، دوره­ای برای تعامل با مشتری و تغییر نظر او در نظر گرفته خواهد شد. در حین ورود اطلاعات مشتری­ها و پیش­بینی آینده، مدل اولیه هر روز اصلاح و تکمیل می­شود تا نتایج دقیق­تر شوند.

د) اعمال مشوق­ها و بسته­های ویژه برای حفظ مشتری­های ناراضی: در این مورد می­توان از استراتژی­های ارائه‌شده در بخش قبل استفاده کرد.

شرکت هلندی بیمه سلامت CZ نمونه فوق­العاده­ای در این زمینه است. آن­ها الگوریتم­های یادگیری ماشین را به کار گرفته­اند تا بتوانند مشتری­های خود را به هر قیمتی که شده، حفظ کنند. برای رسیدن به هدف، این شرکت چهار الگوریتم یادگیری ماشین را مورد آزمون قرار داده است: شبکه عصبی، Decision Trees، Logistic Regressions و Support Vector Machine. طی آزمون­های متعدد متوجه شدند که سن، تعداد دفعات خرید از شرکت و سرانه هزینه سلامت، مهم­ترین ویژگی­ها برای پیش­بینی ریزش خریداران هستند. بر اساس گزارش منتشرشده و در میان الگوریتم­های به‌کاررفته، هوش مصنوعی و Logistic Regression دقیق­ترین نتایج ممکن را ارائه می­دهند. ارائه این اطلاعات دقیق از مهم­ترین ویژگی­ها برای پیش­بینی است و در ادامه توصیه­های ارائه­شده در مورد مناسب­ترین الگوریتم­ها، شرکت­های بیمه می­توانند کار خود را به‌راحتی و بدون آزمون و خطا شروع کنند.

  • بهترین حرکت بعدی

بهترین حرکت بعدی، یک تکنیک بازاریابی مشتری­محور است. در این روش، بازاریاب­ها مانند یک شطرنج­باز حرفه­ای تلاش می­کنند با پیش­بینی حرکت مشتری، بهترین حرکت را پیشنهاد کنند؛ حرکتی که به معنای بُرد یا حفظ مشتری است. این استراتژی به شرکت­ها کمک می­کند که بهترین پیام، کانال ارتباطی و خدمات را از میان چند گزینه حاضر انتخاب کنند تا بتوانند آن­هایی را که در آستانه در ایستاده­اند، بازگردانند و با آن­ها تعامل کنند. به زبان بسیار ساده، بدون استفاده از یادگیری ماشین و استراتژی بهترین حرکت بعدی، شرکت­ها تابلو­های خطر را یکی پس از دیگری نادیده خواهند گرفت.

پس از معرفی مشتری­های ناراضی به کمک یادگیری ماشین، شرکت­های بیمه می­توانند به کمک تحلیل­ شرایط، به سراغ استراتژی­های حفظ مشتری بروند. برای انتخاب حرکت بعدی دو مسیر موجود است؛ انتخاب بر اساس شمارش حالات و روش یادگیری ماشین.

در مورد اول، برای هر حرکت مشتری، یک حرکت مناسب پیش­بینی می­شود. برای مثال، اگر مشارکت مشتری کمتر از مقدار مشخصی باشد، پنج درصد تخفیف به او پیشنهاد خواهد شد. اما این روش با محدودیت­هایی روبه‌رو است: نمی­توان تمام حالات ممکن را برشمرد، یعنی اگر حرکت مشتری خارج از حالات پیش­بینی‌شده باشد، سیستم کاملاً منفعل خواهد شد. در این روش، شما هر روز باید قوانین جدیدی تعریف کنید تا بتوانید حرکت مناسب را اعمال کنید و البته این روند نمی­تواند تا همیشه ادامه پیدا کند.

برعکس، در روش یادگیری ماشین و به کمک داده­های موجود، یک مدل مشخص برای پیش­بینی رفتار مشتری استخراج خواهد شد. برای مثال، افرادی که به سبب مشکلات مالی تمایلی به تمدید قرارداد بیمه خود ندارند، مدل به­دست­آمده ممکن است پیش­بینی کند که شانس حفظ این مشتری خاص با ارائه تخفیف­های مناسب، 65 درصد افزایش خواهد یافت. هم‌چنین این مدل به شما خواهد گفت که در ازای انتخاب روش­های دیگر مانند پیشنهاد هدایا، شانس حفظ این مشتری چقدر خواهد بود. به کمک این احتمالات، می­توانید بهترین حرکت بعدی را برای هر مشتری به صورت خاص تعریف کنید. در این روش، احتمالات برای هر فرد متفاوت خواهد بود و این یعنی شخصی­سازی بهترین حرکت.

