De todas las aplicaciones que Big Data tiene, las aseguradoras demandan explotar el valor de sus datos para potenciar su relación con el cliente desde la captación a la fidelización.
En el sector asegurador son pocos los momentos en los que se interactúa con el cliente y por ende aquellos en los que se puede obtener información del mismo, haciendo que sea muy importante ofrecer un servicio personalizado y ágil al mismo. Para ello, los datos son fundamentales como materia prima para la inteligencia de negocio, que lejos de ser una herramienta complementaria, como es vista aún en otros sectores, se trata de un activo a ser explotado en un sector altamente competitivo y centrado en el cliente.
Actualmente, prácticamente todas las empresas del sector están contratando expertos para impulsar el proceso de transformación digital, careciendo muchas de ellas de objetivos claros de negocio que marquen su hoja de ruta. El volumen de facturación de una empresa no siempre está ligado al grado de madurez Big Data y son pocas las compañías que han conseguido explotar con éxito el valor de los datos.
Las empresas aseguradoras disponen de una cantidad ingente de datos generada a lo largo de los años y uno de los principales problemas que tienen que afrontar es precisamente saber cómo gestionar su propia información. Dicha información es de vital importancia para la organización, ya que el perfilado del cliente en sí mismo es la esencia del seguro y del sector, por lo que analizando tanto el perfil de los mismos como cuál ha sido su comportamiento en el pasado, es decir cómo ha interactuado con la marca, con sus productos y el uso que ha hecho de las pólizas, podremos descubrir patrones que permitan predecir su comportamiento futuro. De esta manera, un mayor conocimiento del cliente servirá como base para el desarrollo de iniciativas en la organización basadas en el valor aportado por los datos y que se traducen en generación de nuevos ingresos, en mejora de la eficiencia operativa y de procesos o en la detección de fraude y riesgo.
Big Data aplicado al ciclo de vida del cliente en el sector asegurador
Los datos que las empresas aseguradoras poseen de forma natural son los relativos a las distintas fases del ciclo de vida del cliente, por lo que surgen áreas de trabajo evidentes en las que la explotación de datos juega un valor diferencial:
- Captación: un caso de uso típico sería el pricing dinámico, que permite calcular en tiempo real y con los datos que el potencial cliente facilita el índice de riesgo para la compañía. En base a dicho riesgo se determina el perfil del cliente (en función de su valor potencial) y se calcula la prima idónea.
- Fidelización: mediante acciones de cross-selling y up-selling se puede alargar la vida del cliente y maximizar la relación comercial con él. Una vez identificado el valor del cliente, los datos de la propia aseguradora se pueden cruzar con datos externos. Por ejemplo: datos y estadísticas del INE, del Catastro, de meteorología, así como datos de tráfico y el tipo de desplazamientos en coche (en el caso de seguros de automóvil). A día de hoy, el tratamiento de los datos externos es un plus, pero en un futuro, quien no lo haga estará en desventaja.
- Predicción de riesgo: Big Data permite también predecir los posibles impagos e incluso el riesgo de fuga de un cliente hacia otra compañía aseguradora antes de que este tome la decisión. Esto es posible gracias a la recopilación de información de insatisfacción del cliente y la búsqueda de correlaciones que identifiquen variables o hechos que alarmen y permitan predecir qué clientes tienen un riesgo de fuga elevado o inminente.
- Detección de fraude: Por último, Big Data ayuda en un punto clave de toda organización, y tiene que ver con la gestión de anomalías que pueden ocurrir durante un siniestro. El análisis de todas las fuentes de información permite identificar patrones de comportamientos irregulares de los clientes pero también permite optimizar la gestión con proveedores (grúas, flotas, etc.) ajustando calidad y coste del servicio que la aseguradora recibe de sus proveedores ante el siniestro de un cliente. Asimismo, el análisis de los datos puede servir para detectar irregularidades en el equipo comercial de la compañía o en la red agencial.
Primeros pasos para convertirse en una aseguradora data-driven
La principal barrera de las compañías aseguradoras suele ser la desorganización de la información de la que disponen. Normalmente, los datos se encuentran distribuidos en silos independientes en función del departamento de donde provienen, sin homogeneidad ni conexión alguna entre ellos. Uno de los principales retos es precisamente recopilar y compartir todos esos datos a nivel corporativo para que pasen a formar parte de un repositorio unificado que sirva como punto de partida para su posterior análisis.
Conocer la preparación y formación de la que disponen las personas en la empresa, el trabajo realizado en la identificación de iniciativas de negocio, las características de las bases de datos existentes, así como la infraestructura y tecnologías disponibles permitirá determinar el estado de madurez Big Data actual y definir objetivos futuros. La estrategia Big Data de una empresa debe venir liderada por negocio. No se trata de cuestiones técnicas y de implantación de tecnologías, sino que tiene que venir asociada a unos objetivos de negocio claros donde los datos darán respuesta a problemáticas concretas, siendo clave para la dirección de la estrategia departamental o global.
Escrito por Alfredo Martínez, Insurance/Go to Market LUCA
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