Las principales compañías de seguros están reinventando sus estrategias de productos y participación del cliente para satisfacer las necesidades cambiantes de los clientes en tiempo actual. Para que funcione, necesitan datos de clientes de dispositivos conectados y de IoT y análisis de datos avanzados.
La industria de los seguros siempre se ha basado en los datos. Los modelos de riesgo y el análisis actuarial han sido y seguirán siendo esenciales para la forma en que la industria asigna el capital y evalúa/valora el riesgo.
La necesidad de evolucionar el análisis de datos se trata más de adaptarse a los nuevos comportamientos y expectativas de los clientes. El volumen cada vez mayor de datos generados por los clientes que provienen del “web de todo” está impulsando la demanda de que las aseguradoras los recopilen y utilicen de nuevas formas.
Los clientes buscan nuevas y mejores soluciones
En todas las industrias, vemos empresas que ofrecen ofertas relevantes en tiempo actual a través de análisis de datos avanzados ganando en el mercado. Los clientes están dispuestos a compartir sus datos cuando se utilizan para devolverles valor.
Las aseguradoras que maduran sus capacidades analíticas están mejor posicionadas para ofrecer este tipo de relevancia para el cliente. Pueden brindar soporte continuo a los clientes en cada punto de contacto, desde la suscripción hasta el servicio de pólizas y reclamos.
3 niveles de análisis de datos de la industria de seguros
1. Analítica descriptiva se combinan habitualmente con soluciones de automatización para suscribir riesgos y procesar reclamaciones. Dichos análisis se basan en atributos de datos específicos del pasado y el presente, modelos de riesgo históricos y condiciones actuales del mercado.
2. Análisis predictivo Permitir a las aseguradoras mirar hacia el futuro y, utilizando modelos de comportamiento, comprender mejor cómo es possible que un cliente responda a los riesgos potenciales. A medida que se introducen más datos de clientes en el modelo, más completo es el perfil de riesgo particular person y más precisas se vuelven las predicciones.
3. Analítica prescriptiva son cómo las aseguradoras comienzan a crear estrategias para ayudar al cliente a mitigar y administrar el riesgo. Eso requiere una optimización a gran escala y en tiempo actual de los datos del cliente y la cartera de productos de la aseguradora para presentar una recomendación contextualizada en tiempo actual en el momento.
Generar confianza a través del uso responsable de los datos de los clientes
Desde la pandemia hasta el cambio climático, los clientes enfrentan una mayor incertidumbre sobre su seguridad y bienestar. También cuestionan si sus datos se usarán de manera responsable, pero están dispuestos a compartirlos a cambio de valor.
El uso de los datos de los clientes para generar ofertas relevantes basadas en el comportamiento y el uso en tiempo actual que ayuden a los clientes a mitigar, administrar y recuperarse de pérdidas puede ayudar a las aseguradoras a generar confianza con los clientes. Ese es el valor que el análisis avanzado de datos puede ofrecer tanto al cliente de seguros como a la aseguradora.
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