Seguro predictivo: qué es y los beneficios para la industria aseguradora

El seguro predictivo es un tipo avanzado de análisis que permite a las compañías de segurosrealizar pronósticos utilizando sus datos históricos , combinando modelos estadísticos, técnicas de minería de datos y aprendizaje automático.Las compañías de seguros utilizan análisis predictivos para identificar patrones recurrentes dentro del enorme flujo de datos que tienen a su disposición y usan estos patrones para identificar riesgos y desarrollar oportunidades.

En esta publicación, veremos cómoel seguro predictivo permite la participación dinámica del cliente en diferentes etapas del embudo, desde los procesos de incorporación hasta la renovación de la póliza.También descubriremos por qué la integración del seguro predictivo en las operaciones diarias es ahora un movimiento esencial y estratégico, el único que puede permitir una experiencia del cliente que coincida con las expectativas cada vez más altas de los clientes.

¿Qué es un seguro predictivo?

La práctica de usar análisis predictivos en seguros no es nueva; de hecho, las compañías de seguros han confiado en él durante años. La diferencia clave es que, hoy en día, la actividad de análisis ya no se realiza manualmente, sino a través de tecnologías basadas en inteligencia artificial que automatizan tareas redundantes y repetitivas y agilizan y aceleran procesos que tradicionalmente consumen mucho tiempo y son propensos a errores humanos.

Hoy en día, las empresas están inundadas de datos de varios tipos, desde archivos de registro e imágenes hasta videos. Obtener información de estos datos y predecir resultados, tendencias y comportamientos futuros ahora se puede procesar a través de aplicaciones de inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático.La información resultante de estos procesos permite a las empresas optimizar sus estrategias paraminimizar el riesgo y maximizar las ganancias .

El seguro predictivo es, por tanto, el análisis predictivo aplicado a la industria aseguradora , una herramienta extraordinariamente eficaz que se utiliza para procesar siniestros y detectar fraudes, anticipar riesgos financieros y optimizar precios, identificar situaciones de riesgo de abandono y desarrollar propuestas específicas para convencer a clientes insatisfechos o indecisos. para renovar sus pólizas y mantener la cobertura.

Los pasos en el proceso de seguro predictivo

El análisis predictivo en seguros implica la recopilación y el análisis de grandes conjuntos de datos de los que se puede extraer información útil para predecir la probabilidad de daños, fraude y riesgo de cancelación de pólizas. Para que el análisis predictivo brinde un soporte efectivo, se deben abordar una serie de pasos:

1. Definir objetivos, conjuntos de datos, métricas.

Antes de iniciar cualquier actividad de análisis, incluso antes de la recopilación de datos, es fundamental determinar los objetivos: desde la detección de intentos de fraude, pasando por la optimización de los planes de tarifas y desde el desarrollo de propuestas de upselling y cross-selling, hasta el aumento de la participación del cliente y la activación de modos de autoservicio.En esta etapa, es crucial definirel conjunto de datos que se analizará .El siguiente paso es identificar los KPIs más adecuados para medir el éxito de las diferentes iniciativas. Sólo a través de unaselección de métricas —que deben ser adecuadas a los objetivos marcados— será posible evaluar los resultados obtenidos y, si el modelo predictivo adoptado no funciona, poder intervenir inmediatamente para modificarlo.

2. Recopilación de datos: un apoyo indispensable para InsurTech

Para que el seguro predictivo produzca resultados cada vez más precisos, es esencial recopilar grandes volúmenes de datos históricos. Hoy en día, muchas organizaciones de seguros recopilan información de muchas fuentes. Es una buena práctica tener un lago de datos, un repositorio centralizado en el que fluyan todos los datos, tanto cuantitativos como cualitativos, estructurados y no estructurados. El increíble apoyo que brinda la inteligencia artificial es evidente aquí: los datos ya no tienen que extraerse manualmente .La tecnología de seguros disponible en la actualidad,Insurtech —término general que combina “seguros” y “tecnología” y se refiere a todo lo relacionado con la innovación tecnológica y digital en la industria de seguros— escapaz de recopilar datos de forma automática y autónoma de las diversas fuentes (aplicaciones móviles , telemática, IoT, interacciones con clientes, redes sociales, etc.).

