课程总览
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
- 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
- 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
- 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）
- 2. AI驱动的续保与加保提醒全流程
- 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）
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
- 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
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
