Seguro preditivo: o que é e os benefícios para o setor de seguros

O seguro preditivo é um tipo avançado de análise que permite às seguradorasfazer previsões usando seus dados históricos , combinando modelos estatísticos, técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina.As seguradoras usam análises preditivas para identificar padrões recorrentes dentro do enorme fluxo de dados disponíveis para elas e usam esses padrões para identificar riscos e desenvolver oportunidades.

Nesta postagem, veremos comoo seguro preditivo permite o envolvimento dinâmico do cliente em diferentes estágios do funil, desde os processos de integração até a renovação da apólice.Também descobriremos por que integrar o seguro preditivo nas operações diárias é agora um movimento essencial e estratégico, o único que pode permitir uma experiência do cliente que corresponda às expectativas cada vez mais altas dos clientes.

O que é seguro preditivo?

A prática de usar análise preditiva em seguros não é nova; na verdade, as seguradoras contam com ele há anos. A principal diferença é que hoje a atividade de análise não é mais feita manualmente, mas por meio de tecnologias baseadas em inteligência artificial que automatizam tarefas redundantes e repetitivas e agilizam e aceleram processos tradicionalmente demorados e propensos a erros humanos.

Hoje, as empresas são inundadas com dados de vários tipos, desde arquivos de log e imagens até vídeos. Obter insights desses dados e prever resultados, tendências e comportamentos futuros agora pode ser processado por meio de aplicativos de inteligência artificial e algoritmos de aprendizado de máquina.As informações resultantes desses processos permitem que as empresas otimizem suas estratégias de forma aminimizar riscos e maximizar lucros .

O seguro preditivo é, portanto, uma análise preditiva aplicada ao setor de seguros , uma ferramenta extraordinariamente eficaz que é usada para processar sinistros e detectar fraudes, antecipar riscos financeiros e otimizar preços, identificar situações de risco de desistência e desenvolver propostas dedicadas para convencer clientes insatisfeitos ou indecisos para renovar suas apólices e manter a cobertura.

As etapas do processo de seguro preditivo

A análise preditiva em seguros envolve a coleta e análise de grandes conjuntos de dados dos quais informações úteis podem ser extraídas para prever a probabilidade de dano, fraude e risco de cancelamento de apólice. Para que a análise preditiva forneça suporte eficaz, várias etapas devem ser abordadas:

1. Defina objetivos, conjuntos de dados, métricas.

Antes de iniciar qualquer atividade de análise, antes mesmo da coleta de dados, é essencial determinar os objetivos: desde a detecção de tentativas de fraude, até a otimização de planos tarifários e desde o desenvolvimento de propostas de upselling e cross-selling até o aumento do engajamento do cliente e a ativação de modos de autoatendimento.Nesta fase, é crucialdefinir o conjunto de dados a ser analisado .O próximo passo é identificar os KPIs mais adequados para medir o sucesso das diferentes iniciativas. Só através de umaseleção de métricas – que devem ser adequadas aos objetivos definidos – será possível avaliar os resultados obtidos e, caso o modelo preditivo adotado não funcione, poder intervir imediatamente para modificá-lo.

2. Coleta de dados: um suporte indispensável para InsurTech

Para que o seguro preditivo produza resultados cada vez mais precisos, é essencial coletar grandes volumes de dados históricos. Hoje, muitas organizações de seguros coletam informações de várias fontes. É uma boa prática ter um data lake, um repositório centralizado para o qual fluem todos os dados, quantitativos e qualitativos, estruturados e não estruturados. O incrível suporte fornecido pela inteligência artificial é evidente aqui: os dados não precisam mais ser extraídos manualmente .A tecnologia de seguros disponível hoje,Insurtech — termo guarda-chuva que combina “seguro” e “tecnologia” e se refere a tudo relacionado à inovação tecnológica e digital no setor de seguros— é capaz de coletar dados de forma automática e autônoma das diversas fontes (aplicativos móveis , telemática, IoT, interações com clientes, mídias sociais, etc.).

Um elemento-chave da insurtech e uma etapa fundamental na coleta de dados éa desmaterialização - tanto no sentido de digitalizar documentos em papel quanto de criar diretamente o documento digital.Ao extrair dados de documentos digitais, as seguradoras podem adquirir rapidamente um conhecimento sobre seus clientes que não é apenas significativamente maior do que no passado, mas pode ultrapassá-lo para atingir níveis de granularidade antes impensáveis. De fato, essas ferramentas permitem subdividir os clientes em clusters cada vez mais específicos com base em características homogêneas que podem ser escolhidas caso a caso, dependendo dos requisitos específicos de informação.

Depois de coletar os dados, há mais uma tarefa a ser realizada antes de prosseguir para a análise propriamente dita:a relevância e a qualidade dos dados devem ser confirmadas antes de inseri-los em um modelo de análise preditiva.Isso basicamente significa: verificar seu formato, remover pontos de dados duplicados e revisar os tipos de dados para correlacioná-los com suas fontes.

3. Modelagem e distribuição

Uma vez recolhidos todos os dados e determinada a hipótese a testar, podemos proceder à modelação, ou seja, selecionar ou criar o modelo de análise preditiva. Este é o estágio onde as técnicas de aprendizado de máquina são usadas.Depois de criado e testado o modelo, você pode começar a implantá-lo incluindo-o em um aplicativo de software real (por exemplo, no fluxo de gerenciamento de sinistros ou em plataformas de personalização automática de planos de apólices).

4. Monitoramento

Agora, é uma questão de registrar e avaliar o desempenho do modelo de análise preditiva e se ele atende aos requisitos de desempenho e precisão esperados quando totalmente implantado. O que os KPIs mostram na fase inicial (a de definição de metas)? O monitoramento deve ser constante e oportuno: os resultados do modelo podem mudar significativamente, mesmo durante períodos relativamente curtos, e o monitoramento contínuo é essencial para identificar se e quando o sistema de análise preditiva não está mais fornecendo insights relevantes.

Os benefícios da análise preditiva no setor de seguros

Com mais de dois terços das seguradoras planejando aumentar o investimento em coleta e análise de dados nos próximos anos, o uso de modelos de análise preditiva terá um impacto significativo em todo o setor de seguros.Quais são os benefícios que estão impulsionando a crescente adoção de ferramentas e metodologias preditivas de seguro?

1. O seguro preditivo contribui para o crescimento econômico

Para 67% das seguradoras , a análise preditiva ajudou a reduzir as despesas relacionadas à emissão e subscrição de uma apólice, enquanto 60%relataram aumento nas vendas e lucratividade. Essas duas descobertas nos dizem quea análise avançada de dados ajuda a minimizar o desperdício e aumentar o uso eficaz de recursos, inclusive empregando tecnologias existentes de maneiras inovadoras.

Com a análise preditiva, uma empresa pode proteger planos de seguro direcionados, acelerar o processamento de sinistros e oferecer experiências de cliente mais personalizadas. Tudo isso cria uma vantagem competitiva que pode atrair novos clientes e manter os existentes.

O seguro preditivo também desempenha um papel estratégico na identificação de mercados potenciais : dados de qualidade podem ser usados ​​para revelar padrões de comportamento e características comuns do público-alvo e descobrir novos bolsões de crescimento negligenciados ou segmentos inexplorados.

2. O seguro preditivo oferece suporte a experiências hiperpersonalizadas

A análise preditiva permite detectar padrões de comportamento do cliente e identificar aqueles que estão insatisfeitos e podem não renovar suas apólices. Com os insights abrangentes e oportunos resultantes da análise de dados, você pode se concentrar nas motivações desses segurados e na criação de experiências que possam atender às suas preferências e necessidades.

Ao antecipar as necessidades e comportamentos dos clientes, você pode criar interações ainda mais personalizadas e construir relacionamentos duradouros.Por exemplo, a análise preditiva é usada para oferecer planos de seguro personalizados com base no histórico de sinistros. As seguradoras devem se esforçar para personalizar as ofertas em qualquer ponto da jornada do cliente, desde a cotação até a subscrição e além. No entanto, para atingir esses objetivos, a personalização pode não ser mais suficiente.

De acordo coma Capgemini , “No que diz respeito à indústria de seguros, a prioridade de hoje é uma estratégia de hiperpersonalização bem definida que se concentra no envolvimento baseado na experiência: entregar os produtos certos, no momento certo, pelos canais certos”.

