Stratifyd是AI驅動的大數據分析平臺，利用自然語言處理和理解技術，解碼客戶互動中產生的大量非結構化文本數據，完成全渠道客戶反饋數據的高效解讀，幫助保險企業實現全面數據洞察。
保險行業痛點
隨著大數據、人工智能等新興技術的湧現，新的保險產品和服務被不斷地催生，中國消費者決策流程和思維方式也愈發智慧。相對於保險行業傳統的產品驅動模式，新環境下的保險業必將朝著定製化、智能化方向發展，這對保險行業而言即是機遇又是挑戰。
諸多因素的影響，導致保險業獲客難、知客難、留客難，主要原因可以總結為以下三點：
1. 客服團隊專業性欠缺
保險客服專業知識解讀不到位，引發退保、投訴、客戶情緒反應等狀況發生
2. 用戶畫像不明確，客戶定位不準
客戶訴求認知不明確，不能準確定位客戶需求，精準營銷較難實現
3. 客戶體驗不佳，流失率高
售後服務不周到，客戶關懷不夠，導致客戶體驗差，流失率增加
Stratifyd解決方案
1. 提高保險客服質量
Stratifyd可以為呼叫中心提供本地化部署的敏捷AI系統，面向業務人員開放AI模型訓練與投放能力，為呼叫中心話務打造全量智能客服質檢系統。及時發現有問題的、不合規的通話記錄，幫助企業提前發現運營風險，大幅降低人工成本，提升核心業務運營效率。
2. 篩選高價值潛客，實現精準營銷
分析客戶互動數據，提煉客服金牌話術。藉助Stratifyd強大的AI模型訓練框架，快速訓練出匹配業務目標的識別模型，幫助外呼部門在單位時間內快速找到更多的高意向、高價值潛在客戶，大幅提升成單率。
3. 提升客戶體驗，提高客戶留存與轉化
檢測不同渠道保險消費者的投訴情況，捕捉對話蘊含的重要指標。利用Stratifyd非監督自然語言模型和情感分析引擎自動抽取客戶抱怨的焦點話題，發現體驗痛點，幫助企業優化產品服務，提升消費者滿意度和消費體驗，提高客戶留存於轉化。
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成功案例 1：高價值潛客挖掘
Stratifyd幫助某亞太領先保險公司挖掘高價值潛客，提高銷售單量
業務挑戰：
該保險公司有數百名代理人以電話營銷的方式銷售保單，通常情況下，一個代理人要打4通電話才能促成一單，為了提高銷售單量，加快成單時間，該公司急需一種解決方案，幫助其快速分析客戶與代理人質檢的通話內容，快速甄選更有可能成單的高價值潛客。
解決方案：
Stratifyd可以全面分析客戶與代理人互動數據，利用AI模型訓練框架快速識別出匹配業務目標的高價值潛客。模型訓練全自動完成，每完成一次通話即可給出是否進入下次觸達流程的判斷結果，幫助外呼部門在單位時間內快速找到更多的高意向成單客戶。在Stratifyd AI訓練模型的幫助下，150個代理人一週內的成單率提升了50%！
成功案例 2：提升保險消費者體驗
Stratifyd幫助某財富100強保險公司快速分析客戶反饋信息，提升客戶體驗和滿意度。
業務挑戰：
該公司面臨的挑戰是數據分析人員每個季度要人工閱讀並分析4000多條客戶評論數據，以便於業務團隊及時獲知客戶抱怨、傾訴內容，提升服務質量。很多與人身意外險和壽險相關的客戶會提到很負面的內容，但是很難對其真實情感做出準確判斷，比如，有的客戶會說：“**幫我渡過了最糟糕的日子”，這句話中，“最糟糕”是很負面的詞彙，但整個句子是在表達對公司的感謝，所以人工篩查的工作量大大增加了。該保險公司急需要藉助分析工具，幫助分析人員快速完成情感判斷，實現負面反饋數據的快速提煉。
解決方案：
Stratifyd 人工智能數據分析平臺可以收集並分析全渠道消費者反饋信息，利用平臺的非監督自然語言理解（NLU）模型和情感分析引擎，保險公司可以快速甄別哪些是正面反饋，哪些是負面反饋，從而制定更高效的客戶體驗提升方案。使用Stratifyd處理同樣的分析任務，數據分析團隊每年可以節省20周的時間，這些多出來的產能可以用於處理更重要的數據分析任務上，大大提升投資回報率（ROI）。
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