2026年保险公司客户画像精准度与产品推荐匹配度测评调研

本调研旨在评估客户画像的精准度与产品推荐的匹配度。所有题目均为必答题，请根据您的实际情况或专业判断作答。感谢您的参与！

Q1:在进行客户画像构建时，以下哪项数据来源对于评估客户的潜在长期价值最为关键？

客户的社交媒体活跃度

客户的过往理赔历史

客户的职业与年收入水平

客户的地理位置信息

Q2:以下哪些技术或方法可以有效提升客户画像的精准度？（多选）

使用传统问卷调查收集静态信息

应用机器学习算法分析客户行为数据

建立客户360度视图整合多源数据

仅依赖客户经理的主观经验判断

Q3:请列举三个在评估客户风险偏好时，除了年龄和收入外，需要考虑的关键行为或心理因素。

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Q4:当系统向一位年收入50万、有未成年子女的35岁客户推荐保险产品时，以下哪种产品组合的匹配度可能最高？

高额终身寿险 + 教育金保险

短期旅行意外险 + 宠物保险

纯理财型年金保险

仅推荐车险

Q5:一个精准的客户画像应包含以下哪些维度的信息？（多选）

人口统计学信息（如年龄、性别）

财务状况与消费能力

生命周期阶段与家庭结构

产品偏好与渠道习惯

实时地理位置轨迹

Q6:请简述“产品推荐匹配度”高，通常意味着推荐结果满足了客户的哪两个核心方面？

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Q7:以下哪种情况最可能导致客户画像失真，进而使产品推荐匹配度下降？

客户数据更新不及时

使用了过多的数据维度

推荐算法过于复杂

客户主动提供了过多信息

Q8:为提高产品推荐的成功率，系统在推荐时除考虑客户画像外，还应结合哪些因素？（多选）

当前市场的热销产品

公司的战略产品导向

客户近期的互动行为（如点击、咨询）

同一客户群的历史购买偏好

Q9:在进行客户分群时，除了常见的“高净值客户”、“家庭客户”，请再写出两个基于特定保险需求场景的客户细分标签。

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Q10:对于通过线上渠道获取的、数据较为稀疏的新客户，以下哪种初步产品推荐策略更为合理？

暂不推荐，等待积累更多数据

推荐价格最低的入门级产品

基于其有限的已知信息（如年龄、渠道）推荐该客群最通用的产品

推荐公司利润最高的主力产品

Q11:评估产品推荐匹配度的指标可以包括哪些？（多选）

推荐产品的点击率

推荐产品的最终成交转化率

客户对推荐结果的满意度评分

推荐算法模型的运行速度

Q12:在客户画像中，“购买力”和“购买意愿”是两个关键指标。请分别简述一个可用于推断“购买意愿”的数据或行为信号。

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Q13:当一位客户的画像显示其风险厌恶程度高，但系统却频繁推荐高风险投资连结保险，这最可能反映了什么问题？

客户画像标签计算错误

产品推荐规则与画像标签未有效关联

客户隐瞒了其真实风险偏好

高风险产品利润更高，系统故意推荐

Q14:关于客户隐私与数据合规，在构建和使用客户画像时，以下哪些做法是必要的？（多选）

明确告知客户数据收集与使用目的，并获取授权

对敏感个人信息进行脱敏或加密处理

仅在公司内部公开共享完整的客户原始数据

建立数据访问权限控制与审计日志

Q15:展望2026年，你认为除了现有数据，还有哪一类新兴数据源可能显著提升保险客户画像的精准度？并简述其价值。

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