Big Data Analytics: ¿Qué es y cómo funciona? Las 5 aplicaciones del Big Data por las que más está apostando el sector asegurador en España.
Big Data Analytics, herramienta crucial para la competitividad en seguros
El sector asegurador siempre ha generado y utilizado una gran cantidad de datos. En el pasado esos datos se procesaban manualmente, pero en la actualidad herramientas como Big Data Analytics permiten acelerar y automatizar su tratamiento para sacarles el máximo partido, incorporado además otros tipos de datos valiosos que no se pueden procesar con los softwares convencionales. En un mercado cada vez más saturado, cambiante y exigente, esa tecnología es crucial para que las aseguradoras sigan siendo competitivas.
El análisis de datos: ¿Qué es y cómo funciona exactamente?
Big Data Analytics es un conjunto de tecnologías que se utiliza para analizar grandes volúmenes de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados de diferentes orígenes y tamaños para facilitar la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones. En comparación con las herramientas de análisis de datos tradicionales, Big Data Analytics de distingue por:
- Gran volumen. Una de las características más interesantes del Big Data Analytics es que trabaja con enormes cantidades de datos. Permite almacenar y gestionar grandes volúmenes de información que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes.
- Alta velocidad. Big Data Analytics no solo analiza grandes volúmenes de datos, sino que lo hace rápidamente. Puede cruzar información, identificar patrones y detectar tendencias con gran celeridad para dar respuesta o incluso anticiparse a los rápidos cambios del mercado.
- Amplia variedad. Big Data Analytics es particularmente útil para analizar, integrar y dar sentido a diferentes tipos de datos, desde fichas de clientes, formularios web y encuestas hasta documentos de oficina, imágenes, datos de las redes sociales, mensajería instantánea, archivos de audio y grabaciones telefónicas.
Básicamente, Big Data Analytics permite recopilar y cruzar datos que antes eran inaccesibles o inutilizables a través de técnicas de analítica avanzada, como el análisis de texto, machine learning, analítica predictiva, minería de datos y procesamiento del lenguaje natural, para dar sentido a la información con gran rapidez y desvelar nuevas tendencias sobre el mercado o el comportamiento de los consumidores.
Las principales aplicaciones del Big Data en el sector asegurador español
El sector asegurador se encuentra inmerso en un proceso de continua adaptación que lo ha llevado a implementar grandes transformaciones tecnológicas, de manera que muchas aseguradoras en España ya están comenzando a aprovechar las ventajas de Big Data Analytics.
Por el momento, los proyectos de Big Data se están enfocando en los ramos de automóviles y hogar, aunque las entidades también se están planteando aplicarlos en el ramo de Salud, según reveló un informe de ICEA.
Las principales aplicaciones de Big Data Analytics en el sector asegurador son:
1. Análisis de clientes
El 92,4 % de las aseguradoras que usa Big Data se centra en la segmentación de clientes, una decisión inteligente ya que profundizar en las necesidades y preocupaciones de los consumidores les asegura un retorno a corto y medio plazo. Con Big Data Analytics las aseguradoras pueden dirigirse a su público objetivo de manera más precisa e individualizada, lo cual les permite usar de manera más eficaz sus recursos. Esa segmentación tan especifica permite apreciar a los clientes como individuos, en vez de grupos, lo cual transmite la sensación de recibir una atención personalizada.
2. Combatir el fraude
El 83,3 % de las entidades aseguradoras destinan los recursos de Big Data Analytis a detectar los intentos de fraude. Procesar los datos históricos almacenados les permite elaborar una lista de clientes que hayan cometido actividades fraudulentas en el pasado para establecer nuevas relaciones entre siniestros y perfiles con el objetivo de estimar la probabilidad de que vuelvan a cometer actos similares. Esta tecnología incluso podría detectar redes de fraude organizado que antes pasaban desapercibidas o identificar patrones sospechosos para señalar notificaciones de siniestros potencialmente fraudulentas.
3. Retención de clientes
Con Big Data Analytics se puede abordar eficazmente uno de los grandes retos del sector asegurador: la retención de clientes. No es casual que el 83,3 % de las aseguradoras use esta tecnología para determinar el riesgo de fuga. El análisis en tiempo real de información no estructurada permite formarse una imagen más completa del estado de los clientes y realizar previsiones sobre las condiciones que se puedan dar a corto plazo, como las probabilidades de que un cliente desee darse de baja, cambiarse a otra aseguradora o reconfigurar las condiciones de las pólizas activas.
4. Tarificación
El 74,2 % de las aseguradoras usa Big Data Analytics en el proceso de tarificación. Ofrecer seguros con primas dinámicas que varían según la evolución del cliente no solo permite a las aseguradoras aplicar precios más competitivos para evitar que los buenos clientes se marchen, sino que les ayuda a mantener los precios altos únicamente a los perfiles de mayor riesgo. Con un modelo de tarificación flexible basado en el comportamiento se logra mejorar la experiencia de la cartera de clientes ajustando el precio al nivel de riesgo individual.
5. Rediseñar productos
El 45,5 % de las empresas aseguradoras que recurren a Big Data Analytics aprovechan su potencial para rediseñar productos. Esta tecnología les ayuda a descubrir tendencias incipientes y detectar cambios en las necesidades para diseñar nuevos seguros que sustituyan productos menos atractivos o funcionales. También les permite ofrecer seguros bajo demanda o “a la carta” más sofisticados y con un elevado nivel de personalización, los cuales aumentan la satisfacción del cliente.
Aunque Big Data Analytics apenas está dando sus primeros pasos en el sector asegurador, permite llegar a un nivel de detalle analítico jamás alcanzado para proporcionar un grado de personalización máximo a los clientes. Con los modelos predictivos las aseguradoras pueden desarrollar una visión más amplia y disponer de información valiosa que les permita tomar mejores decisiones para ser más eficientes y rentables.