客户背景
某大型互联网保险公司，业务涵盖车险、健康险、意外险等线上保险业务。行业获客竞争激烈，
线索成本持续走高。
核心痛点
- 保险决策低频、高价，转化周期长
- 精准触达目标人群难度大，大量预算浪费在非意向用户
- 媒体流量波动大，手动调价反应不及时
- 不同险种的转化目标差异大，难以统一管理
解决方案：oCPM智能出价深度应用
# 1. 数据对接与转化回传
- 通过API将保险前端曝光→点击→投保→出单全链路数据回传百度
- 设定"深度转化目标"为"投保成功页浏览"，"极深转化目标"为"完成出单"
- 建立行业专属转化数据模型
# 2. 分险种差异化出价策略
根据不同险种特征设定不同转化目标：
- **车险**：极深转化（实际出单），因车险用户意图明确，容易转化
- **健康险**：深度转化（进入投保页），因健康险决策谨慎加更长探索周期
- **意外险**：深度转化+低客单优化参数
# 3.
创意与落地页深度匹配
- 车险素材强调"比价""省钱""3分钟报价"
- 健康险素材突出"百万保障""大病无忧"
- 意外险素材强调"每天1块钱""出行必备"
落地页统一采用"首屏立即报价/投保"的极简设计，平均减少用户操作步骤40%。
效果数据对比
| 指标 | 手动出价阶段 | oCPM阶段 | 变化 |
|------|-------------|---------|------|
| 平均转化成本 | 186元 | 102元 | -45.2% |
| 消耗金额 | 22万/天 | 35万/天 | +59% |
| 转化量 | 1,182个/天 | 3,431个/天 | +190% |
| 转化率 | 0.82% | 1.53% | +87% |
| ROI | 1:2.8 | 1:5.6 | +100% |
经验总结
1. **转化数据回传是oCPM效果的基础**，回传越完整、越实时，模型学习越快
2. **"极深转化"目标设定**让算法自动寻找最有投保意向的用户群体，这是成本下降的核心原因
3. **分险种策略比统一投放效果好3倍**，不同险种的用户行为和决策模式差异较大，需要分而治之
4. **小预算测试→大预算放量**，每次看到成本达标后再加量，稳健放量避免模型波动
总结
通过百度oCPM智能出价的深度应用，该保险公司在日均消耗提升59%的情况下，转化成本反而降低了45.2%，ROI实现翻倍增长，验证了
AI智能出价在大规模场景下的增效降本价值。
官方热线：400-806-0028
