你是否擁有應變的能力？
由於本身是企業顧問與講師的身份，所以常常有機會到大陸授課，最近幾年當然也看到大陸快速的成長，尤其是物聯網方面的成長。
印象最深刻之一就是大陸眾安保險，剛好這一次分享的對象是人壽保險業，所以我想來分享一下大陸眾安保險案例。
趨勢顛覆常識- 大陸眾安保險案例
希望大家面對瞬時萬變的環境，我們必須有全新的工作態度與思維。記住產業已經被顛覆了，任何行業都不再有安穩的工作，就算公司沒有危機感，每個人都要自己建立危機感。
洞察人性的中國大陸眾安保險
眾安保險全稱眾安在線財產保險股份有限公司，是中國首家網際網路保險公司，2013年11月由螞蟻金服、騰訊、中國平安等企業出資設立。
成立短短不到三年，知情人士透露，大陸首家網路保險公司眾安保險擬於2016年在大陸首度公開上市(IPO)，融資不超過20億美元，更可望成為大陸史上規模最大的科技公司上市案。
眾安保險2015年獲得的保費收入較2014年增幅達1.88倍，較2013年增幅更是達到178.2倍，成長的速度非常驚人，眾安保險是怎麼做到的呢？
眾安保險重新建構保險價值鏈
“眾安保險”，自成立以來，洞察人們生活中因為科技出現產生的痛點，推出了眾多劃時代保險商品，不斷地顛覆人們對保險產業的想像。
當大家還在原來的價值鏈時，眾安保險已經重新
建構保險價值鏈。常常我們會看到保險公司直接
把保單拿到網路上來賣，這就是大家還在原來的
價值鏈上賣保單，效果當然不是很好。
眾安保險深諳碎片化現象所帶來的影響，眾安保險從多元的生活場景切入，實施產品的快速開發，且所有產品皆符合“保費便宜、交易高頻、精準直達”等特性。
眾安保險勇敢追求未知的領域，在此提供三大領域，每個領域都能替眾安保險帶來公司的成長。
1. 從生活場景切入，數位化生態保險
以“退貨運費險”為例，此產品基於淘寶這個特定場景所設計，因發掘消費者在網購時經常因為不知道實際成品和圖片描述是否相符，怕買了不適合、不喜歡，退貨還要再花一筆錢。
因此眾安保險發明“退貨運費險”，讓消費者實際看到商品後再決定是否留下，退貨的所有運費皆可以申請理賠。
2. 藍海領域的創新:跨界共創的保險
眾安保險與美的空調聯合推出“高溫電費補貼險”、與華大基因聯合推出“知因保-乳腺癌基因检测保险、與途虎養車網聯合推出“輪胎意外保”等。這些異業的結合，也慢慢地建立保險的生態系統(Ecosystem)
3. 精準直達顧客: 大數據及新興科技
驅動保險
以健康險為例，過去傳統保險公司因無法確實掌握被保人的健康情況、無法與醫院資訊流通，而面臨難以精準定價，賠付成本居高不下的尷尬局面。
眾安保險發現這個問題，引入大數據及新興科技進行創新，如與小米手機合作的健康管理計畫“步步保”，就是首款結合可穿戴裝置及大數據的一款新型態健康險。
系統將被保人的運動量及其預期目標作為重大疾病保險的定價依據，同時被保人的運動步數還可以抵扣保費，此產品上線3天的累計顧客量就超過了3.6萬人。
眾安保險的終極目標是什麼？其中的核心關鍵字就是“金融生活”。眾安“做有溫度的保險”，最終目標是通過金融科技的手段構建覆蓋各類人群的金融生活，這是個關於未來的巨大想像，至少想得到，才有機會做得到。
大數據的五大觀點
永遠要記住「在巨量資料時代，不需要想『為什麼』，而應該想『能發現什麼事』，然後協助公司創造營收。
另外也提供個人大數據的五大觀點:
1. 思考大數據創新，資料才是最重要的資產價值
2. 從數據找Idea，設計行銷模式與設計新產品....
