3 τρόποι καλύτερης αξιοποίησης των data από τους ασφαλιστές

Τα δεδομένα στη σύγχρονη εποχή παράγονται με μεγάλη ταχύτητα από κάθε δυνατή πηγή: κινητές συσκευές, πλατφόρμες μέσων κοινωνικής δικτύωσης (SMP), τηλεματική, πιστωτικές αναφορές, IoT, κ.ο.κ. Ο καταιγισμός αυτών των πληροφοριών οδήγησε σε μια τεράστια συγκέντρωση όγκου δεδομένων με κάποιες εταιρείες να συγκεντρώνουν πληροφορίες, να τις επεξεργάζονται, να τις αναλύουν και στη συνέχεια να τις παραχωρούν σε άλλους οργανισμούς.

Η ασφάλιση κατάφερε τα τελευταία χρόνια να συμβαδίσει με τις τεχνολογικές εξελίξεις. Ως αποτέλεσμα, δημιουργήθηκε μια ασφαλιστική αλυσίδα αξίας που έχει γίνει πιο επωφελής για τους πελάτες, προσφέροντας εξατομικευμένα προϊόντα και υπηρεσίες. Από τη μεριά τους οι ασφαλιστές, είναι σε θέση να αξιολογήσουν πιο εύκολα τους κινδύνους σε κάθε περίπτωση. 

Η McKinsey αναφέρει ότι οι ασφαλιστές που χρησιμοποιούν προηγμένες αναλύσεις δεδομένων απολαμβάνουν βελτιωμένο loss ratio από 3% σε 5% και αυξημένη παραγωγή ασφαλίστρων από 10% έως 15%.

Πώς μπορούν λοιπόν οι ασφαλιστικές εταιρείες να εκμεταλλευτούν καλύτερα όλα αυτά τα δεδομένα; Υπάρχουν τρεις βασικοί τρόποι:

1. Χρησιμοποιήστε δεδομένα για διατηρήσετε αλλά και να αυξήσετε τη βάση πελατών σας

Η αλλαγή των προσδοκιών των πελατών σε συνδυασμό με τις διαταραχές της αγοράς έχουν καταστήσει την απόκτηση και τη διατήρησή τους ένα εξαιρετικά δύσκολο έργο για τους ασφαλιστές. Τα αναλυτικά στοιχεία που προέρχονται από δεδομένα, μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την προσέλκυση πελατών με τέσσερις τρόπους.

• Μπορούν να προσδιορίσουν από πού προέρχεται η επισκεψιμότητα στον ιστότοπο μιας ασφαλιστικής εταιρείας. Μόλις ένας ασφαλιστής το γνωρίζει αυτό, μπορεί να αναπτύξει εξατομικευμένες καμπάνιες και στοχευμένες διαφημίσεις. Επιτρέπει επίσης στους ασφαλιστές να εξακριβώσουν ποια προϊόντα είναι πιθανό να προσελκύσουν πελάτες, πώς θα συμπεριφέρονται αυτοί οι πελάτες και πώς μπορούν να πετύχουν νέα συμβόλαια.

• Το “look-like modeling” είναι ένα βασικό εργαλείο που επιτρέπει στους ασφαλιστές να μειώσουν τον κίνδυνο, καθώς μπορεί να εντοπίσει υποψήφιους πελάτες που είναι συγκρίσιμοι με τους πιο κερδοφόρους πελάτες τους.

• Υποστηρίζεται η βαθμολόγηση δυνητικών πελατών (βοηθώντας τους ασφαλιστές να διακρίνουν σε ποιους θα δώσουν προτεραιότητα) για τη βελτιστοποίηση του lead routing.

• Η καλή διαχείρηση των data παρέχει τις απαραίτητες πληροφορίες για την προσέλκυση πολύτιμων πελατών, τον εντοπισμό ιδανικών τμημάτων πελατών και την κάλυψη συγκεκριμένων αναγκών και συμπεριφορών.

