9 estrategias Big data para el sector seguros | Andrés Macario

Andrés Macario. Los caballos de batalla del sector de los seguros se han quedado atrás, las aseguradoras buscan nuevas estrategias para hacer los deseos de sus clientes realidad.

9 estrategias big data para el sector seguros – Andrés Macario en Planimedia

Big data y el sector de los seguros

Big data permite a las empresas conseguir a los clientes que quieren, retener a los mejores y expandirse a otros mercados en condiciones de mínimo riesgo y costes.

Lograrlo depende de los conocimientos que tenga la empresa para tomar decisiones, de los medios para analizar la gran cantidad de información y de las técnicas que permitan una visión 360º de clientes, sistemas y eventos. Hay que tener en cuenta que los datos sin analizar no aportan nada a una empresa, ya que no se identifican patrones o modelos sin aislar el ruido.

Las 9 estrategias de Big data más efectivas

A continuación se muestran una serie de estrategias que pueden resultar efectivas para las empresas del sector seguros de acuerdo con el informe “9 estrategias definitivas de Big data para el sector Seguros” de PowerData.

1.Los modelos analíticos y las reclamaciones

Los modelos predictivos pueden detectar la propensión de un asegurado a contratar un abogado para litigios. Disponer de esta información permite a las empresas ahorrar costes, disminuir el tiempo de operación y aumentar el grado de satisfacción del cliente. ¿Qué aporta Big data en estos casos? Datos operacionales y atributos de los perfiles de clientes, una información muy valiosa que ayuda a las compañías de seguros a identificar reembolsos perdidos.

2. Análisis de la severidad

Big Data permite conocer el riesgo de cada cliente para una aseguradora clasificando las reclamaciones en base al impacto financiero y al servicio al cliente, de esta forma una aseguradora puede reducir el coste medio de los siniestros producidos en un año. Además, estas soluciones permiten dan prioridad o no a las reclamaciones registradas en el sistema en función de lo prioritarias que sean.

Todo ello asegura la optimización de recursos, reduce costes y, una vez más, máxima la satisfacción del cliente (algo vital para todas las empresas).

3. Algoritmos de detección de fraude

Consiste en clasificar las peticiones para identificar solicitantes de algo riesgo de dos formas: por un lado, mediante la construcción de perfiles de riesgo, y, por otro lado, predecir la probabilidad de fraude de una solicitud.

Este procedimiento permite identificar las solicitudes potencialmente fraudulentas y evitar grandes pérdidas a las compañías.

4. Costes y externalización de los litigios

En numerosas ocasiones las compañías de seguros recurren a la contratación de ayuda legal externa para preparar un litigio. La asignación de un caso a esta ayuda externa o los propios abogados de la empresa debería hacerse basada en criterios objetivos, pero no siempre es así. Gracias a Big data las aseguradoras pueden emplear un método científico para asignar un litigio a un equipo de abogados externo.

Este método tiene en cuenta factores como la complejidad de la reclamación, la complejidad legal, el tipo de riesgo, el rendimiento jurídico o los datos del censo; en función de su valoración se estima el coste global y se toma la mejor decisión.

5. Modelos de respuesta eficaz y marketing mix

En el mercado actual contar con una estrategia de marketing mix es imprescindible para maximizar las ventas. Con una base de datos contundente las compañías pueden predecir qué consumidores van a responder a la oferta de un producto o servicio y les permite elaborar un modelo de marketing óptimo.

6. Gestión de campañas

La rivalidad competitiva cada vez es mayor en el sector de los seguros por lo que las compañías tienen que ser más audaces en la captación de clientes, crear un vínculo más fuerte con ellos e innovar continuamente en productos y servicios.

La solución que aporta Big data son modelos predictivos que permiten ganar en comprensión y segmentar la cartera de productos de manera óptima, identificando los canales idóneos para cada tipo de cliente.

7. Análisis Cross-selling y Up-selling, gestión de fidelidad y ciclos de vida

Generar ingresos en base a la cartera de clientes es una práctica costosa, por ello para trabajarla hay distintas alternativas.

Estrategia Cross-selling: consiste en vender productos complementarios a los que compra un consumidor para generar ingresos extra, y además permite construir relaciones más sólidas con los clientes.

Estrategia Up-selling: consiste en ofrecerle a un consumidor que ya ha adquirido un producto un segundo producto o servicio normalmente a un precio superior.

La identificación de clientes clave es otra alternativa donde entra en juego Big data, desarrollando modelos predictivos que permiten medir el grado de lealtad de los clientes e identificar los más valiosos para poder ofrecerles mejores ofertas diferenciadas.

8. Análisis de cobro y morosidad

Gracias a la base de datos se pueden identificar y clasificar las cuentas más propensas a impago. Gestionar a este tipo de clientes es más eficaz si se conocen los canales adecuados y se establecen las medidas preventivas oportunas.

9. Renovaciones y retención de clientes

Las técnicas avanzadas de Big data permiten identificar a los clientes con mayor posibilidad de abandono, agruparlos y diseñar estrategias de retención para cada segmento. Además, también se puede trabajar en la identificación de los clientes más propensos a renovar sus pólizas.

La importancia de los datos

Con tanta información, ¿realmente se aprovecha todo lo que se podría? En un mundo controlado por la tecnología existen datos de prácticamente todo lo que se hace en la red, pero hay que saber mirarlos y analizarlos para extraer conclusiones válidas.

9 estrategias Big data para los seguros- Infografía Andrés Macario en Planimedia

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