Asigurarea predictivă: ce este și beneficiile pentru industria asigurărilor

Asigurarea predictivă este un tip avansat de analiză care permite companiilor de asigurărisă facă prognoze folosind datele lor istorice , combinând modele statistice, tehnici de extragere a datelor și învățare automată.Companiile de asigurări folosesc analize predictive pentru a identifica modele recurente în fluxul imens de date pe care le au la dispoziție și folosesc aceste modele pentru a identifica riscurile și a dezvolta oportunități.

În această postare, vom vedea cumasigurarea predictivă permite implicarea dinamică a clienților în diferite etape ale canalului, de la procesele de integrare până la reînnoirea poliței.Vom descoperi, de asemenea, de ce integrarea asigurărilor predictive în operațiunile zilnice este acum o mișcare esențială și strategică, singura care poate permite o experiență client care se potrivește așteptărilor din ce în ce mai mari ale clienților.

Ce este asigurarea predictivă?

Practica utilizării analizei predictive în asigurări nu este nouă; de fapt, companiile de asigurări se bazează pe el de ani de zile. Diferența cheie este că astăzi, activitatea de analiză nu se mai face manual, ci prin tehnologii bazate pe inteligența artificială care automatizează sarcini redundante și repetitive și eficientizează și accelerează procesele în mod tradițional consumatoare de timp și predispuse la erori umane.

Astăzi, companiile sunt inundate cu date de diferite tipuri, de la fișiere jurnal și imagini până la videoclipuri. Obținerea de informații din aceste date și prezicerea rezultatelor, tendințelor și comportamentelor viitoare pot fi acum procesate prin aplicații de inteligență artificială și algoritmi de învățare automată.Informațiile rezultate din aceste procese permit companiilor să își optimizeze strategiile astfel încât săminimizeze riscurile și să maximizeze profiturile .

Asigurarea predictivă este astfel o analiză predictivă aplicată industriei asigurărilor , un instrument extraordinar de eficient care este folosit pentru a procesa daune și a detecta frauda, ​​pentru a anticipa riscurile financiare și a optimiza prețurile, pentru a identifica situațiile de risc de abandon și pentru a dezvolta propuneri dedicate pentru a convinge clienții nemulțumiți sau indeciși. pentru a-și reînnoi polițele și a menține acoperirea.

Etapele procesului de asigurare predictivă

Analiza predictivă în asigurări implică colectarea și analiza de seturi mari de date din care pot fi extrase informații utile pentru a prezice probabilitatea de daune, fraudă și riscul de anulare a poliței. Pentru ca analiza predictivă să ofere un suport eficient, trebuie abordați o serie de pași:

1. Definiți obiective, seturi de date, metrici.

Înainte de a începe orice activitate de analiză, chiar înainte de colectarea datelor, este esențial să se determine obiectivele: de la detectarea tentativelor de fraudă, la optimizarea planurilor tarifare și de la dezvoltarea propunerilor de upselling și cross-selling până la creșterea angajamentului clienților și activarea modurilor de autoservire.În această etapă, este esențial sădefiniți setul de date care trebuie analizat .Următorul pas este identificarea celor mai adecvați KPI pentru a măsura succesul diferitelor inițiative. Doar printr-oselecție de metrici — care trebuie să fie adecvate obiectivelor stabilite — se vor putea evalua rezultatele obținute și, dacă modelul predictiv adoptat nu funcționează, să se poată interveni imediat pentru a-l modifica.

2. Colectarea datelor: un suport indispensabil pentru InsurTech

Pentru ca asigurarea predictivă să producă rezultate din ce în ce mai precise, colectarea unor volume mari de date istorice este esențială. Astăzi, multe organizații de asigurări colectează informații din mai multe surse. Este o practică bună să aveți un lac de date, un depozit centralizat în care curg toate datele, atât cantitative, cât și calitative, structurate și nestructurate. Suportul incredibil oferit de inteligența artificială este evident aici: datele nu mai trebuie extrase manual .Tehnologia de asigurare disponibilă astăzi,Insurtech — un termen umbrelă care combină „asigurare” și „tehnologie” și se referă la tot ceea ce ține de inovația tehnologică și digitală în industria asigurărilor— este capabilă să colecteze automat și autonom date din diferitele surse (aplicații mobile). , telematică, IoT, interacțiuni cu clienții, social media etc.).