等等
3. 大數據越多就能幫你看的越細，才有更多機會
看到新商機
4. 建立大數據資料庫或企業外包
5. 數據，將成為你的營收之一
最後提供我的金句，希望每個人都要有全新的思維。
1. 這個時代變得非常快，你不改變，別人一定會
改變你
2. 這是一個可怕的時代，因為你連競爭者是誰都
不知道
3. 培養「市場感覺」的能力，就是在培養「預測
未來動向」、「發掘暢銷商品」、「活用個人
核心價值」的能力
4. 你我都得要順勢應變，具備如新創企業家一樣
不斷嘗試、適應挑戰、重新啟動的能力
延伸閱讀
企業不用大數據，五年就死
企業不用大數據，五年就死，會不會太誇張，雖然字眼很聳動，但是不難看出大數據的重要性與影響性。
大數據是什麼？
有些事物體量大到足以影響我們每一個人，無論我們需要或者不需要。大數據（Big Data）就是其中之一， 它完全改變了我們的商業模式以及影響著我們的生活。
大數據背後的基本概念為我們做每一件事都會留下痕跡（或資訊），這些都是我們（或他人）能夠使用與分析的材料。
因此，日益龐大的數據反應了我們利用數據的能力。
把大數據轉變得有價值
我們的世界數據化使得在數量、速度、種類和準確性等方面得到空前大量的數據。最新的技術，例如雲端計算和有最新軟體的分佈式系統和分析方法使我們能夠充分利用所有類型的數據來獲得洞察力和增值服務。
如何實際運用大數據？
例1: 更好地了解和目標客戶
為了更好地理解目標客戶，企業拓展其傳統的數據透過社交媒體數據、瀏覽器、文本分析或感應器數據來獲得對客戶更完整的了解。在許多情況下，更大的目標是創建預測模型。利用大數據，電信公司現在可以更好地預測客戶流失。零售商可以預測什麼產品大賣，以及汽車保險公司了解他們的客戶實際上如何開車。
例2: 了解並優化業務流程
大數據也被越來越多地用於優化業務流程。零售商可以根據社交媒體數據、網絡搜索趨勢和天氣預報產生預測模型。另一例子是供應鏈或遞送路線最佳化運用地理定位和無線電頻率識別傳感器數據。
例3: 改善健康
大數據分析的計算能力使我們能夠找到新的治療方法，更好地預測疾病模式。我們可以使用從智慧手錶和穿戴裝置得到的所有數據，更好地了解生活方式與疾病之間的聯繫。大數據分析還使我們能夠監測和預測疫情和疾病的爆發。
例4: 改進安全和執法
安全服務使用大數據分析來阻止恐怖主義陰謀和發現網絡攻擊。警察部隊使用大數據工具來抓住罪犯，甚至預知犯罪活動和信用卡公司利用大數據分析它來檢測欺詐性交易。
例5: 提高運動表現
現在大多數精英體育已經接受了大數據分析。許多使用影像分析來跟踪在足球或棒球比賽每個球員的表現，運動器材內建置感應器，如籃球或高爾夫球桿，此外許多優秀運動隊在體育環境之外追蹤田徑運動員 - 使用智能技術來追蹤營養和睡眠，以及透過社交媒體對話來監控情緒健康。
例6 : 改善和優化城市和國家
大數據在許多方面用來改善我們城市和國家。例如，它允許城市透過實際交通資訊、社交媒體、天氣數據來最佳化交通流量。目前許多城市正在使用大數據分析與把自己變成智能城市，把交通基礎設施和公用事業的過程聯合起來。巴士將等待列車延誤並在交通信號預測交通量和操作，以減少擁堵。
大數據的應用是無止境的，目前我們只看到了轉型的開端，一個大數據的經濟，任何企業不認真考慮大數據的影響，就會冒著被拋在後面的危險。
延伸閱讀
大數據是什麼？
要談”用大數據玩創新”時，我們先來談談大數據是什麼？大數據（Big Data）又被稱為巨量資料，其概念其實就是過去十幾年廣泛用於企業內部的資料分析、商業智慧（Business Intelligence）和統計應用之大成。但大數據現在不只是資料處理工具，更是一種企業策略、行銷模式和商業模式的應用，因為資料量急速成長、儲存設備成本下降、軟體技術進化和雲端環境成熟等種種客觀條件就位，方才讓資料分析從過去的洞悉歷史進化到預測未來，開創從所未見的商業模式。
其實早在十幾年我的碩士論文，就是利用大數據在臨床診療之應用研究，以痔瘡診療流程為例，當時我們是利用病人的過去病史，例如: 年齡、性別、職業、飲食習慣等等變數，然後根據這些資料，利用統計方法，設計一個預測模型，最後利用此模型來預測病人應該使用何種手術方式與住院天數等。時空背景下，現在的大數據應用層面比之前更廣，更具重要性與創新性。
大數據結合行銷
