El mercado asegurador es escenario de una feroz competencia entre las empresas, que buscan atraer a clientes de aquellos competidores que aún no adaptaron sus negocios a las nuevas necesidades. Hoy los consumidores demandan nuevas prácticas y herramientas que mejoren su experiencia. La fuga de clientes hacia empresas con un mayor nivel de modernización resulta muy costoso. Por lo tanto, recuperarlos implica no sólo la inversión necesaria para dar un salto de innovación, sino también poner en funcionamiento campañas de reactivación para atraer clientes. Transformar los datos en información para generar conocimiento y optimizar la toma de decisiones inteligentes en los negocios es una herramienta fundamental y valiosa, y la industria del seguro no es la excepción.
Puntualmente, nos permite medir la eficacia, la eficiencia y la satisfacción del consumidor. Los datos son la puerta de entrada para el desarrollo de productos y servicios. En el caso del seguro, el análisis de datos permite a las aseguradoras categorizar a los usuarios e identificar qué tipo de servicio brindarles.
Machine Learning
Apoyarse en técnicas de Machine Learning para acelerar la valoración del riesgo de un posible tomador es un factor clave y diferenciador. Estas técnicas dan soporte a las decisiones que deben tomar los suscriptores:
– Creando un scoring de riesgo de la nueva contratación para tomar precauciones frente a un cliente con alto riesgo de padecer un accidente, o evitar solicitudes fraudulentas.
– Identificando variables de mayor peso en la valoración de un servicio con posibilidad de riesgo, sin incurrir en una eventual pérdida.
Como resultado, las compañías reducen costos y mejoran la efectividad de los servicios. De esta manera, ofrecen precios competitivos en el mercado que, a la vez, permiten cubrir las indemnizaciones. Contar con la infraestructura adecuada para capturar y procesar la información se vuelve vital para acoplarse a la marcha tecnológica actual.
Impacto
En el sector de seguros, el aumento de la competencia y el nacimiento de las insurtech generaron un incremento de la fuga de clientes. Incorporar nuevos clientes cuesta tres veces más que preservar a los actuales. Por ello, toma vital relevancia anticiparse a la eventual fuga. Para que la retención de clientes no se vea amenazada por precios excesivamente elevados, el estudio de los datos debe apuntar en el seguro a “tender un puente” entre los tres principales objetivos: tarifar, comercializar y fidelizar. Para captar nuevos clientes y retener a los actuales, el sector recurrió a lo que se denomina estrategias de cross selling y up selling, que favorecen la personalización de ofertas.
Las aseguradoras con negocios puramente digitales simplifican el proceso de compras de pólizas y reclamos de siniestros, volviéndolo una experiencia sencilla, rápida y satisfactoria. Si no quieren quedarse atrás, las compañías aseguradoras de estructura tradicional deben adaptarse a estas tendencias digitales, mejorando la experiencia del cliente, diseñando procesos desde su perspectiva y optimizando procesos administrativos para proporcionar una gestión de siniestros más rápida, tanto de gestores, como de intermediarios y clientes. El reto para las aseguradoras es encontrar el equilibrio entre darle al usuario la libertad de gestionar en línea y brindarle dirección, asesoramiento y soporte en tiempo real. Esta transformación digital es la que logrará ofrecer calidad, convivencia y confianza.
Técnicas
Las técnicas que tienen aplicación en el sector asegurador son:
– En primer lugar, las técnicas de Machine Learning detectan patrones de comportamiento que permiten conocer al cliente, facilitando la oferta de servicios individualizados. Podemos adelantarnos a las necesidades de un cliente y hasta detectar situaciones de insatisfacción.
– La detección temprana de reclamos es fundamental para que el cliente renueve su confianza. La Inteligencia Artificial aprende de las experiencias pasadas, reclamos y resoluciones acertadas para ofrecer una respuesta más adecuada.
– Las herramientas de Machine Learning aportan datos de entrenamiento para detectar el ciclo de vida del cliente (Lifetime Value) y, a partir de ello, actuar en consecuencia: Next Best Action, Next Best Offer.
– El aprendizaje automático ayuda a predecir riesgos de siniestralidad, solucionando un aspecto clave.
– Las mejoras, los ahorros en los costos y la mayor eficiencia significan una mayor ventaja competitiva. El uso de Machine Learning puede ofrecer ventajas asociadas a una definición más ajustada y personalizada de productos y servicios.
– Además, el conocimiento de los clientes, obtenido gracias a la detección de patrones de comportamiento que proporciona Machine Learning, facilita el trato y la oferta de servicios individualizados, adelantándose a las necesidades de un cliente.
– Finalmente, el aumento en la velocidad de respuesta y el acierto en la resolución de incidencias repercute en un mayor número de clientes satisfechos.
Solución
Ante el vértigo que todo un proceso de transformación digital podría ocasionar, el uso de las técnicas de aprendizaje automático son un buen primer paso. Promete resultados más reales y resolución de los siguientes desafíos:
– Segmentación óptima de clientes, según su comportamiento.
– Detección de fraude.
– Definición del portfolio de productos óptimo para cada segmento.
– Sistemas de recomendación.
– Cálculo del LTV (Lifetime Value).
– Prevención de bajas.
– Mejora en los cálculos actuariales.
– Monitorización de procesos de venta externalizada.
– Prevención de consultas y reclamos. Aceleración en su resolución.
Nota escrita por Eliana Gamarra, Data Scientist de 7Puentes.
