Las principales áreas y operaciones cuyo funcionamiento cambiará radicalmente gracias al análisis predictivo en el sector de seguros.
Las técnicas de análisis predictivo permiten aprovechar el potencial de los datos
En el sector de seguros, los datos tienen una importancia estratégica para mejorar la competitividad, impulsar el volumen de negocio, brindar un mejor servicio al cliente y diseñar nuevos productos que respondan a las necesidades del mercado. Las técnicas de análisis predictivo permiten aprovechar al máximo el potencial de esos datos para que las aseguradoras no se limiten a intervenir cuando se produce el siniestro, sino que asuman un papel proactivo y acompañen a sus clientes a lo largo de su vida contribuyendo a la prevención.
El uso del análisis predictivo en el sector de seguros
En un entorno cada vez más competitivo y exigente, las aseguradoras están recurriendo a las herramientas de análisis de datos predictivos para optimizar sus procesos. El 78 % de las empresas de seguros están usando el análisis predictivo para ganar competitividad y fortalecer la relación con los clientes, según reveló un informe de WTW.
La eficacia de esta tecnología está fuera de discusión. Más de dos tercios de las aseguradoras informan que el análisis predictivo las ha ayudado a reducir los gastos de emisión y suscripción de pólizas, mientras que el 60 % ha reportado un aumento de las ventas y una mejora de la rentabilidad gracias a la información adicional que les ha aportado.
Con la vista puesta en el futuro cercano, el 84 % de las aseguradoras espera que el análisis predictivo las ayude a acelerar la prestación de servicios, el 71 % quiere usarlo para ofrecer una experiencia más personalizada a sus clientes y el 64 % para facilitar y agilizar el acceso a las pólizas. También planean aprovechar el potencial del análisis predictivo en materia de tarificación, detección del fraude y modelos de detección de riesgos para mejorar la toma de decisiones.
No obstante, las aseguradoras son conscientes de que para alcanzar ese escenario futurista necesitan recopilar más datos de distintas fuentes. De hecho, una de las principales ventajas del análisis predictivo es que permite cruzar diferentes tipos de datos procedentes de fuentes internas y externas para comprender y predecir el comportamiento de los clientes. Por eso, en el último año se han volcado en incorporar los datos de wearables al seguro.
Los 7 usos más disruptivos del análisis de datos predictivos
El análisis predictivo está cambiando las reglas del juego en la industria aseguradora. Los datos no han llegado sólo para optimizar los procesos sino para impulsar un cambio innovador en un modelo de negocio eminentemente tradicional. Algunos de los usos más disruptivos del análisis de datos predictivos en el sector de seguros son:
1. Optimizar el proceso de suscripción.
El análisis de datos predictivos es muy útil para evaluar el riesgo y determinar el precio correcto para cada cliente. Esta tecnología integra un sinfín de datos para ajustar la prima a las características de cada cliente y maximizar los ingresos potenciales de la aseguradora. Por ejemplo, en un seguro de salud puede identificar a los pacientes de alto riesgo analizando sus datos médicos históricos y la información sobre su estilo de vida.
2. Ofrecer un servicio personalizado.
l análisis de datos predictivos brinda a las aseguradoras una imagen muy completa del cliente ya que unifica la información obtenida a través de los distintos puntos de contacto con la compañía generando un perfil con un elevado nivel de granularidad que puede incluir desde sus hábitos de compra hasta el nivel de riesgo que representa. Aunque lo más interesante es que las aseguradoras pueden predecir qué pólizas o coberturas podría demandar ese cliente para anticiparse a sus necesidades.
3. Identificar mercados potenciales.
El análisis predictivo es particularmente eficaz para identificar nuevas tendencias en base a los patrones de comportamiento y las características demográficas comunes de los consumidores. Así las aseguradoras pueden distribuir sus recursos de manera más eficiente y rentable o ganar una ventaja competitiva diseñando productos pioneros que satisfagan las nuevas necesidades del mercado.
4. Prevenir siniestros atípicos.
Con las herramientas de análisis predictivo se puede revisar la información de siniestros anteriores para encontrar patrones y similitudes que pasan desapercibidos para las técnicas de análisis convencionales. El sistema puede enviar automáticamente alertas para notificar de manera anticipada pérdidas potenciales costosas y poder prevenir o al menos reducir el impacto de esos eventos.
5. Reconocer clientes en riesgo de fuga.
El análisis predictivo, en particular de datos no estructurados, puede ayudar a las aseguradoras a identificar la sensibilidad a los precios y las señales de comportamiento de los clientes para reconocer aquellos más propensos a cancelar su póliza o reducir las coberturas porque se encuentran descontentos con los servicios. Así las aseguradoras pueden asumir una actitud proactiva y esforzarse más por retener a esos clientes.
6. Detectar intentos de fraude.
Año tras año, el fraude representa un gran coste añadido para el sector de seguros, pero el análisis predictivo puede identificar o incluso prevenir muchos de los casos de fraudes. Los modelos predictivos pueden analizar desde las discrepancias entre el asegurado y los terceros implicados en el siniestro hasta las redes sociales o la actividad online del asegurado en busca de señales de alerta o comportamientos fraudulentos que den la voz de alarma.
7. Reducir las reclamaciones.
Los modelos predictivos permiten realizar una clasificación rápida de los siniestros para priorizarlos en función de factores como su gravedad o alcance. También identifican las reclamaciones que tienen un mayor potencial de litigio y determinan los agentes más eficaces para asignarles los casos más complejos y potencialmente costosos. Así las aseguradoras pueden proporcionar un servicio más eficaz a sus clientes, mitigan los costos de los reclamos y evitan los litigios. De hecho, el análisis predictivo incluso permite estimar el costo final de los reclamos para realizar la reserva de reclamaciones de seguros con total confianza.