L'assicurazione predittiva: cos'è e i vantaggi per il settore assicurativo

L'assicurazione predittiva è un tipo avanzato di analisi che consente alle compagnie assicurativedi fare previsioni utilizzando i propri dati storici , combinando modelli statistici, tecniche di data mining e machine learning.Le compagnie assicurative utilizzano l'analisi predittiva per identificare modelli ricorrenti all'interno dell'enorme flusso di dati a loro disposizione e utilizzano questi modelli per identificare i rischi e sviluppare opportunità.

In questo post vedremo comel'assicurazione predittiva consente il coinvolgimento dinamico dei clienti nelle diverse fasi della canalizzazione, dai processi di onboarding al rinnovo della polizza.Scopriremo anche perché integrare l'assicurazione predittiva nelle operazioni quotidiane è ormai una mossa essenziale e strategica, l'unica che può abilitare una customer experience all'altezza delle aspettative sempre più elevate dei clienti.

Cos'è l'assicurazione predittiva?

La pratica di utilizzare l'analisi predittiva nelle assicurazioni non è nuova; infatti, le compagnie assicurative vi fanno affidamento da anni. La differenza fondamentale è che oggi l'attività di analisi non viene più svolta manualmente ma attraverso tecnologie basate sull'intelligenza artificiale che automatizzano attività ridondanti e ripetitive e semplificano e velocizzano i processi tradizionalmente lunghi e soggetti a errori umani.

Oggi le aziende sono sommerse da dati di vario tipo, dai file di registro e dalle immagini ai video. Ottenere informazioni da questi dati e prevedere risultati, tendenze e comportamenti futuri può ora essere elaborato tramite applicazioni di intelligenza artificiale e algoritmi di apprendimento automatico.Le informazioni risultanti da questi processi consentono alle aziende di ottimizzare le proprie strategie in modo daminimizzare i rischi e massimizzare i profitti .

L'assicurazione predittiva è quindi l'analisi predittiva applicata al settore assicurativo , uno strumento straordinariamente efficace che viene utilizzato per elaborare reclami e rilevare frodi, anticipare i rischi finanziari e ottimizzare i prezzi, identificare situazioni di rischio di abbandono e sviluppare proposte dedicate per convincere i clienti insoddisfatti o indecisi rinnovare le polizze e mantenere la copertura.

Le fasi del processo di assicurazione predittiva

L'analisi predittiva nelle assicurazioni comporta la raccolta e l'analisi di grandi set di dati da cui è possibile estrarre informazioni utili per prevedere la probabilità di danni, frode e rischio di annullamento della polizza. Affinché l'analisi predittiva fornisca un supporto efficace, è necessario affrontare una serie di passaggi:

1. Definire obiettivi, set di dati, metriche.

Prima di iniziare qualsiasi attività di analisi, prima ancora della raccolta dei dati, è fondamentale determinare gli obiettivi: dall'individuazione dei tentativi di frode, all'ottimizzazione dei piani tariffari e dallo sviluppo di proposte di upselling e cross-selling all'aumento del coinvolgimento del cliente e all'attivazione di modalità self-service.In questa fase, è fondamentale definireil set di dati da analizzare .Il passo successivo è identificare i KPI più appropriati per misurare il successo delle diverse iniziative. Solo attraverso unaselezione di metriche — che devono essere adeguate agli obiettivi prefissati — sarà possibile valutare i risultati ottenuti e, se il modello predittivo adottato non funziona, poter intervenire immediatamente per modificarlo.

2. Raccolta dati: un supporto indispensabile per InsurTech

Affinché l'assicurazione predittiva produca risultati sempre più accurati, è essenziale raccogliere grandi volumi di dati storici. Oggi molte organizzazioni assicurative raccolgono informazioni da molte fonti. È buona norma disporre di un data lake, un repository centralizzato in cui confluiscono tutti i dati, sia quantitativi che qualitativi, strutturati e non strutturati. Qui è evidente l'incredibile supporto fornito dall'intelligenza artificiale: i dati non devono più essere estratti manualmente .La tecnologia assicurativa oggi disponibile,Insurtech , termine generico che unisce “assicurazione” e “tecnologia” e si riferisce a tutto ciò che riguarda l' innovazione tecnologica e digitale nel settore assicurativo, è in grado di raccogliere in modo automatico e autonomo i dati dalle varie fonti (applicazioni mobili , telematica, IoT, interazioni con i clienti, social media, ecc.).

