El año 2020 representó una disrupción en todos los sentidos y la industria de los seguros fue una de las más afectadas. Cifras récords en eventos catastróficos y una contracción económica llevaron, según la consultora McKinsey, a que sólo un minúsculo grupo de líderes del sector obtuvieran ganancias.
En un entorno tan competitivo y desafiante, mejorar el desempeño es la clave para el éxito o la bancarrota. En este contexto, las capacidades que ofrece la analítica de datos se traducen en una ventaja competitiva a fin de ofrecer productos diferenciadores a consumidores cada vez más selectivos.
No en vano la Price Waterhouse Cooper (PwC) etiqueta a la analítica de datos como ‘el alma de la industria aseguradora’.
Explore en esta entrega el papel, la importancia y las perspectivas de la analítica de datos en el sector seguros. ¡Buena lectura!
El rol e importancia de la analítica de datos en el sector de seguros
Para PwC la analítica de datos es ‘el alma’ de la industria aseguradora. En esta entrega conocerá por qué.
El sector de seguros siempre ha necesitado de la analítica de datos para su correcto funcionamiento, recolectando gran cantidad de data de sus clientes y prospectos para poder establecer patrones de riesgos o siniestralidad y con base en ello, fijar adecuados márgenes de primas y coberturas.
Adecuadas estrategias de análisis de los datos recolectados permite empoderar a las empresas del sector, diferenciándolas de los competidores y permitiendo que alcancen sus metas a largo plazo, aún en entornos adversos con los experimentados en el último par de años.
Al respecto y según análisis de McKinsey la correcta implementación de la analítica de datos en el sector posibilita:
- Mejorar índices de siniestralidad de sus carteras entre 3 a 5 puntos porcentuales
- Optimizar primas de nuevos clientes personales y empresariales entre 10 y 15%
- Aumentar la retención de segmentos rentables entre un 5 a 10%.
Además, la analítica de datos tiene el potencial para transformar a la industria aseguradora en estos puntos clave:
Identificación de riesgos y selección de precios
Esto no es un proceso nuevo, la firma norteamericana VelveTech resalta cómo evaluar el riesgo y determinar la prima o precio óptimo para cada cliente, es algo con que las empresas aseguradoras han tenido que lidiar desde sus comienzos.
No obstante, con el acceso y el mejor procesamiento de una mayor cantidad de datos se puede hacer una mejor identificación de los riesgos y poder hacer selección de precios más acertada, algo que incide tanto en el cumplimiento de metas por ventas como en los resultados de rentabilidad.
Asimismo, la riqueza en las fuentes de información de la que se valen las herramientas de analítica de datos como
- Calificaciones en distintos portales
- Riesgo o historial crediticio
- Perfiles en redes sociales
- Sensores y dispositivos inteligentes
- Interacción con especialistas
- Y patrones de reclamos, entre otros.
Proporcionan datos más fiables que permitan tomar las mejores decisiones para las aseguradoras.
Mejora de la retención de clientes
La analítica predictiva, en conjunto con la recolección de mayor cantidad de datos de los usuarios, permite identificar a los clientes insatisfechos y que estén en riesgo de retirarse.
Asimismo, para corredores de seguros, permitirá poder identificar oportunamente clientes insatisfechos con su cobertura o con su proveedor, activar una atención más individualizada, mejorar la experiencia y darles nuevas opciones que alivien el problema.
Identificación del riesgo de fraude
Según el informe de LexisNexis Risk Solutions, a 2021 (información en inglés), el número de transacciones fraudulentas promedio al mes en Colombia es de 725.
Este número es más que un argumento para que las empresas de seguros estén muy interesadas en detectar actividades y patrones engañosos y prevenirlos a tiempo.
Herramientas de analítica integran cada vez más fuentes de datos en la red para identificar comportamientos fraudulentos, y hacen uso de los datos recopilados después de un reclamo para mejorar la búsqueda de señales de alerta.
Clasificación y seguimiento de reclamos
En mira de mejorar la calidad del servicio prestado a los clientes, se puede hacer uso de la analítica de datos para priorizar la resolución de reclamos, permitiendo la mejor gestión de los recursos y anticipando las necesidades de los clientes.
