ИИ и ML в страховом маркетинге: как алгоритмы повышают конверсию и снижают CAC. Разбираем рекомендательные системы, чат‑боты, скоринг лидов, генерацию креативов. Кейсы, расчёты, прогнозы.
Privacy‑First Analytics в страховании: как работать без cookies. Разбираем first‑party data, People‑Based Marketing, инструменты и кейсы. Для студентов и начинающих маркетологов.
Разбор типичных ошибок в маркетинговой аналитике страховщиков: некорректная атрибуция, игнорирование РВД, отсутствие сегментации. Кейс‑примеры, формулы, способы исправления. Для студентов и начинающих специалистов.
Кейс запуска подписки на страхование имущества: рост MRR на 35 % за 6 месяцев, снижение Churn до 4 %. Разбор метрик, решений, расчётов, уроков. Для студентов и начинающих специалистов в страховании и менеджменте.
Кейс редизайна воронки продаж ОСАГО: от конверсии 8 % до 14 %, +50 млн руб./мес. Разбор анализа, решений, расчётов, уроков. Для студентов и начинающих специалистов в страховании и маркетинге.
Кейс внедрения дашборда для агентской сети: от проблемы прозрачности KPI до роста продуктивности на 25 %. Разбор метрик, настройки, результатов, уроков. Для студентов и начинающих специалистов в страховании и менеджменте.
Разбираем кейс повышения LTV в ДМС: от анализа причин оттока до программы лояльности. Рост CRR с 65 % до 82 %, +40 % к LTV. Для студентов и начинающих маркетологов. Примеры, расчёты, выводы, нормативные акты.
Оптимизация маркетингового микса (MMM) в страховании: регрессионные модели, симуляция бюджетов, расчёт ROAS. Кейс: рост продаж КАСКО на 20 % без увеличения затрат. Для студентов и специалистов.
Uplift‑моделирование в страховании: как оценить эффект воздействия, выделить сегменты клиентов и повысить эффективность кросс‑продаж. Кейс: рост конверсии ИСЖ с 10 % до 25 %. Для студентов и специалистов.
A/B/n‑тестирование в страховании: как проектировать эксперименты, считать статистическую значимость и избегать ошибок. Кейс: рост CR формы заявки ОСАГО с 8 % до 14 % (p
CLV‑моделирование в страховании: формула с дисконтированием, сегментация клиентов по прибыльности, применение в таргетинге и лояльности. Кейс: фокус на 20 % клиентов ДМС, дающих 80 % прибыли.
Predictive Analytics для оттока клиентов в страховании: разбираем модели (логистическая регрессия, Random Forest, XGBoost), метрики качества и кейс снижения Churn на 35 %. Для студентов и начинающих специалистов.
Автоматизация отчётности в страховании: как скрипты экономят время, повышают точность данных и помогают принимать решения. Разбор инструментов, структуры отчётов и реального кейса по ДМС.
Разбираем дашборды для маркетологов в страховании: ключевые метрики (CAC, LTV, ROAS), принципы дизайна, примеры виджетов, кейс по агентской сети. Для студентов и начинающих специалистов.
Разбираем Customer Journey Mapping в страховании: как составить карту пути клиента, какие метрики включить, какие инструменты использовать. Примеры выявления точек роста, кейс оптимизации ДМС. Для студентов и начинающих специалистов.