Un element cheie al insurtech și un pas cheie în colectarea datelor estedematerializarea — atât în ​​sensul digitizării documentelor pe hârtie, cât și al creării directe a documentului digital.Prin extragerea datelor din documente digitale, companiile de asigurări pot dobândi rapid cunoștințe despre clienții lor, care nu numai că sunt semnificativ mai mari decât în ​​trecut, dar pot depăși acest lucru pentru a atinge niveluri de granularitate de neconceput anterior. De fapt, aceste instrumente fac posibilă subdivizarea clienților în clustere din ce în ce mai specifice pe baza unor caracteristici omogene care pot fi alese de la caz la caz, în funcție de cerințele specifice de informații.

După colectarea datelor, mai este o sarcină de făcut înainte de a trece la analiza efectivă:relevanța și calitatea datelor trebuie confirmate înainte de a le introduce într-un model de analiză predictivă.Acest lucru înseamnă practic: verificarea formatului lor, eliminarea punctelor de date duplicat și revizuirea tipurilor de date pentru a le corela cu sursele lor.

3. Modelare și distribuție

Odată culese toate datele și determinată ipoteza de testat, putem trece la modelare, cu alte cuvinte, selectarea sau crearea modelului de analiză predictivă. Aceasta este etapa în care sunt utilizate tehnicile de învățare automată .După ce modelul a fost creat și testat, puteți începe să îl implementați incluzându-l într-o aplicație software reală (de exemplu, în fluxul de gestionare a daunelor sau în platforme pentru personalizarea automată a planurilor de politici).

4. Monitorizare

Acum, este o chestiune de înregistrare și evaluare a performanței modelului de analiză predictivă și dacă acesta îndeplinește cerințele de performanță și acuratețe așteptate atunci când este implementat complet. Ce arată KPI-urile în faza inițială (cea de stabilire a obiectivelor)? Monitorizarea trebuie să fie constantă și în timp util: rezultatele modelului se pot schimba semnificativ, chiar și în perioade relativ scurte, iar monitorizarea continuă este esențială pentru a identifica dacă și când sistemul de analiză predictivă nu mai oferă informații relevante.

Beneficiile analizei predictive în industria asigurărilor

Cu mai mult de două treimi dintre asigurători care plănuiesc să crească investițiile în colectarea și analiza datelor în următorii ani, utilizarea modelelor de analiză predictivă va avea un impact semnificativ în întreaga industrie a asigurărilor.Care sunt beneficiile care determină adoptarea tot mai mare a instrumentelor și metodologiilor de asigurare predictivă?

1. Asigurarea predictivă contribuie la creșterea economică

Pentru 67% dintre companiile de asigurări , analiza predictivă a ajutat la reducerea cheltuielilor legate de emiterea și subscrierea unei polițe, în timp ce 60%au raportat vânzări și profitabilitate crescute. Aceste două descoperiri ne spun căanaliza avansată a datelor ajută la minimizarea risipei și la creșterea utilizării eficiente a resurselor, inclusiv prin utilizarea tehnologiilor existente în moduri inovatoare.

Cu ajutorul analizei predictive, o companie este capabilă să asigure planuri de asigurare vizate, să accelereze procesarea daunelor și să ofere clienților experiențe mai personalizate. Toate acestea creează un avantaj competitiv care poate atrage noi clienți și îi poate păstra pe cei existenți.

Asigurarea predictivă joacă, de asemenea, un rol strategic în identificarea piețelor potențiale : datele de calitate pot fi utilizate pentru a dezvălui tiparele de comportament și caracteristicile comune ale publicului țintă și pentru a descoperi noi buzunare de creștere trecută cu vederea sau segmente neexplorate.

2. Asigurarea predictivă susține experiențe hiperpersonalizate

Analiza predictivă vă permite să detectați modele de comportament ale clienților și să îi identificați pe cei care sunt nemulțumiți și care ar putea să nu își reînnoiască politicile. Cu perspectivele cuprinzătoare și în timp util care rezultă din analiza datelor, vă puteți concentra pe motivațiile acestor asigurați și pe crearea de experiențe care le pot satisface preferințele și nevoile.

Anticipând nevoile și comportamentele clienților, puteți proiecta interacțiuni și mai personalizate și puteți construi relații de durată.De exemplu, analiza predictivă este utilizată pentru a oferi planuri de asigurare personalizate bazate pe istoricul daunelor. Asigurătorii trebuie să depună eforturi pentru a personaliza ofertele în orice moment al călătoriei clientului, de la cotație, până la subscriere și nu numai. Cu toate acestea, pentru a atinge aceste obiective, personalizarea poate să nu mai fie suficientă.

PotrivitCapgemini , „Când vine vorba de industria asigurărilor, prioritatea de astăzi este o strategie de hiperpersonalizare bine definită, care se concentrează pe implicarea bazată pe experiență: livrarea produselor potrivite, la momentul potrivit, prin canalele potrivite.”