الگوریتم­های یادگیری ماشین با ورود داده­های بیشتر، بیشتر یاد می­گیرند و دقت مدل هر روز افزایش می­یابد. با توجه به تغییرات رفتار مشتری­ها در زمان، نیاز است که مدل­ها به کمک داده­های موجود، به‌روزرسانی شده و از داده­هایی که به دست می­آید، برای بهبود مدل استفاده شود.

 

  1. تمرکز بر تجربه و قضاوت مشتری

در آغاز مطلب اشاره شد که صنعت بیمه با مشکل کالایی شدن بیمه مواجه است، یعنی مشتری تنها بر اساس قیمت اقدام به انتخاب می­کند. برای شکستن این طلسم، نیاز است که شرکت­های بیمه به کمک تکنولوژی­های موجود، روابط خود را با مشتری­ها گسترش دهند تا علاوه بر قیمت، عمق روابط برند و مشتری در تصمیم­گیری تاثیرگذار باشد. علاوه بر تمام تکنولوژی­های ارائه‌شده در بالا، موارد زیر را می­توان برای ایجاد روابط صمیمی با مشتری­ها به کار بست.

  • فهم عواطف مشتری

تحلیل عواطف (Sentiment Analysis) روشی است که به کمک پردازش زبان (Natural Language Processing) از طریق هوش مصنوعی، الگوهای عاطفی مشتری­ها را از طریق پردازش هزاران کامنت­ و بازخورد شناسایی می­کند. این تکنیک را می­توان برای تحلیل هر نوع نظر نوشتاری ارائه‌شده از سوی افراد به کار بست. در گزارش IBM، موردی از یک شرکت بیمه ژاپنی گزارش شده که به کمک این روش، میزان شکایت مشتری­ها را تا 20 درصد کاهش داده است. آن­ها با بررسی کامنت­های بی­شمار از طریق تحلیل عواطف، مشکلات اساسی را شناسایی و بر رفع آن­ها تمرکز کرده­اند.

  • کاهش زمان پاسخ­دهی

روش­های متعددی برای تسریع روند بررسی ادعاها و صدور رأی از روزها یا ساعت­ها به تنها چند دقیقه معرفی شده­اند. بیمه­های خودرویی از بخش­های پیش‌رو در این زمینه هستند. امروزه به کمک فناوری پردازش تصویر، می­توان میزان خسارت به خودروها را در مدت­زمان بسیار کوتاهی تعیین کرد. در این روش، بیمه­شوندگان چند عکس با کیفیت از خودرو آسیب­دیده ارسال می­کنند و شرکت بیمه در سریع­ترین زمان ممکن، خسارت را پیش­بینی می­کند.

  • بهبود ارتباطات به کمک دستیار دیجیتال

پشتیبانی 24 ساعته، کار بسیار دشواری است و شاید از نگاه بسیاری نشدنی. اما به کمک دستیاران دیجیتال و یا چت­بات­ها (chatbot) می­توان این خدمت را عملی کرد. در صنعت بیمه، این فناوری­ها می­توانند پاسخ سوالات تکراری و نسبتا ساده را ارائه دهند و سوالات چالشی را به تیم متخصصان واگذار کنند.  شرکت فنلاندی OP Financial یک مورد موفق در زمینه استفاده از این فناوری­هاست. آن­ها تلاش کردند تا به کمک پیام­ از طریق ویجت (Widget)، مشاوره­هایی را در زمینه­های مالی و بیمه­ای به بازدیدکنندگان  ارائه دهند. اما تنها در عرض چند ماه، میزان بازدید صفحه در حدود 1000 درصد افزایش یافت و با ورود سیل عظیم بازدیدکنندگان، سرعت پاسخ‌گویی و ارائه خدمات مشاوره به طور محسوسی کاهش پیدا کرد. برای رفع این مشکل، دو چت­بات مجزا برای بخش بیمه و مالی طراحی شدند. جالب است بدانید که این چت­بات­ها 44 تا 50 درصد از مشکلات مراجعه­کنندگان را پاسخ می­دادند، که باعث کاهش چشم‌گیر فشار کاری مشاوران شد.

در پایان این مقاله، لازم است تأکید کنیم که وفاداری و رضایت مشتری­ها، به تجربه آن­ها از برند وابسته است. پس تنها نمی­توان به ارائه مشوق­ها و تخفیف­ها دل خوش کرد. حالا و در این عصر جدید، تجربه مشتری از برند شما، شاید مهم­ترین عامل وفاداری آن­هاست و تمام موارد فوق باید فقط و فقط در خدمت این هدف درآیند.

 

 

https://www.altexsoft.com/blog/customer-loyalty-insurance/

 

اشتراک گذاری

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *