Αποτελεί πλέον κοινή παραδοχή ότι τα δεδομένα είναι ένας πολύτιμος θησαυρός για τις ασφαλιστικές εταιρείες, που μπορούν να τον αξιοποιήσουν ποικιλοτρόπως, αρκεί να βρουν τους τρόπους και τα εργαλεία για να τα διαχειριστούν και να τα αναλύσουν.
Ενδεικτικά, το 2021 οι ασφαλιστικές επιχειρήσεις ανά τον κόσμο επένδυσαν $3,6 δισ. στην ανάλυση των λεγόμενων big data και ανταμείφθηκαν με αύξηση 30% στην αποτελεσματικότητα, 40-70% μείωση του κόστους και αύξηση 60% στον εντοπισμό περιστατικών ασφαλιστικής απάτης.
Όμως τα πεδία αξιοποίησης της ανάλυσης δεδομένων είναι πολύ περισσότερα. Στη συνέχεια θα σας παραθέσουμε 5 από αυτά.
1. Εντοπισμός «ιδανικών» υποψήφιων πελατών
Η εύρεση και προσέγγιση των «ιδανικών» υποψήφιων πελατών αποτελούσε ανέκαθεν μία πολύ σημαντική πρόκληση για τις ασφαλιστικές εταιρείες, οι οποίες παραδοσιακά απευθύνονται σε εταιρείες που πωλούν λίστες με στοιχεία πιθανών πελατών ή βασίζονται στις συστάσεις που παίρνουν οι ασφαλιστικοί τους πράκτορες από τους πελάτες τους ή -πιο πρόσφατα- τους εντοπίζουν μέσω των social media. Η ανάλυση δεδομένων δίνει πολλά πλεονεκτήματα στις ασφαλιστικές εταιρείες σε αυτόν τον τομέα, καθώς τους εξασφαλίζει καλύτερης ποιότητας υποψήφιους πελάτες, αλλά και ξεκάθαρη εικόνα για το κόστος πρόσκτησης. Αξιοποιώντας π.χ. τα δεδομένα που σκιαγραφούν τις αγοραστικές συνήθειες των υποψήφιων πελατών, μπορούν να στοχεύσουν στους πλέον κατάλληλους υποψήφιους πελάτες, διοχετεύοντάς τους τις σωστές πληροφορίες, τη σωστή στιγμή και μέσω του σωστού καναλιού.
2. Πιο ευχαριστημένοι πελάτες
Ο ευχαριστημένος πελάτης είναι πιστός πελάτης και εξαιρετικός πρεσβευτής των προϊόντων ή των υπηρεσιών μίας επιχείρησης. Αυτό το ξέρουν πολύ καλά οι ασφαλιστικές εταιρείες και γι’ αυτό αξιοποιούν την ανάλυση δεδομένων για να βελτιώσουν το service τους και κατά συνέπεια την εμπειρία των πελατών τους. Εντοπίζουν τις ανάγκες των πελατών τους, τις προτιμήσεις τους, διαπιστώνουν για ποια ζητήματα ζητούν πιο συχνά συμβουλές και διαμορφώνουν ανάλογα τις παρεχόμενες υπηρεσίες τους ή και τα προϊόντα που τους προτείνουν.
3. Περιορισμός της απάτης
Η ασφαλιστική απάτη αποτελεί μεγάλη πληγή για τις ασφαλιστικές εταιρείες, η οποία αντιστοιχεί κατά προσέγγιση στο 10% των καταβαλλόμενων αποζημιώσεων. Τα καλά νέα είναι ότι οι τεχνολογικές εξελίξεις έχουν εξοπλίσει τις εταιρείες με εργαλεία που τους δίνουν τη δυνατότητα, αναλύοντας τα διαθέσιμα δεδομένα, να εντοπίζουν ευκολότερα τις απατηλές απαιτήσεις. Η ανάλυση δεδομένων καθιστά εφικτή την ανίχνευση επαναλαμβανόμενων μοντέλων, αξιοποιώντας στοιχεία από παλαιότερες απαιτήσεις ή αξιολογώντας τη συχνότητα των απαιτήσεων και έτσι οι ασφαλιστικές εταιρείες μπορούν να εντοπίσουν μία απατηλή συμπεριφορά ή ακόμη και να την προβλέψουν πριν καν συμβεί.
4. Πιο γρήγορη ανάληψη κινδύνων
Η ανάληψη κινδύνων είναι μία από τις πιο περίπλοκες και χρονοβόρες διαδικασίες για μία ασφαλιστική εταιρεία, η οποία μέχρι πρόσφατα βασιζόταν σε υποθέσεις και εικασίες. Η ανάλυση δεδομένων ήρθε να το αλλάξει αυτό, καθώς δίνει τη δυνατότητα για ασφαλείς προβλέψεις και εμπεριστατωμένη αξιολόγηση του κινδύνου. Έτσι μειώνεται σημαντικά ο χρόνος που χρειάζονται οι underwriters και παράλληλα είναι σε θέση να υπολογίσουν με μεγαλύτερη ακρίβεια το ασφάλιστρο που αντιστοιχεί στο συγκεκριμένο επίπεδο κινδύνου.
5. Ανάπτυξη εργασιών
Όπως διαπιστώσατε, η έξυπνη αξιοποίηση της ανάλυσης δεδομένων από μία ασφαλιστική εταιρεία -ιδίως όσων της δίνουν τη δυνατότητα να προβλέπει ανάγκες και απαιτήσεις- μπορεί να συμβάλει στην πιο στοχευμένη αναζήτηση υποψήφιων πελατών, στην καλύτερη εξυπηρέτησή τους, στην αντιμετώπιση της ασφαλιστικής απάτης και στην πιο γρήγορη και πιο εμπεριστατωμένη ανάληψη κινδύνων. Άρα… και στην αύξηση των εσόδων μίας ασφαλιστικής εταιρείας, στην ενίσχυση της κερδοφορίας της και στην επιτάχυνση της ανάπτυξης των εργασιών της!
No comment yet, add your voice below!