Un elemento clave de insurtech y un paso clave en la recopilación de datos esla desmaterialización , en el sentido de digitalizar documentos en papel y crear directamente el documento digital.Al extraer datos de documentos digitales, las compañías de seguros pueden adquirir rápidamente un conocimiento sobre sus clientes que no solo es significativamente mayor que en el pasado, sino que puede superarlo para alcanzar niveles de granularidad antes impensables. De hecho, estas herramientas permiten subdividir a los clientes en clústeres cada vez más específicos en función de características homogéneas que se pueden elegir caso por caso, según los requisitos de información específicos.

Después de recopilar los datos, queda una tarea más por realizar antes de proceder al análisis real:la relevancia y la calidad de los datos deben confirmarse antes de ingresarlos en un modelo de análisis predictivo.Básicamente, esto significa: verificar su formato, eliminar puntos de datos duplicados y revisar los tipos de datos para correlacionarlos con sus fuentes.

3. Modelado y distribución

Una vez recopilados todos los datos y determinada la hipótesis a contrastar, podemos proceder al modelado, es decir, seleccionar o crear el modelo de análisis predictivo. Esta es la etapa donde se utilizan técnicas de aprendizaje automático .Una vez creado y probado el modelo, puede comenzar a implementarlo incluyéndolo en una aplicación de software real (por ejemplo, en el flujo de gestión de reclamos o en plataformas para personalizar automáticamente los planes de póliza).

4. Monitoreo

Ahora, se trata de registrar y evaluar el rendimiento del modelo de análisis predictivo y si cumple con los requisitos de rendimiento y precisión esperados cuando se implementa por completo. ¿Qué muestran los KPI en la fase inicial (la de establecimiento de objetivos)? El monitoreo debe ser constante y oportuno: los resultados del modelo pueden cambiar significativamente, incluso durante períodos relativamente cortos, y el monitoreo continuo es esencial para identificar si el sistema de análisis predictivo ya no brinda información relevante y cuándo.

Los beneficios del análisis predictivo en la industria de seguros

Con más de dos tercios de las aseguradoras planeando aumentar la inversión en recopilación y análisis de datos en los próximos años, el uso de modelos de análisis predictivo tendrá un impacto significativo en toda la industria de seguros.¿Cuáles son los beneficios que están impulsando la creciente adopción de herramientas y metodologías de seguros predictivos?

1. El seguro predictivo contribuye al crecimiento económico

Para el 67% de las compañías de seguros , el análisis predictivo ayudó a reducir los gastos relacionados con la emisión y suscripción de una póliza, mientras que el 60%reportó un aumento en las ventas y la rentabilidad. Estos dos hallazgos nos dicen queel análisis de datos avanzado ayuda a minimizar el desperdicio y aumenta el uso efectivo de los recursos, incluso mediante el empleo de tecnologías existentes de manera innovadora.

Con el análisis predictivo, una empresa puede asegurar planes de seguro específicos, acelerar el procesamiento de reclamos y ofrecer experiencias de cliente más personalizadas. Todo esto crea una ventaja competitiva que puede atraer nuevos clientes y retener a los existentes.

El seguro predictivo también juega un papel estratégico en la identificación de mercados potenciales : los datos de calidad se pueden utilizar para revelar los patrones de comportamiento y las características comunes del público objetivo y para descubrir nuevos focos de crecimiento pasados ​​por alto o segmentos inexplorados.

2. El seguro predictivo admite experiencias hiperpersonalizadas

El análisis predictivo le permite detectar patrones de comportamiento de los clientes e identificar a los que están insatisfechos y es posible que no renueven sus pólizas. Con los conocimientos completos y oportunos que resultan del análisis de datos, puede concentrarse en las motivaciones de estos asegurados y en crear experiencias que puedan satisfacer sus preferencias y necesidades.

Al anticipar las necesidades y los comportamientos de los clientes, puede diseñar interacciones aún más personalizadas y construir relaciones duraderas.Por ejemplo, el análisis predictivo se utiliza para ofrecer planes de seguro personalizados basados ​​en el historial de reclamaciones. Las aseguradoras deben esforzarse por personalizar las ofertas en cualquier punto del viaje del cliente, desde la cotización hasta la suscripción y más allá. Sin embargo, para lograr estos objetivos, la personalización puede que ya no sea suficiente.

