Russia Data Set

通过单击电子邮件中的链接，Max 可以直接转到他的客户门户，除了信息之外，他还可以在其中找到一个预填的费率计算器，其中包含完美保险范围的建议，他可以对其进行调整并进行调整。然后直接轻松取出。

可以通过超个性化陪伴客户完成客户旅程，并在得知孩子出生、婚礼、建造房屋或其他事件等里程碑时向其提供相关信息。在此基础上，客户可以看到他们以前一无所知的下一个最佳行动和主题。

避免信息过载
如今，客户经常面临大量的信息和优惠。超个性化可以帮助客户只接收与 加拿大 whatsapp 数据​ 他们相关的信息和优惠，从而避免信息过载。客户还感觉保险公司更好地理解了客户，这可以提高客户满意度。

认识痛点
每个客户在某些生活情境中都有自己的愿望、想法和期望。从长远来看，根据相似的生活方式将客户划分为不同的群体并不是让他们感到受欢迎和理解的正确方法。保险公司必须根据历史和经验识别痛点，并创造积极的客户体验。关于出租公寓客户家庭财物保险主题的第五份时事通讯将不会生效。相反，您可以基于最后一次客户联系来分发相关信息。

更多客户数据——更多个性化
当新活动待定时，不应全面联系客户。相反，考虑客户历史记录和当前客户情况是找到接近客户的最佳时间的可能且有效的方法。如果客户感到被理解、得到良好的照顾，并在正确的时间通过正确的渠道得到解决，则可以增强客户忠诚度。可用的客户数据越多，个性化就越精确和个性化。面临的挑战是在客户数据很少的情况下仍然提供相关内容。这就是来自同一细分市场的类似客户数据可以提供帮助的地方，直到有更多数据可用于细化和更好的个性化。

挑战
人工智能的运用
超个性化涉及处理大量客户数据。人工智能可以通过使用算法来分析和处理数据来提供帮助。这可以更准确地识别客户的偏好和行为。此外，通过人工智能可以实时分析大量数据，从而可以根据客户当前的行为和兴趣即时调整个性化推荐和优惠。使用机器学习等人工智能技术，保险公司可以构建预测模型，以更好地了解客户的未来行为。这使得主动个性化能够预测客户需求并创造积极的客户体验。

构建数据驱动的企业文化
为了能够实施成功的超个性化策略并为客户提供适当的个性化内容，公司内部必须存在或建立数据驱动的文化和策略。这样做的先决条件是客户数据不会存储在不同的孤岛中，而是转移到一个整合的数据库中并在公司内部共享和相应地提供。