Asimismo, haciendo uso de los datos de los reclamos se puede hacer un seguimiento más estricto del presupuesto, evitando reincidencia, reduciendo incidencias e identificando los mejores valores de cubrimiento previstos para cada tipo de siniestro.
Identificación de mercados potenciales
El análisis predictivo en seguros puede ayudar al sector asegurador a identificar y dirigirse a mercados potenciales.
Los datos pueden revelar patrones de comportamiento y datos demográficos y características comunes, para que las aseguradoras sepan dónde dirigir sus esfuerzos de marketing.
La firma Virtue Analytics destaca como la interfaz entre sistemas ERP, CRM y analítica de datos permite reconocer oportunidades de ventas cruzadas e ingresos adicionales en perfiles rentables y de baja siniestralidad para que el departamento de marketing y ventas cierre buenos tratos.
Analítica predictiva en la industria de seguros de salud
Los seguros de salud buscan dar soporte a los clientes en momentos de enfermedad o accidente. Por consiguiente, los servicios alrededor de estos seguros buscan prevenir su necesidad del uso por el mayor tiempo posible, además de optimizar la experiencia del cliente en el camino.
El mejor uso de los modelos predictivos es el resultado de estimar el nivel de riesgo que conlleva proporcionar planes de seguro de salud a ciertas personas, que deben tener un precio preciso, según la elegibilidad de la persona y los patrones de comportamiento previos.
Cuando las aseguradoras operan sin análisis adecuados, el perfil cuestionable de un cliente potencial significaba el rechazo de la venta, mientras que una buena implementación significa encontrar el plan de cobertura adecuado según el perfil de riesgo de cada persona.
Asimismo, los ajustes de cobertura también pueden provenir de las predicciones de la frecuencia con la que una persona necesitará visitar a un médico y el historial de siniestralidad y afecciones anteriores, lo que a su vez ayudará a calcular los costos exactos que impacten directamente en los resultados del negocio.
Analítica predictiva en la industria de seguros de vida
Las decisiones tomadas con la ayuda del análisis predictivo brindan un análisis más preciso de muchas variables estándar consideradas para las pólizas de seguro de vida, como: combinaciones de medicamentos, dosis, frecuencia de uso, sexo de una persona, edad, gravedad de las condiciones, otras decisiones de salud, comportamiento y patrones comunes.
Algunos modelos analíticos, combinados con perfiles genéticos, ayudan a ajustar las políticas al diferenciar los riesgos causados por estilos de vida poco saludables o entornos de trabajo irregulares de los trastornos genéticos, fuera del control de cualquiera.
Además del proceso de evaluación, los modelos predictivos pueden ayudar con la adquisición de clientes en seguros de vida, optimizando las campañas de marketing y reduciendo sus costos.
Un análisis de la firma de asesoría en seguros Willis Towers Watson citado por la Universidad de Maryville – Illinois divulga cómo la analítica de datos predictiva ha impactado en la industria de seguros de vida en aspectos como:
- Reducción de gastos de emisión y suscripciones.
- Aumento significativo en los ingresos en más de un 17% de las implementaciones
- Impactos positivos en la rentabilidad en 6 de 10 casos de uso
Más sobre analítica de datos: Qué es, su alcance y por qué es tan importante para los negocios.
Analítica de datos en el sector de seguros – Conclusión
Incertidumbre es el común denominador del sector asegurador; la analítica de datos ayuda a minimizar su impacto.
Desde pólizas de seguro individuales y corporativas contratadas online con pocos clics, hasta productos de pensión customizados; la analítica de datos junto a otras herramientas como IA, están redefiniendo la industria de seguros.
Mejorando la experiencia de usuarios digitales cada vez más selectivos, la imagen y el nivel de servicio pero sin dejar de lado una cartera sana, siniestralidad controlada y rentabilidad satisfactoria.
La naturaleza del sector asegurador gira en torno al riesgo y la incertidumbre, los que se minimizan con adecuadas metodologías e implementación de analítica de datos.
Una riqueza cada vez mayor de cantidad y calidad de fuentes de información de donde se tomen los datos y la madurez de datos de una organización, permitirá a las aseguradoras capitalizar los beneficios de estas herramientas tecnológicas.
Potencialice el impacto de sus decisiones a partir de los datos