SegúnCapgemini , “cuando se trata de la industria de seguros, la prioridad actual es una estrategia de hiperpersonalización bien definida que se centre en el compromiso basado en la experiencia: entregar los productos correctos, en el momento correcto, a través de los canales correctos”.

Una estrategia efectiva de hiperpersonalización tiene tres aspectos básicos: comprensión profunda del cliente, uso de nuevas tecnologías y utilización de un enfoque de marketing totalmente centrado en el cliente.

• Comprensión del cliente.Los datos provienen de todos los puntos de contacto donde sus clientes interactúan con la empresa: sitio web, aplicación móvil, redes sociales, centro de contacto. La información recopilada debe almacenarse de forma segura y, al mismo tiempo, ser de fácil acceso para los equipos involucrados en ese proyecto en particular.
• Emplear tecnologías.Los datos deben recopilarse, clasificarse y catalogarse en lugares dedicados, comoCRM o plataformas avanzadasque integran diferentes funcionalidades: desdeCCMque permiten una comunicación eficiente con los clientes en diferentes puntos de contacto utilizando todos los canales disponibles, hasta productos que permitenexperiencias interactivas.
• Mercadotecnia personalizada.El uso de datos de clientes de varios canales dentro de diferentes marketing le da a una compañía de seguros las herramientas para construir relaciones altamente personalizadas, que tienen más probabilidades de resultar en niveles más altos de retención. Por lo tanto, los especialistas en marketing de seguros deben mejorar esta capacidad para traducir información de una variedad de fuentes en conocimiento procesable de inmediato.

El análisis predictivo puede convertirse en un elemento clave dentro de una estrategia de hiperpersonalización: puede ser el momento inicial de un proceso que transforma los datos en relaciones valiosas, mejora la experiencia del cliente para los asegurados y crea una ventaja competitiva para las empresas.

3. El seguro predictivo permite una participación dinámica del cliente

A través del seguro predictivo, especialmente cuando se mejora con inteligencia artificial, las compañías de seguros pueden diseñar recorridos dinámicos del cliente: chatbots basados ​​en IA, "enrutamiento predictivo" para identificar al mejor agente para un cliente específico, personalización de la estrategia de comunicación basada en los datos del cliente ( como enviar ofertas personalizadas para retener clientes en riesgo).El análisis predictivo puede convertir los datos en información utilizable y procesable de inmediato en los momentos más sensibles del embudo, del cual depende la finalización de las transacciones comerciales entre las compañías de seguros y los consumidores: renovación depólizas e incorporación.

• Renovación de póliza.Este es el momento en que los mensajes claros y atractivos son más importantes que nunca. Requiere una solución innovadora y eficaz para enriquecer la comunicación, convirtiéndola en una experiencia interactiva de gran relevancia.Los videos personalizados , que traducen los resultados del análisis predictivo en narraciones con imágenes, es el tipo de contenido que mejor se adapta para lograr un tipo de comunicación consistente, clara y atractiva para cada cliente.
• Embarque _Cuando se trata de incorporar a un nuevo cliente, cada oportunidad de contacto es valiosa porque es potencialmente irrepetible. Incluso en laindustria de seguros .Hoy en día, las herramientas digitales permiten cargar automáticamente datos de perfil en plataformas internas. A partir de ahí, a través del análisis predictivo, estos datos pasarán a formar la base de conocimiento de la que se pueden extraer conocimientos para construir experiencias que se centren cada vez más en las necesidades específicas de los asegurados (potenciales y adquiridos). También son cruciales en esta etapa todas lassoluciones que ofrecen a las organizaciones una cobertura completa de los procesos digitales relacionados con los procesos fiscales y documentalesy permiten su perfecta integración con las herramientas y los procedimientos que ya están en uso (incluida la funcionalidad esencial de lasfirmas electrónicas).

Habiendo aclarado qué es y cómo funciona la analítica predictiva en el sector asegurador y habiendo destacado los innumerables beneficios que ofrece, podemos sacar algunas conclusiones. Por ejemplo, podemos decir queel conocimiento producido a través de técnicas y herramientas de seguros predictivos proporciona una base sólida para desarrollar propuestas comerciales más centradas.Gracias a esto, las empresas pueden conectarse fácilmente con nuevos clientes y mantener relaciones valiosas con los clientes existentes, brindándoles servicios altamente personalizados, desde comunicaciones sobre cuándo y cómo pagar sus pólizas, hasta procesos de atención al cliente.