保險詢問分流建檔流

🎯 這條流程解決什麼

投保詢問散落在官網表單、FB 廣告名單、LINE 官方帳號與來電語音留言，管道一多就難管。業務一忙起來，新詢問可能躺在群組裡好幾個小時甚至隔天才有人看到，回得慢，好客戶轉頭就找別家成交了。保險這一行，回覆速度幾乎等於成交率——同樣一筆詢問，五分鐘內回覆和兩小時後回覆，最後簽單的機率差距非常大。

純人工處理一筆詢問的隱性成本不低。客服或業務看到詢問後，要先判斷這個人想保什麼、家庭狀況、預算落在哪、急不急，再決定該轉給哪位業務、用什麼話術開場、手動把資料key進CRM或Excel，整套做下來一筆至少 8 到 12 分鐘。詢問量一大，要嘛回得慢，要嘛建檔資料殘缺、分流憑感覺，常常把高意願客戶分給沒空跟的人，等於把熱單放到冷掉。漏接一筆有效詢問，損失的不只是這張保單，還有這位客戶背後整個家庭與轉介紹的長期價值。

導入後的改變

導入前，詢問靠人輪流接、靠群組轉貼，平均首次回覆時間以「小時」計，漏接率高、建檔品質參差，主管也看不清楚每天進了多少單、誰是高意願客戶。

導入後，每一筆詢問不論從哪個管道進來，都會在數十秒內自動完成建檔、需求判讀與分流，並生成初回訊息草稿等業務確認。以一個每天進 20 筆詢問的通訊處估算：原本每筆建檔分流要 10 分鐘、整天約 3.3 小時的純行政工時，自動化後壓到接近零，省下的工時直接拿去做真正創造價值的客戶溝通。首次回覆時間從幾小時縮到幾分鐘，有效詢問的漏接率可大幅下降，整體詢問到約訪的轉換率通常能提升 2 到 4 成。主管端則第一次能即時看到「今天進幾筆、各險種佔比、誰手上積了幾筆還沒回」。

流程怎麼運作

第一步「觸發：新詢問」：把官網表單、FB Lead 廣告、LINE 官方帳號、信箱投保詢問全部接進同一條流程當入口，不管客戶從哪來，都收進同一個漏斗。

第二步「AI 判讀需求」：用 AI 分類節點讀取詢問內容，辨識出險種類別（壽險／醫療／意外／儲蓄／產險）、家庭結構線索、預算區間，以及急迫度（例如「下週要出國想保旅平險」就是高急迫）。輸出成結構化標籤。

第三步「建檔分流」：把判讀結果與聯絡資訊寫進 CRM 或 Google Sheet，並依業務的專長與服務區域自動分派給最適合的人，高意願、高急迫的單可優先標記。

第四步「起草初回訊息」：依需求類型生成一段客製化的初步回覆草稿，例如針對醫療詢問就先簡述需要進一步了解哪些資訊、約個時間聊聊，而不是讓客戶等。

第五步「通知承辦業務」：透過 LINE Notify 即時通知被分派到的業務，附上需求摘要與初回草稿，並明確提醒「請人工確認後再聯繫客戶」。

需要的工具與串接重點

平台用 n8n 或 Make。入口端把官網表單／FB Lead 用 Webhook 或原生節點接入，LINE 與信箱詢問則透過對應 API／IMAP 擷取。AI 分類節點負責需求判讀，建議用結構化輸出（指定欄位與可選值）讓結果穩定可分流。Google Sheet 或 CRM 當資料庫與分派依據。LINE Notify 與 Gmail 負責通知與草稿傳遞。

串接重點：一是各管道資料格式不同，要在流程前段做欄位標準化（統一成姓名／聯絡方式／需求／來源／時間）；二是分流規則要可維護，把「業務專長×區域」放成一張對照表，調整時改表就好不必動流程；三是 AI 判讀只當「分流參考」，初回訊息一律走草稿、由業務確認後發送，不自動對外回客戶。

常見錯誤與注意事項

最容易出錯的是把 AI 草稿直接自動發給客戶——這條流程明確設計成「人工確認後再聯繫」，AI 初回草稿務必由業務看過、改過再正式送出，避免語氣失當或資訊錯誤。

合規上特別注意：本流程僅做需求分類與聯繫安排，不提供任何理財或投資建議，AI 判讀的需求標籤不等於商品推薦，實際保障規劃一律由具證照的專業人員人工評估。客戶的聯絡資訊、家庭結構與預算屬個人隱私，蒐集須符合個資法告知與同意義務，CRM 與試算表的存取權限請依職務分層設定，不可全員可見。FB Lead 等廣告名單的使用也要遵守平台與個資相關規範。

台灣中小企業情境案例

台北一家保代公司，平時透過 FB 廣告與官網同時導流，每天約進 25 筆詢問，過去由兩位行政先看再貼到 LINE 群組讓業務認領，常常熱單貼上去沒人接、冷單反而被搶，首次回覆動輒拖到隔天。導入這條流程後，詢問一進來就自動判讀、建檔、按專長分派，被分到的業務手機立刻跳 LINE 通知，附好需求摘要與初回草稿。一個月後，首次回覆時間從平均近 4 小時降到 15 分鐘內，原本每月漏接的十幾筆有效詢問幾乎歸零，詢問到約訪的轉換率提升約三成，兩位行政也從繁瑣的貼文分單中解放出來，轉去做客戶資料整理與活動邀約。

延伸應用

這條流程可以往前後兩端擴充。往後接 /workflows 的需求分析預約流與續保提醒流，讓「詢問→約訪→成交→售後」連成一條完整漏斗；往監控端則可把每日詢問量、各管道成效、各業務回覆時效自動彙整成報表，幫主管做名單分配與廣告投放決策。想進一步降低人力，可結合 /automation 的自動派工與 SLA 計時（超過 N 分鐘未回覆自動升級提醒主管），並參考 /recipes 的 AI 分類與分流評分範本微調判讀邏輯，讓系統越用越準。

注意：本流程僅做需求分類與聯繫安排，不提供任何理財或投資建議；客戶聯絡資訊、家庭結構與預算屬個人隱私，CRM 存取請設權限，AI 初回草稿務必由業務人工確認後再正式發送。

流程圖

用到的工具

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