Un elemento chiave dell'insurtech e un passaggio chiave nella raccolta dei dati èla dematerializzazione , intesa sia come digitalizzazione dei documenti cartacei sia come creazione diretta del documento digitale.Estraendo i dati dai documenti digitali, le compagnie di assicurazione possono acquisire rapidamente una conoscenza sui propri clienti che non solo è significativamente maggiore rispetto al passato, ma può superarla per raggiungere livelli di granularità prima impensabili. Tali strumenti, infatti, consentono di suddividere la clientela in cluster sempre più specifici sulla base di caratteristiche omogenee che possono essere scelte caso per caso, in funzione delle specifiche esigenze informative.

Dopo aver raccolto i dati, c'è ancora un compito da svolgere prima di procedere all'analisi vera e propria:la pertinenza e la qualità dei dati devono essere confermate prima di inserirli in un modello di analisi predittiva.Ciò significa sostanzialmente: controllare il loro formato, rimuovere i punti dati duplicati e rivedere i tipi di dati per correlarli con le loro fonti.

3. Modellazione e distribuzione

Una volta raccolti tutti i dati e determinata l'ipotesi da testare, si può procedere alla modellazione, ovvero alla selezione o creazione del modello di analisi predittiva. Questa è la fase in cui vengono utilizzate le tecniche di apprendimento automatico .Dopo che il modello è stato creato e testato, puoi iniziare a distribuirlo includendolo in una vera e propria applicazione software (ad esempio, nel flusso di gestione dei sinistri o in piattaforme per la personalizzazione automatica dei piani di polizza).

4. Monitoraggio

Ora si tratta di registrare e valutare le prestazioni del modello di analisi predittiva e se soddisfa i requisiti di prestazioni e accuratezza previsti una volta implementato completamente. Cosa mostrano i KPI nella fase iniziale (quella della definizione degli obiettivi)? Il monitoraggio deve essere costante e tempestivo: i risultati del modello possono cambiare in modo significativo, anche durante periodi relativamente brevi, e il monitoraggio continuo è essenziale per identificare se e quando il sistema di analisi predittiva non fornisce più insight rilevanti.

I vantaggi dell'analisi predittiva nel settore assicurativo

Con oltre due terzi degli assicuratori che pianificano di aumentare gli investimenti nella raccolta e nell'analisi dei dati nei prossimi anni, l'uso di modelli di analisi predittiva avrà un impatto significativo in tutto il settore assicurativo.Quali sono i vantaggi che stanno guidando la crescente adozione di strumenti e metodologie assicurative predittive?

1. L'assicurazione predittiva contribuisce alla crescita economica

Per il 67% delle compagnie assicurative , l'analisi predittiva ha contribuito a ridurre le spese relative all'emissione e alla sottoscrizione di una polizza, mentre il 60%ha riportato un aumento delle vendite e della redditività. Questi due risultati ci dicono chel'analisi avanzata dei dati aiuta a ridurre al minimo gli sprechi e ad aumentare l'uso efficace delle risorse, anche utilizzando le tecnologie esistenti in modi innovativi.

Con l'analisi predittiva, un'azienda è in grado di garantire piani assicurativi mirati, accelerare l'elaborazione dei sinistri e offrire ai clienti esperienze più personalizzate. Tutto ciò crea un vantaggio competitivo in grado di attrarre nuovi clienti e fidelizzare quelli esistenti.

L'assicurazione predittiva svolge anche un ruolo strategico nell'identificazione di potenziali mercati : dati di qualità possono essere utilizzati per rivelare i modelli di comportamento e le caratteristiche comuni del pubblico target e per scoprire nuove sacche di crescita trascurate o segmenti inesplorati.

2. L'assicurazione predittiva supporta esperienze iper-personalizzate

L'analisi predittiva ti consente di rilevare i modelli di comportamento dei clienti e identificare quelli che sono insoddisfatti e potrebbero non rinnovare le loro polizze. Con gli approfondimenti completi e tempestivi che derivano dall'analisi dei dati, puoi concentrarti sulle motivazioni di questi assicurati e sulla creazione di esperienze che possano soddisfare le loro preferenze ed esigenze.

Anticipando le esigenze e i comportamenti dei clienti, puoi progettare interazioni ancora più personalizzate e costruire relazioni durature.Ad esempio, l'analisi predittiva viene utilizzata per offrire piani assicurativi personalizzati basati sulla cronologia dei sinistri. Gli assicuratori devono sforzarsi di personalizzare le offerte in qualsiasi momento del percorso del cliente, dalla quotazione, alla sottoscrizione e oltre. Tuttavia, per raggiungere questi obiettivi, la personalizzazione potrebbe non essere più sufficiente.

