Según los datos proporcionados por el servicio de estadísticas y estudios del sector seguros en España (ICEA), en el tercer trimestre de 2021 el sector asegurador alcanzó un volumen estimado del total de inversiones de 317.517 millones de euros en España. Después de un año marcado por la pandemia, las compañías aseguradoras afrontan la llegada de 2022 con el principal reto de mejorar la experiencia de sus clientes y, para alcanzar este objetivo, las herramientas tecnológicas relacionadas con la Inteligencia Artificial y Data serán más importantes que nunca. En esta tesitura, Baufest, consultora internacional que desarrolla soluciones tecnológicas centradas en las personas, ha recopilado y analizado las principales tendencias para 2022 en el sector asegurador. En base a las estadísticas de 2021 de ICEA, el 86,1% de entidades aseguradoras ya ofrecen la posibilidad de contratar productos online, mientras que un 89,2% permite el cobro en la red.
Incorporar innovaciones de este tipo está permitiendo a estas compañías estar cada vez más cerca de sus clientes y adaptar su servicio a sus nuevos hábitos digitales. Actualmente, las tecnologías más implementadas en las aseguradoras son Cloud (85,5%), Ciberseguridad (73,7%) y Machine Learning (56,6%).
Además, dos tercios de las aseguradoras ya han aplicado el Big Data o están trabajando en ello. En este sentido, los ámbitos de utilización más frecuentes son Segmentación de clientes (92,4%), Riesgo de fraude (83,3%), Riesgo de fuga (83,3%), Nuevas variables y tarificación (74,2%), Eficiencia en procesos (74,2%), Análisis de textos (51,5%), Rediseño de productos (45,5%), Análisis de redes sociales (37,9%) y Movilidad (21,2%).
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La experiencia del cliente se sitúa en el centro, pero ¿cómo?
En los últimos años la experiencia del cliente se ha convertido en uno de los focos principales del sector servicios. Por ello, las empresas buscan ofrecer la mayor comodidad posible a sus clientes, ya sea aportando facilidades para acceder y disfrutar del servicio o, por otro lado, eliminando los obstáculos para obtener los diferentes beneficios.
En este punto, las empresas aseguradoras están tratando de digitalizar todos sus trámites para hacer que el usuario goce de total autonomía y pueda resolver cualquier incidencia en cualquier momento de forma online.
Cabe destacar que, dentro de este enfoque que sitúa la experiencia del cliente en el centro, retener y fidelizar a los clientes actuales de la compañía es fundamental. Según señalan desde Baufest, “el incumplimiento de sus expectativas, una mala interacción en su journey con la compañía o el acceso a una mayor cantidad de ofertas de la competencia son algunos de los motivos por los cuales los clientes deciden abandonar un servicio”. Por ello, es clave el uso de la tecnología para alcanzar un conocimiento de los clientes que permita retenerlos y focalizarse en satisfacer sus necesidades. En este punto, los Datos y la IA son fundamentales para identificar los comportamientos y deseos de los clientes y ofrecerles una experiencia acorde a sus expectativas.
Prevención de cancelación de servicios: modelo predictivo de Baufest
Baufest está validando un modelo predictivo de prevención de cancelación de servicios que permite, a través de los datos y técnicas de IA, identificar las principales variables que caracterizan a los clientes propensos a abandonar un servicio.
Gracias a esta iniciativa, la compañía proporcionaría a las aseguradoras un mecanismo/modelo que les permitirá, a través de los datos, conocer al cliente, fidelizarlo, integrarlo y clasificarlo. Todo ello, para ser capaces de optimizar las decisiones en torno a dichos clientes y, además descubrir nuevas áreas de oportunidad en torno a estos. La implementación de este modelo se realizaría mediante cuatro fases:
- Taller de indagación. Este primer punto sirve como análisis previo para entender la problemática y definir las líneas de análisis del servicio e identificar algunas hipótesis y oportunidades de mejora preliminares.
- Definición de datos comportamentales. En esta fase se selecciona el set de datos que serán procesados.
- Ejecución del análisis preliminar. Tras la definición de los datos que van a permitir observar el comportamiento del cliente, se realiza una evaluación de métricas y se determina el scoring de dicha muestra de información. Además, en esta parte del proceso, se detectan los comportamientos anómalos y se evalúa la calidad de dicha información.
- Entregables. En la fase final, se ejecuta el modelo con los datos disponibles y útiles con el objetivo de elaborar un listado de clientes con propensión a abandonar el servicio y se desarrolla un informe con los resultados del análisis.
Gracias a este modelo predictivo de Inteligencia Artificial, las aseguradoras pueden hacer frente a un problema tan importante como es la pérdida de clientes y encontrar estrategias que, por el contrario, permitan evitar esta pérdida y fidelizarlos.
El valor de la permanencia: Customer Lifetime Value
Para entender la importancia de mantener a los clientes actuales satisfechos, el Customer Lifetime Value (CLV) ofrece un pronóstico sobre la cantidad de dinero que espera recibir una empresa por parte de un cliente, durante todo el tiempo en que éste lo siga siendo.
Según Harvard Business Review, Econsultancy y Redeye, el 91% de los encuestados afirma que invertir en mejorar el Customer Lifetime Value es más rentable que invertir en la adquisición de nuevos clientes. Sin embargo, sólo un 33% de las compañías gestiona esta variable como KPI, debido principalmente a la falta de datos de los clientes, a estructuras organizativas aisladas y a ecosistemas de datos no integrados para marketing.
Si los datos se gestionasen correctamente y se estableciesen los objetivos adecuados, las aseguradoras podrían redirigir sus estrategias a aumentar el Customer Lifetime Value y por lo tanto, a mejorar su rentabilidad.
La aplicación del Customer Lifetime Value en Assist Card
Baufest se basó en el Customer Lifetime Value para ofrecer a Assist Card, la compañía especializada en asistencia integral al viajero, una panorámica sobre el valor potencial de sus clientes que permitió a la compañía obtener una visión para todas las áreas de negocio, lo que
posibilitaría mejorar sus campañas de marketing, la operación de agencias, el e-commerce, el telemarketing y las asistencias.
Gracias a la aplicación de técnicas de Maching Learning y estadísticas, Baufest segmentó los clientes de Assist Card según su CLV. Con la información recolectada, pudo perfilar a los clientes de la aseguradora con el objetivo de extraer las probabilidades de que el cliente siguiese activo y comprobar su valor monetario en un periodo de tiempo determinado.
Para obtener estos resultados, las claves de Baufest fueron poner el foco en la persona (cada cliente), generar un consenso en las áreas de negocio y utilizar un enfoque iterativo, todo ello, con la meta de crear una guía para la experiencia de cliente que identificase necesidades y motivaciones. Así, Assist Card, pudo conocer las principales variables que caracterizan a sus clientes y segmentarlos para desarrollar acciones efectivas que permitiesen su fidelización personalizada.