2. Εξατομίκευση προϊόντων

Πώς μπορούν οι ασφαλιστές να εξατομικεύσουν τις προτάσεις και τις υπηρεσίες πους προσφέρουν για να αυξήσουν τις πωλήσεις και να πετύχουν εγγραφές νέων πελατών;

Η απόκτηση νέων πελατών είναι ακριβή σε κάθε κλάδο. Για τους ασφαλιστές, είναι ακόμη περισσότερο. Ως αποτέλεσμα, η διατήρηση των πελατών και η αύξησή της γίνεται ακόμη πιο πολύτιμη, καθώς μπορεί να μεταφραστεί σε σημαντική ανάπτυξη.

Μόλις ένας ασφαλιστής έχει ένα καλά διατηρημένο και σταθερό κέντρο ικανοποιημένων πελατών, τα προηγμένα δεδομένα μπορούν να ρίξουν φως στο τι ακριβώς θέλουν αυτοί οι πελάτες. Αυτό δίνει τη δυνατότητα στις εταιρείες να κάνουν upsell και cross-selling σε αυτούς τους πελάτες πολύ πιο εύκολα. Επιπλέον, το να γνωρίζουν οιο ασφαλιστές πότε οι πελάτες χρειάζονται μια νέα προσφορά τους δίνει την ευκαιρία να συνεργαστούν μαζί τους την κατάλληλη στιγμή, στο σωστό κανάλι.

Κάτι άλλο εξισου σημαντικό είναι η γρήγορη κατανόηση των εκάστοτε “παγίδων” σε προϊόντα και υπηρεσίες,  επιτρέπει στους ασφαλιστές να προσδιορίζουν γρήγορα πού υπάρχουν τυχόν ελλείψεις. Αυτό είναι ένα βασικό πρώτο βήμα συμπόρευσης στις εξελισσόμενες ανάγκες των πελατών.

3. Επιτάχυνση εσωτερικών διαδικασιών για τη βελτίωση της εμπειρίας του πελάτη

Ο ασφαλιστικός κλάδος χρησιμοποιεί τα δεδομένα διαφορετικά από τους ιστότοπους ηλεκτρονικού εμπορίου όπως η Amazon ή το eBay. Μια βασική μέτρηση είναι ο υπολογισμός του δεδομένου κινδύνου ενός πελάτη και της κάλυψης. Αυτή η διαδικασία είναι γνωστή ως underwritting και μπορεί να είναι εξαιρετικά χρονοβόρα.

Για άλλη μια φορά, τα δεδομένα λειτουργούν ως “σωσίβιο” και αυτοματοποιούν αυτή τη διαδικασία. Πρόκειται για μια πολύ καλή επιλογή για τους ασφαλιστές που θέλουν να εξοικονομήσουν χρήματα και να παρέχουν στους πελάτες τους τα σωστά πακέτα ασφάλισης. Η πρόσβαση σε δεδομένα σε πραγματικό χρόνο και η δυνατότητα άμεσης ανάλυσής τους απλοποιεί τα έντυπα αξιώσεων, συμπληρώνοντας εκ των προτέρων πεδία με βάση όσα γνωρίζει ήδη ο ασφαλιστής για τον πελάτη.

Όμως, προσοχή: Για να μειωθεί το κόστος και η όλη διαδικασία να γίνει τάχιστα, τα δεδομένα ενός ασφαλιστή πρέπει να είναι ακριβή και ενημερωμένα.

Τα καλά νέα είναι ότι οι καταναλωτές μοιράζονται όλο και πιο άνετα τα δεδομένα τους—προς δικό τους όφελος. Καθώς τα δεδομένα γίνονται ένα όλο και πιο σημαντικό εργαλείο για την ανάπτυξη του κλάδου, έχει ενδιαφέρον να δούμε πώς οι ασφαλιστές θα τα αξιοποιήσουν προς την κατεύθυνση της ανάπτυξης και της αυτοβελτίωσή τους ως επαγγελματίες, καθώς ο ίδιος ο κλάδος θα εξελίσσεται.