El Big Data está revolucionando el mercado en general y como es evidente, también el de los seguros. Y es que un correcto uso del Big Data en seguros puede ser muy beneficioso; tanto para el cliente que tiene a su alcance lo que necesita en cada momento, como para la aseguradora o correduría que consigue reducir costes humanos y de operatividad gracias a la automatización de procesos.
Esto último se consigue con herramientas digitales, como pueden ser los saas para seguros que mejoran notablemente la productividad y atención al cliente.
Aunque a estas alturas gran parte de las tecnologías de seguros dicen utilizar Big Data, la realidad es que aún están aprendiendo a aplicarlo de manera correcta. Por este motivo, dada la oferta cada vez mayor en el mercado, queremos hablar de qué es el Big Data realmente, para que sepas qué debes esperar cuando utilices un desarrollo de este tipo y cómo puede hacer rentable una correduría de seguros.
¿Qué es el Big Data?
Cuando hablamos de «Big Data» nos referimos a conjuntos, o combinaciones de conjuntos de datos, cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y ritmo de crecimiento (velocidad); dificultan su captura, gestión, tratamiento o análisis con las tecnologías y herramientas convencionales.
Algunas de estas herramientas convencionales pueden ser las bases de datos relacionales, los paquetes estadísticos o de visualización…
En otras palabras, el Big Data es capaz de procesar los datos masivos y complejos que cualquier software convencional no podría. Con ello, se consigue resolver problemas que hasta el momento no se podían, predecir patrones de comportamiento más afinados…
¿Cómo se aplica el Big Data en los seguros?
Dado que el Big Data trata de dar salida a grandes flujos de información y convertirlos en correlaciones de datos con valor propio, en el caso de los seguros es capaz de aportar un valor y trato que el cliente considerará personalizado. Además, la aseguradora conseguiría una ventaja competitiva frente al resto.
Otras claves del Big Data muy relevantes en los seguros son:
Inteligencia artificial
El valor de la IA en el sector asegurador radica en su especial interés por aprender y detectar patrones que se repiten una y otra vez. En otras palabras, clasifica los datos existentes y diseña escenarios para predecir y medir futuras situaciones. El Big Data se encarga de recoger toda esta información, para que la Inteligencia Artificial detecte y adivine patrones.
La combinación de ambas técnicas resulta un beneficio no solo para el cliente, también para la aseguradora o correduría, que sabe qué puede necesitar el cliente en todo momento, grado de siniestralidad…
Machine Learning
Gracias al Machine Learning y su capacidad de aprendizaje automático, las soluciones de análisis de datos de seguros pueden procesarse constantemente a mayor velocidad, precisión y eficacia.
El Machine Learning en los seguros puede ser usado de forma retroactiva sobre los datos históricos que ya tienen las aseguradoras, así como de forma proactiva para descubrir nuevas formas de mejorar los procesos de venta.
Algunas de las aplicaciones que podemos apreciar en el Machine Learning son:
- Estrategias de precios
- Contenido promocional
- Tramitación de documentación
IoT (Internet de las cosas)
El IoT y su papel en el análisis de Big Data en los seguros es, en esencia, prácticamente ilimitado. Permite a las aseguradoras un acceso sin precedentes a la información, y repercute en todos los ámbitos del negocio. Lo cierto es que los datos de los seguros generados por el IoT pueden utilizarse en nuestra web de seguros para mejorar:
- Evaluación de riesgos, y prevención de los mismos
- Estrategias de marketing para vender seguros
- Tramitación de siniestros, en tiempo real
- Reclamaciones por fugas de clientes insatisfechos
- Fijación de precios
Análisis predictivo
El sector de los seguros en su conjunto se basa en la predicción de riesgos y recompensas, y una de las formas en que muchas aseguradoras la utilizan es a través del análisis predictivo. El análisis predictivo recoge datos de las aseguradoras y, entre otras cosas, los utiliza para calcular con mayor exactitud y precisión:
- Fijación de precios y selección de riesgos
- Triaje de reclamaciones
- Ideas innovadoras para vender seguros
- Tendencias emergentes
Lo cierto es que los resultados de la utilización del análisis predictivo en el sector de los seguros da lugar a la implementación de procesos más precisos y racionalizados en todas las operaciones. En un mercado actual tan acelerado, las aseguradoras no pueden permitirse el lujo de ir despacio.
Datos no estructurados
Los datos que más se usan en el análisis de seguros son los llamados datos estructurados. Se trata de datos proporcionados directamente por los consumidores, como el nombre, la dirección, el sexo, la edad, etc., que pueden introducirse en formularios y tablas estándar. Estos datos son fácilmente accesibles y se utilizan, pero no pintan el cuadro completo. La nueva frontera del análisis de datos de seguros son los datos no estructurados ya que pueden incluir medios de comunicación, multimedia o informes.
La telemática
La telemática –el uso de tecnología sensorial para recoger y enviar datos en tiempo real– es la última tendencia en la recogida de datos y los seguros. La gente ha empezado a elegir programas que analizan los datos de los dispositivos “wearables” y de sus coches para informar a las aseguradoras sobre sus pólizas, con la esperanza de obtener primas más bajas.
Ventajas de implementar Big Data el el sector de seguros
La aparición de las Insurtech está marcando el ritmo de la transformación digital de todos lo campos del sector asegurador.
