Cómo la ciencia de datos está cambiando la industria de seguros

La transformación digital aterrizó en una enorme diversidad de industrias. El sector asegurador no es la excepción. 

Esta imparable oleada innovadora supone un avance sin precedentes para la industria aseguradora que, si bien ha mostrado sus primeros efectos, presenta grandes oportunidades, todas relacionadas con el entorno digital. 

El mercado asegurador es escenario de una feroz competencia entre las empresas, que buscan atraer a los 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. 

Recuperarlos implica no solo la inversión necesaria para dar un salto de innovación, sino también poner en funcionamiento campañas de reactivación de servicio para atraer clientes perdidos.

¿Cómo anticiparse a estos y otros desafíos? ¿Cómo enfrentar todos estos cambios con un riesgo de inversión bajo? Enterate en este artículo.

Decisiones basadas en los datos: más efectividad y menos costos

Transformar los datos en información para generar conocimiento y optimizar la toma de decisiones inteligentes en los negocios es una herramienta fundamental y valiosa. Nos permite medir la eficacia, eficiencia y satisfacción del consumidor en cada interacción.

Hoy, los datos son la puerta de entrada para el desarrollo de nuevos productos y servicios

En el caso de las aseguradoras, el análisis de los datos permite categorizar a los usuarios e identificar qué tipo de servicio brindarles.

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, de manera tal que se tomen las precauciones necesarias frente a un cliente con alto riesgo de padecer un accidente, o se eviten solicitudes fraudulentas.  
  • Identificando las 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, ofreciendo 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.

Retención y captura de clientes

Como mencionamos anteriormente, las industrias se enfrentan al enorme desafío de mantener a sus usuarios fidelizados, en un entorno competitivo y cambiante. 

En el caso del sector de seguros, el aumento de la competencia y el nacimiento de las Insurtech (con costos más bajos y procesos más rápidos que las grandes compañías aseguradoras) han generado un incremento de la fuga de clientes en los últimos años.

Incorporar nuevos clientes cuesta tres veces más que preservar a los actuales. Por ello, toma vital relevancia anticiparse a la eventual fuga de nuestros usuarios, buscando retenerlos proactivamente.

Para q la retención de buenos clientes no se vea amenazada por precios excesivamente elevados, el estudio de los datos debe apuntar a “tender un puente” entre los tres principales objetivos: tarifar, comercializar y fidelizar.

Para captar nuevos clientes y retener a los actuales, el sector ha recurrido a los que se denomina estrategias de cross selling y up selling, que favorecen la personalización de ofertas. 

Se ha demostrado que big data es fundamental para conseguir el éxito de estas estrategias.

Digitalización: la llave para la agilización de trámites

Las aseguradoras con negocios puramente digitales, las anteriormente mencionadas Insurtech, 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, 

¿Cómo? Mejorando la experiencia del cliente, diseñando los procesos desde su perspectiva.

Esto es, optimizando los procesos administrativos para proporcionar una gestión de siniestros más rápida, tanto de gestores, como de intermediarios y clientes. 

Un ejemplo concreto de cómo las aseguradoras buscan responder a las necesidades de los consumidores, y realizar trámites fácil y rápidamente, es la incorporación de  chatbots y aplicaciones móviles, que permiten la autogestión de forma inmediata. 

El reto para las aseguradoras es encontrar el equilibrio entre darle al usuario la libertad de gestionar en línea lo que desea y brindarle la dirección, el asesoramiento y el soporte adecuados en tiempo real. 

Esto supone un cambio en cómo las aseguradoras se relacionan con sus clientes desde la comunicación, creando nuevos productos y servicios, y adaptándose en gran medida a sus necesidades. 

Esta transformación digital es la que logrará ofrecer calidad, convivencia y confianza.

Inteligencia Artificial y Machine Learning al servicio del sector asegurador

Las técnicas que tienen aplicación en el sector asegurador son:

  • Compliance: Las técnicas de Machine Learning detectan patrones de comportamiento que permiten el conocimiento de los clientes, facilitando la oferta de servicios individualizados. Podemos adelantarnos a las necesidades de un cliente y hasta detectar en forma automática situaciones de insatisfacción que pueden convertirse en futuros reclamos.
  • Eficiencia: La detección temprana de reclamos es fundamental para que el cliente renueve la confianza con la compañía. La Inteligencia Artificial aprende de las experiencias pasadas, reclamos y resoluciones acertadas para ofrecer una respuesta más adecuada a cada caso.
  • Gestión: 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.
  • Negocio: De forma todavía más significativa, el aprendizaje automático ayuda a predecir los riesgos de siniestralidad, solucionando uno de los aspectos que más preocupa al sector.
  • Competitividad: Las mejoras, los ahorros en los costos y la mayor eficiencia significan una mayor ventaja competitiva. El uso de técnicas de Machine Learning puede ofrecer a las compañías aseguradoras ventajas asociadas a una definición más ajustada y personalizada de productos y servicios.
  • El conocimiento de los clientes, obtenido gracias a la detección de patrones de comportamiento que proporciona la aplicación de técnicas Machine Learning, facilita el trato y la oferta de servicios individualizados, adelantándose a las necesidades de un cliente antes de que él mismo lo requiera.
  • Fidelización: El aumento en la velocidad de respuesta y el acierto en la resolución de incidencias repercute en un mayor número de clientes satisfechos con el servicio demandado y la atención prestada

Transformación digital y aseguradoras: una alianza productiva

Aunque el sector aborda una excelente oportunidad ante la denominada transformación digital, no todas las compañías aseguradoras se benefician del verdadero valor de los datos que almacenan.  

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 a corto plazo, resolviendo los siguientes desafíos de negocio:

  • 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

7Puentes cuenta con la experiencia necesaria para acompañar a sus clientes en ese primer paso tecnológico y más, al tiempo que ampliamos el potencial de sus productos y servicios, transformándolos en valor agregado para sus compañías. 

Nuestro equipo de expertos es de alto alcance. Incluye data scientists, data engineers, data analysts y experts QA, orquestados por líderes experimentados. Todos listos para enfrentar cualquier desafío que se presente y para llevar a tu negocio al siguiente nivel.

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