O Big Data está a revolucionar o mercado em geral e, como é evidente, também o mercado dos seguros. A utilização correcta do Big Data nos seguros pode ser muito benéfica, tanto para o cliente, que tem na ponta dos dedos o que precisa a todo o momento, como para a seguradora ou corretora, que consegue reduzir os custos humanos e operacionais graças à automatização dos processos.
Este último objetivo é alcançado com ferramentas digitais, como o SaaS para seguros, que melhoram significativamente a produtividade e o serviço ao cliente.
Embora a maioria das tecnologias de seguros afirme agora utilizar Big Data, a realidade é que ainda estão a aprender a aplicá-lo corretamente. Por esta razão, dada a crescente oferta no mercado, queremos falar sobre o que Big Data realmente é, para que você saiba o que esperar ao usar um desenvolvimento deste tipo e como ele pode tornar uma corretora de seguros rentável.
O que é Big Data?
Quando falamos de «Big Data» referimo-nos a conjuntos, ou combinações de conjuntos de dados, cuja dimensão (volume), complexidade (variabilidade) e taxa de crescimento (velocidade) tornam difícil a sua captura, gestão, processamento ou análise com tecnologias e ferramentas convencionais.
Algumas destas ferramentas convencionais podem ser bases de dados relacionais, pacotes estatísticos ou de visualização…
Por outras palavras, o Big Data é capaz de processar dados maciços e complexos que qualquer software convencional não conseguiria. Por outras palavras, o Big Data é capaz de processar dados maciços e complexos que qualquer software convencional não poderia…
Como é que o Big Data é aplicado nos seguros?
Dado que o Big Data consiste em dar vazão a grandes fluxos de informação e convertê-los em correlações de dados com valor próprio, no caso dos seguros é capaz de proporcionar valor e tratamento que o cliente considerará personalizados. Além disso, a seguradora obteria uma vantagem competitiva em relação às restantes.
Outras chaves do Big Data que são muito relevantes nos seguros são:
Inteligência artificial
O valor da IA no sector dos seguros reside no seu interesse especial em aprender e detetar padrões que se repetem vezes sem conta. Por outras palavras, classifica os dados existentes e concebe cenários para prever e medir situações futuras. O Big Data é responsável pela recolha de toda esta informação, para que a Inteligência Artificial possa detetar e adivinhar padrões.
A combinação das duas técnicas é um benefício não só para o cliente, mas também para a seguradora ou corretora, que sabe o que o cliente pode precisar a cada momento, o grau de sinistralidade…
Machine Learning
Graças à aprendizagem automática e às suas capacidades de aprendizagem automática, as soluções de análise de dados de seguros podem ser constantemente processadas com maior rapidez, precisão e eficiência.
A aprendizagem automática nos seguros pode ser utilizada retroativamente em dados históricos que as seguradoras já possuem, bem como proactivamente para descobrir novas formas de melhorar os processos de vendas.
Algumas das aplicações que podemos ver na Aprendizagem Automática incluem:
- Estratégias de preços
- Conteúdo promocional
- Processamento de documentação
IoT (Internet das coisas)
A IoT e o seu papel na análise de Big Data nos seguros é, na sua essência, virtualmente ilimitado. Dá às seguradoras um acesso sem precedentes à informação e tem impacto em todas as áreas do negócio. A verdade é que os dados de seguros gerados pela IoT podem ser utilizados no nosso site de seguros para melhorar:
- Avaliação e prevenção dos riscos
- Estratégias de marketing para vender seguros
- Tratamento dos sinistros em tempo real
- Tratamento de sinistros por fuga de clientes insatisfeitos
- Fixação de preços
Análise preditiva
O sector dos seguros como um todo baseia-se na previsão de riscos e recompensas, e uma das formas que muitas seguradoras utilizam é através da análise preditiva. A análise preditiva recolhe dados das seguradoras e, entre outras coisas, utiliza-os para calcular com maior exatidão e precisão:
- Determinação de preços e seleção de riscos
- Triagem de sinistros
- Ideias inovadoras para vender seguros
- Tendências emergentes
A verdade é que os resultados da utilização da análise preditiva no sector dos seguros conduzem à implementação de processos mais precisos e simplificados em todas as operações. No atual mercado de ritmo acelerado, as seguradoras não se podem dar ao luxo de ir devagar.
Dados não estruturados
Os dados mais frequentemente utilizados na análise de seguros são os chamados dados estruturados. Trata-se de dados fornecidos diretamente pelos consumidores, tais como nome, endereço, sexo, idade, etc., que podem ser introduzidos em formulários e quadros normalizados. Estes dados são de fácil acesso e utilização, mas não permitem obter uma visão global. A nova fronteira da análise de dados de seguros são os dados não estruturados, que podem incluir meios de comunicação, multimédia ou relatórios.
Telemática
A telemática – a utilização de tecnologia sensorial para recolher e enviar dados em tempo real – é a última tendência na recolha de dados e nos seguros. As pessoas começaram a escolher programas que analisam dados de dispositivos portáteis e dos seus automóveis para informar as seguradoras sobre as suas apólices, na esperança de obter prémios mais baixos.
Vantagens da implementação de Big Data no sector dos seguros
O aparecimento das Insurtech está a marcar o ritmo da transformação digital em todas as áreas do sector dos seguros.
Se, no passado, o sector dos seguros se caracterizava por uma fraca interação entre a empresa que prestava o serviço e o utilizador que o solicitava, hoje, graças à tecnologia, os procedimentos foram simplificados e as barreiras de comunicação foram eliminadas.