O strategie eficientă de hiperpersonalizare are trei aspecte de bază: înțelegerea în profunzime a clientului, utilizarea noilor tehnologii și utilizarea unei abordări de marketing complet centrate pe client.

• Înțelegerea clientului.Datele provin din toate punctele de contact în care clienții tăi interacționează cu compania: site-ul web, aplicația mobilă, rețelele sociale, centrul de contact. Informațiile colectate trebuie să fie stocate în siguranță și, în același timp, să fie ușor accesibile pentru echipele implicate în proiectul respectiv.
• Folosiți tehnologii.Datele trebuie colectate, sortate și catalogate în locuri dedicate, cum ar fiCRM-uri sau platforme avansatecare integrează diferite funcționalități: de laCCM-uricare permit comunicarea eficientă cu clienții pe diferite puncte de contact folosind toate canalele disponibile, până la produse care permitexperiențe interactive.
• Marketing personalizat.Utilizarea datelor clienților de pe diverse canale în cadrul diferitelor tipuri de marketing oferă unei companii de asigurări instrumentele pentru a construi relații extrem de personalizate, care au șanse mai mari să aibă ca rezultat niveluri mai ridicate de retenție. Prin urmare, agenții de marketing în asigurări trebuie să îmbunătățească această capacitate de a traduce informații dintr-o varietate de surse în cunoștințe imediat acționabile.

Analiza predictivă poate deveni un element cheie în cadrul unei strategii de hiperpersonalizare: poate fi momentul inițial într-un proces care transformă datele în relații valoroase, îmbunătățește experiența clienților pentru asigurați și creează un avantaj competitiv pentru companii.

3. Asigurarea predictivă permite implicarea dinamică a clienților

Prin asigurarea predictivă, în special atunci când este îmbunătățită de inteligența artificială, companiile de asigurări pot proiecta călătorii dinamice ale clienților: chatbot-uri bazate pe inteligență artificială, „rutare predictivă” pentru a identifica cel mai bun agent pentru un anumit client, personalizarea strategiei de comunicare bazată pe datele clienților (cum ar fi trimiterea oferte personalizate pentru a păstra clienții cu risc).Analiza predictivă poate transforma datele în informații utilizabile și imediat acționabile în momentele cele mai sensibile din pâlnie, de care depinde finalizarea tranzacțiilor comerciale între companiile de asigurări și consumatori: reînnoireapolițelor și onboarding.

• Reînnoirea politicii.Acesta este momentul în care mesajele clare și captivante sunt mai importante ca niciodată. Necesită o soluție atât inovatoare, cât și eficientă, astfel încât să îmbogățească comunicarea, făcând-o o experiență interactivă extrem de relevantă.Videoclipurile personalizate , care traduc rezultatele analizei predictive în povestiri cu imagini, este tipul de conținut care este cel mai potrivit pentru a obține un tip de comunicare consistent, clar și captivant pentru fiecare client.
• Onboarding .Când vine vorba de integrarea unui client nou, fiecare oportunitate de contact este valoroasă, deoarece este potențial irepetabilă. Chiar și înindustria asigurărilor .Instrumentele digitale de astăzi fac posibilă încărcarea automată a datelor de profil pe platformele interne. De acolo, prin intermediul analizei predictive, aceste date vor continua să formeze baza de cunoștințe din care pot fi extrase perspective pentru a construi experiențe care sunt din ce în ce mai centrate pe nevoile specifice ale asiguraților (potențiale și dobândite). De asemenea, cruciale în această etapă sunt toatesoluțiile care oferă organizațiilor o acoperire completă a proceselor digitale legate de procesele fiscale și bazate pe documenteși care permit integrarea lor fără probleme cu instrumentele și procedurile deja utilizate (inclusiv funcționalitatea esențială asemnăturilor electronice).

După ce am clarificat ce este analitica predictivă și cum funcționează în industria asigurărilor și după ce am evidențiat nenumăratele beneficii pe care le oferă, putem trage câteva concluzii. De exemplu, putem spune căcunoștințele produse prin tehnici și instrumente de asigurare predictivă oferă o bază solidă pentru dezvoltarea unor propuneri de afaceri mai centrate.Datorită acestui fapt, companiile sunt capabile să se conecteze cu ușurință cu noi clienți și să mențină relații valoroase cu clienții existenți, oferindu-le servicii extrem de personalizate, de la comunicări cu privire la când și cum să își plătească polițele, până la procesele de asistență pentru clienți.