Si antes el sector de los seguros se caracterizaba por la escasa interacción entre la empresa que prestaba el servicio y el usuario que lo solicitaba, hoy gracias a la tecnología, se han agilizado los procedimientos y se han eliminado las barreras de comunicación.
La clave de todo el proceso es el análisis acertado de los patrones de comportamiento de los usuarios. Para ello, existen numerosas herramientas de análisis. El coste de cada póliza de seguro dependerá en gran medida de estos parámetros, con un compromiso de personalización total.
En la actualidad, el Big Data en las compañías de seguros se aplica a productos muy específicos, como los seguros de vida, salud y automóvil. Sin embargo, este sistema de análisis será aplicable a todos los tipos de seguros en el futuro. La idea es ofrecer a cada cliente una respuesta rápida, óptima y adaptada.
Por ello vamos a mostrar una serie de ventajas competitivas que quizás te interese conocer, como son:
Precio y ofertas personalizadas
Conocer a tus clientes significa que tu empresa puede adaptar tus productos y servicios a sus necesidades.
Con ello el usuario recibirá un trato más personalizado en base a la información que la empresa recoge de los clientes, haciendo que la experiencia del usuario sea mucho más efectiva.
Un ejemplo son las compañías de seguros de salud, que pueden mejorar la atención médica a través del entorno tecnológico.
Mejora la comunicación y la transparencia
Mejorar la comunicación y la transparencia gracias al Big Data, hará que tu empresa realice procesos más rápidos y eficaces. Algunas empresas ya incorporan chatbots, para que fluya la interacción con el cliente. Puede ser una idea para que lo incorpores tú también.
Como puedes ver, se trata de un gran paso en la evolución de Internet , y el nivel de transparencia es mucho mayor, ya que el usuario tiene mejor acceso a la cobertura y a las ofertas económicas.
Cross Selling y Up Selling
La venta cruzada te permite trabajar con tu cartera de clientes para aumentar la venta de los productos o servicios que ya tienes, aunque es importante tener en cuenta que no se trata sólo de vender más seguros a los clientes. La clave está aplicar correctamente esta técnica para saber quién es tu comprador, cuáles son sus necesidades y trabajar para satisfacerlas, y es ahí dónde actúa la inteligencia artificial ,el machine learning y el big data recopilando información para poder después implementar el cross selling y el up selling. Haciendo esto bien, las ventas aumentarán. Además beneficios que aportan son:
- Ahorro de costes. En comparación con los recursos utilizados para adquirir nuevos clientes, esta estrategia es más barata.
- Fidelización de clientes. Si una persona compra varios productos con el mismo corredor, tiende a ser fiel y se convierte en un «cliente fiel».
¿Te gustaría saber como retener clientes en tu aseguradora o correduría? te lo contamos paso a paso.
Detectar y evitar fraudes
Además de encontrar nuevos clientes, los datos nos ayudan a descubrir quiénes hacen un mal uso de los servicios o intentan hacerlo. Se reduce el fraude y ayuda a las empresas a evitar pérdidas maliciosas.
Debes tener en cuenta que es posible identificar y clasificar a los clientes que son más propensos a no pagar o que son más propensos a la rotación. Por no hablar de la creación de perfiles de riesgo para predecir el fraude en la aplicación.
Automatización de procesos
La actualización automatizada significa ofrecer siempre la cobertura adecuada y una mayor comodidad del cliente, dando a la aseguradora una ventaja competitiva. La Automatización Smart en el Big Data puede trabajar y maximizar la obtención de información de calidad para las empresas en cuanto a sus clientes, las tendencias comerciales y las relaciones con terceros, como los colaboradores.
Mejorar el Engagement
Tener un conocimiento ampliado 360 de cada uno de los clientes puede hacer que mejores la calidad de las relaciones con tus clientes,. Para ello se necesita un centro de decisiones único que centralice y homogenice toda la información sobre los clientes de los diferentes departamentos, y analice estrategias de engagement.
El big data gracias a su gran capacidad de almacenamiento de datos sobre el cliente que te da la posibilidad de ofrecer los productos indicados en el momento adecuado de manera personalizada, es decir trabajaría como un crm para seguros, adelantándose a las necesidades de los clientes y ofreciendo siempre el precio que mejor se ajuste a cada usuario.
Previsión de riesgos
Hallar determinados patrones en los datos o conductas de tu usuario usuario puede ayudarte para aplicar criterios más eficientes ante clientes y situaciones de riesgo. La disponibilidad y el almacenamiento de datos, la potencia de procesamiento y las técnicas de modelado predictivo aumentan nuestras capacidades de cuantificación del riesgo ya que gracias al Big Data se minimizan riesgos.
Mejora la toma de decisiones
El análisis de datos mejora la toma de decisiones en la organización. El objetivo es reducir los riesgos mediante el estudio de la información procedente de los clientes, los empleados o generada por los sensores situados en los productos. De este modo, es posible tomar decisiones smart de forma ágil y con la máxima probabilidad de éxito.
Ventajas competitivas
Bajo el paraguas del Big Data, se encuentra software, tecnología, servicios, y, especialmente, un nuevo enfoque. Aprender a analizar, gestionar, interpretar y extraer conclusiones de ellos, incluso a tiempo real, constituye una ventaja competitiva para tu negocio. La de tomar decisiones basadas en modelos predictivos.
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