當大數據結合行銷──大數據行銷，已經成為最具革命性的行銷大趨勢，大數據行銷甚至可能顛覆奉行近半世紀的行銷4P理論：產品（Product）、價格（Price）、促銷（Promotion）、通路（Place）。大數據下的行銷將產生一個全新的4P：人（People）、成效（Performance）、步驟（Process）和預測（Predict）。最先提出新4P理論的是全球最具權威的IT研究與顧問諮詢公司─顧能公司的副總裁Kimberly Collins。
從舊4P到新4P，大數據行銷究竟如何顛覆傳統行銷？首先，企業應該從過去「經營產品」的思維，轉向以人為本的「經營顧客」，而大數據時代，正提供企業創新轉型的最好時機。大數據讓「一對一行銷」、「個人化行銷」不再是天方夜譚，而是基本服務。
大數據創新的案例
在此分享幾個用大數據玩創新的案例，讓我們可以站在巨人的肩膀上從事創新，進而減少摸索的時間。
過去夫妻要計算排卵期，提高懷孕的機率，大多是使用人工計算的方法，但是有時候工作一忙碌起來，就會忘記記錄下來，結果就會造成計算排卵期不是很準確，當然懷孕的機率也就降低。現在有一款叫做Ovia Fertility的App，藉由分析30萬名會員的數據，開發演算法，精準計算排卵期，提高懷孕的機率，這個App已幫助幾萬名會員成功懷孕。
美國運通讓持卡人與自己的Facebook帳號連結，持卡人成為美國運通粉絲團粉絲後，美國運通會依據會員在Facebook上的活動與紀錄，提供相對應的優惠方案，美國運通結合社交數據和會員資料，就是為了提升消費者辦美國運通卡的誘因。
麥當勞為了提升「得來速」的消費者體驗，利用大數據分析技術，分析得來速車道所拍攝的視頻。麥當勞首先設定三個不同的因素：得來速的設計，消費者使用得來速過程中收到的資訊，以及在得來速排隊等待點餐的人群，藉此分析各種需求的脈絡，儘量避免出現一家人在一個小汽車裡點一大堆東西，影響排在後面只想點杯可樂的單一顧客的現象發生。
麥當勞甚至已經開始根據店內人流量、顧客互動，得來速裡的流動性、點餐方式、銷售網站資料、視頻資料和感測器資料，用來設計餐廳擺設、菜單更新、培訓專案和供應鏈優化的反覆運算。麥當勞在2015年8月嘗試推出「自由搭」—顧客可自由搭配主餐與一種飲料，價格較超值全餐低。
麥當勞透過分析實驗門店的營業資料發現，「自由搭」帶動銷售的新商品雖然較多，但同時也會對其他商品的組合，形成巨大的銷售侵蝕。但麥當勞同時也發現，同期推出的一個叫「充電飽」的加長漢堡，雖然銷售表現不如「自由搭」亮眼，但購買的客戶皆是新的客群，因此歸納出一些消費趨勢，並且從這些趨勢當中，做出相對應的營運調整，麥當勞於是決議全面推行「充電飽」專案，堪稱是大數據分析影響零售決策的典範之一。
美國零售大廠沃爾瑪利用自身累積的龐大資料系統，對顧客進行購物車分析，結果發現啤酒跟尿布這兩種看似完全不相干的商品，竟然常出現在同一個購物籃之中，原來在美國很多年輕的父親，下班後去買小朋友的尿布，會順便買幾瓶啤酒，於是沃爾瑪就把啤酒跟尿布兩個商品擺放在一起，結果就創造不錯的營收。
理財也逃不過大數據的掌控，大陸騰訊也推出第一家用大數據決定借貸與否的銀行，微眾銀行結合辨識人臉和公安部門資料，決定借貸者的信用等級。
從計算排卵期、美國運通銀行、麥當勞、沃爾瑪到大陸騰訊，大數據將全面影響每個人與每家企業。對企業而言，大數據可望提升服務創新、行銷創新、幫助管理者做正確的決策和創造商業模式。當一切都開始數據化，你能夠不需要數據嗎？因此在資訊大爆炸的時代，掌握正確資料就決定企業的成敗。
GE創新變革
幾天前在網路上看到一篇文章，如果連124歲的GE都成了軟體新創公司，那台灣呢？GE（奇異）作為物理世界中最大的製造商，舉凡核電廠、飛機和火車等無所不包，但已經124歲的GE正試著創新變革，讓自己龐大的身軀脫胎換骨，孵化出全新的樣貌。
GE執行長伊梅特（Jeffrey R. Immelt）喊出要在2020年成為Top 10的軟體公司！為何GE想這麼做？很顯然的，當大家談著物聯網、工業物聯網、工業4.0的口號時，往往沒有意識到最重要的是「軟體」而非硬體，是「數據」而非設備。數據比設備本身更值錢，這已經不再是威脅，而是必然會發生的現實，所以GE開始做出具體的改變。GE對於台灣，是很棒的例子， 他們的企業那麼大都可以，我們台灣的企業，能說不行嗎?