SecondoCapgemini , "Quando si tratta del settore assicurativo, la priorità di oggi è una strategia di iper-personalizzazione ben definita che si concentri sull'engagement basato sull'esperienza: fornire i prodotti giusti, al momento giusto, attraverso i canali giusti".

Un'efficace strategia di iper-personalizzazione ha tre aspetti fondamentali: comprensione approfondita del cliente, utilizzo di nuove tecnologie e utilizzo di un approccio di marketing completamente incentrato sul cliente.

• Comprensione del cliente.I dati provengono da tutti i punti di contatto in cui i tuoi clienti interagiscono con l'azienda: sito Web, app mobile, social media, contact center. Le informazioni raccolte devono essere archiviate in modo sicuro e allo stesso tempo essere facilmente accessibili ai team impegnati in quel particolare progetto.
• Impiega tecnologie.I dati devono essere raccolti, ordinati e catalogati in luoghi dedicati comeCRM o piattaforme evoluteche integrino diverse funzionalità: daiCCMche consentono una comunicazione efficiente ai clienti su diversi touchpoint utilizzando tutti i canali disponibili, ai prodotti che abilitanoesperienze interattive.
• Marketing personalizzato.L'utilizzo dei dati dei clienti provenienti da vari canali all'interno di diverse attività di marketing offre a una compagnia di assicurazioni gli strumenti per costruire relazioni altamente personalizzate, che hanno maggiori probabilità di tradursi in livelli più elevati di fidelizzazione. I marketer assicurativi devono quindi migliorare questa capacità di tradurre le informazioni da una varietà di fonti in conoscenze immediatamente utilizzabili.

L'analisi predittiva può diventare un elemento chiave all'interno di una strategia di iper-personalizzazione: può essere il momento iniziale di un processo che trasforma i dati in relazioni di valore, migliora la customer experience per gli assicurati e crea un vantaggio competitivo per le aziende.

3. L'assicurazione predittiva consente un coinvolgimento dinamico del cliente

Attraverso l'assicurazione predittiva, soprattutto se potenziata dall'intelligenza artificiale, le compagnie assicurative possono progettare percorsi dinamici del cliente: chatbot basati su AI, "instradamento predittivo" per identificare l'agente migliore per un cliente specifico, personalizzazione della strategia di comunicazione basata sui dati del cliente (come l' invio offerte personalizzate per fidelizzare i clienti a rischio).L'analisi predittiva può trasformare i dati in informazioni utilizzabili e immediatamente fruibili nei momenti più delicati del funnel, da cui dipende il completamento delle transazioni commerciali tra compagnie assicurative e consumatori: rinnovo dellapolizza e onboarding.

• Rinnovo della polizza.Questo è il momento in cui i messaggi chiari e coinvolgenti sono più importanti che mai. Richiede una soluzione innovativa ed efficace per arricchire la comunicazione, rendendola un'esperienza altamente rilevante e interattiva.I video personalizzati , che traducono i risultati della predictive analytics in storytelling con immagini, sono la tipologia di contenuto più adatta per realizzare una tipologia di comunicazione coerente, chiara e coinvolgente per ogni cliente.
• Inserimento .Quando si tratta di acquisire un nuovo cliente, ogni occasione di contatto è preziosa perché potenzialmente irripetibile. Anche nelsettore assicurativo .Gli strumenti digitali oggi consentono di caricare automaticamente i dati del profilo su piattaforme interne. Da lì, attraverso la predictive analytics, questi dati andranno a costituire la knowledge base da cui estrarre insight per costruire esperienze sempre più centrate sulle specifiche esigenze degli assicurati (potenziali e acquisite). Fondamentali in questa fase sono anche tutte lesoluzioni che offrono alle organizzazioni una copertura completa dei processi digitali legati ai processi fiscali e documentalie consentono la loro perfetta integrazione con gli strumenti e le procedure già in uso (compresa la funzionalità essenziale dellefirme elettroniche).

Chiarito cosa sia la predictive analytics e come funzioni nel settore assicurativo e dopo aver evidenziato gli innumerevoli vantaggi che offre, possiamo trarre alcune conclusioni. Ad esempio, possiamo dire chela conoscenza prodotta attraverso tecniche e strumenti di assicurazione predittiva fornisce una solida base per sviluppare proposte di business più centrate.Grazie a questo, le aziende sono in grado di connettersi facilmente con nuovi clienti e mantenere relazioni di valore con i clienti esistenti, fornendo loro servizi altamente personalizzati, dalle comunicazioni su quando e come pagare le loro polizze, ai processi di customer care.