A chave de todo este processo é a análise precisa dos padrões de comportamento dos utilizadores. Para o efeito, estão disponíveis numerosas ferramentas de análise. O custo de cada apólice de seguro dependerá, em grande medida, destes parâmetros, com uma aposta na personalização total.
Atualmente, o Big Data nas companhias de seguros é aplicado a produtos muito específicos, como os seguros de vida, saúde e automóvel. No entanto, no futuro, este sistema de análise será aplicável a todos os tipos de seguros. A ideia é oferecer a cada cliente uma resposta rápida, óptima e adaptada.
Por esta razão, vamos mostrar-lhe uma série de vantagens competitivas que pode estar interessado em conhecer, tais como:
Preço e ofertas personalizadas
Conhecer os seus clientes significa que a sua empresa pode adaptar os seus produtos e serviços às suas necessidades.
Isto significa que o utilizador receberá um tratamento mais personalizado com base nas informações que a empresa recolhe dos clientes, tornando a experiência do utilizador muito mais eficaz.
Um exemplo são as companhias de seguros de saúde, que podem melhorar os cuidados médicos através do ambiente tecnológico.
Melhorar a comunicação e a transparência
Melhorar a comunicação e a transparência através de Big Data tornará os seus processos empresariais mais rápidos e eficientes. Algumas empresas já incorporam chatbots, para fazer fluir a interação com o cliente. Pode ser uma ideia para si incorporá-los também.
Como pode ver, este é um grande passo na evolução da Internet, e o nível de transparência é muito maior, pois o utilizador tem melhor acesso à cobertura e às ofertas económicas.
Cross Selling e Up Selling
A venda cruzada permite trabalhar com a sua base de clientes para aumentar a venda dos produtos ou serviços que já possui, embora seja importante ter em conta que não se trata apenas de vender mais seguros aos clientes. A chave é aplicar corretamente esta técnica para saber quem é o seu comprador, quais são as suas necessidades e trabalhar para as satisfazer, e é aí que entra a inteligência artificial, a aprendizagem automática e o big data, recolhendo informações para poder implementar o cross selling e o up selling. Se o fizer bem, as vendas aumentarão. Outros benefícios que trazem são:
- Poupança de custos. Em comparação com os recursos utilizados para adquirir novos clientes, esta estratégia é mais económica.
- Fidelização dos clientes. Se uma pessoa compra vários produtos com o mesmo corretor, tende a ser fiel e torna-se um «cliente fiel».
Gostaria de saber como fidelizar clientes na sua companhia de seguros ou corretora? Nós dizemos-lhe passo a passo.
Detetar e prevenir a fraude
Para além de encontrar novos clientes, os dados ajudam-nos a descobrir quem está a utilizar indevidamente ou a tentar utilizar indevidamente os serviços. Reduz a fraude e ajuda as empresas a evitar perdas maliciosas.
Vale ressaltar que é possível identificar e classificar os clientes com maior probabilidade de não pagar ou com maior propensão a churn. Sem contar a criação de perfis de risco para prever fraudes na aplicação.
Automatização de processos
A atualização automatizada significa oferecer sempre a cobertura certa e uma maior comodidade para o cliente, dando à seguradora uma vantagem competitiva. A automatização inteligente em Big Data pode funcionar e maximizar a recolha de informações de qualidade para as empresas em termos dos seus clientes, tendências de negócio e relações com terceiros, como parceiros.
Melhorar o envolvimento
Ter um conhecimento alargado de 360 graus de cada um dos seus clientes pode melhorar a qualidade das suas relações com eles. Para tal, é necessário um centro de decisão único que centralize e homogeneíze todas as informações sobre os clientes provenientes de diferentes departamentos e analise as estratégias de envolvimento.
O big data, graças à sua grande capacidade de armazenamento de dados dos clientes, dá-lhe a possibilidade de oferecer os produtos certos no momento certo de forma personalizada, ou seja, funcionaria como um crm para seguros, antecipando as necessidades dos clientes e oferecendo sempre o preço mais adequado a cada utilizador.
Previsão de riscos
Encontrar determinados padrões nos dados ou comportamentos dos seus utilizadores pode ajudá-lo a aplicar critérios mais eficientes aos clientes e às situações de risco. A disponibilidade e o armazenamento de dados, o poder de processamento e as técnicas de modelação preditiva aumentam as nossas capacidades de quantificação do risco, uma vez que o Big Data minimiza o risco.
Melhoria da tomada de decisões
A análise de dados melhora a tomada de decisões organizacionais. O objetivo é reduzir os riscos através do estudo de informações provenientes de clientes, funcionários ou geradas por sensores nos produtos. Desta forma, as decisões inteligentes podem ser tomadas rapidamente e com a maior probabilidade de sucesso.
Vantagens competitivas
Sob a égide do Big Data, encontramos software, tecnologia, serviços e, sobretudo, uma nova abordagem. Aprender a analisar, gerir, interpretar e tirar conclusões, mesmo em tempo real, é uma vantagem competitiva para a sua empresa. A de tomar decisões com base em modelos preditivos.
Como é que a Nowo.tech o ajuda através dos grandes dados
Na Nowo.tech sabemos a importância das suas vendas de seguros, por isso queremos mostrar-lhe uma ferramenta incorporada para o seu site de seguros, na qual pode integrá-la de forma rápida, fácil e 100% funcional. Venda automatizada de seguros em tempo real.
Se tiver alguma dúvida sobre este software de seguros, não hesite em chamar a nossa equipa de profissionais para resolver as suas dúvidas.