Uma estratégia eficaz de hiperpersonalização tem três aspectos básicos: compreensão profunda do cliente, uso de novas tecnologias e utilização de uma abordagem de marketing totalmente centrada no cliente.

• Compreensão do cliente.Os dados vêm de todos os pontos de contato em que seus clientes interagem com a empresa: site, aplicativo móvel, mídia social, central de atendimento. As informações coletadas devem ser armazenadas de forma segura e, ao mesmo tempo, facilmente acessíveis às equipes envolvidas naquele projeto específico.
• Empregar tecnologias.Os dados devem ser recolhidos, classificados e catalogados em locais dedicados comoCRMs ou plataformas avançadasque integram diferentes funcionalidades: desdeCCMsque permitem uma comunicação eficiente com clientes em diferentes pontos de contacto utilizando todos os canais disponíveis, até produtos que permitemexperiências interativas.
• Comercialização personalizada.O uso de dados de clientes de vários canais dentro de marketing diferente fornece a uma seguradora as ferramentas para construir relacionamentos altamente personalizados, que têm maior probabilidade de resultar em níveis mais altos de retenção. Os profissionais de marketing de seguros devem, portanto, aprimorar essa capacidade de traduzir informações de várias fontes em conhecimento imediatamente acionável.

A análise preditiva pode se tornar um elemento-chave dentro de uma estratégia de hiperpersonalização: pode ser o momento inicial de um processo que transforma dados em relacionamentos valiosos, melhora a experiência do cliente para os segurados e cria uma vantagem competitiva para as empresas.

3. O seguro preditivo permite o envolvimento dinâmico do cliente

Por meio do seguro preditivo, especialmente quando aprimorado pela inteligência artificial, as seguradoras podem projetar jornadas dinâmicas do cliente: chatbots baseados em IA, “roteamento preditivo” para identificar o melhor agente para um cliente específico, personalização da estratégia de comunicação com base nos dados do cliente (como o envio ofertas personalizadas para reter clientes em risco).A análise preditiva pode transformar dados em informações utilizáveis ​​e imediatamente acionáveis ​​nos momentos mais sensíveis do funil, dos quais depende a conclusão das transações comerciais entre seguradoras e consumidores: renovação da apólicee integração.

• Renovação da política.Este é o momento em que mensagens claras e envolventes são mais importantes do que nunca. Requer uma solução inovadora e eficaz para enriquecer a comunicação, tornando-a uma experiência altamente relevante e interativa.Os vídeos personalizados , que traduzem os resultados da análise preditiva em storytelling com imagens, são o tipo de conteúdo mais adequado para conseguir uma comunicação consistente, clara e envolvente para cada cliente.
• Integração .Quando se trata de integrar um novo cliente, toda oportunidade de contato é valiosa porque é potencialmente irrepetível. Mesmo naindústria de seguros .Hoje, as ferramentas digitais possibilitam o upload automático de dados de perfil para plataformas internas. A partir daí, por meio de análises preditivas, esses dados passarão a formar a base de conhecimento da qual podem ser extraídos insights para construir experiências cada vez mais centradas nas necessidades específicas dos segurados (potenciais e adquiridas). Também são cruciais nesta fase todas assoluções que oferecem às organizações uma cobertura completa dos processos digitais relacionados com processos fiscais e documentaise permitem a sua integração perfeita com as ferramentas e procedimentos já utilizados (incluindo a funcionalidade essencial deassinaturas eletrónicas).

Tendo esclarecido o que é a análise preditiva e como ela funciona no setor de seguros e destacado os inúmeros benefícios que ela oferece, podemos tirar algumas conclusões. Por exemplo, podemos dizer queo conhecimento produzido por meio de técnicas e ferramentas preditivas de seguros fornece uma base sólida para o desenvolvimento de propostas de negócios mais centradas.Graças a isso, as empresas podem se conectar facilmente com novos clientes e manter relacionamentos valiosos com os clientes existentes, fornecendo-lhes serviços altamente personalizados, desde comunicações sobre quando e como pagar suas apólices até processos de atendimento ao cliente.