9 estrategias definitivas de Big Data para el sector Seguros. Cuando la aseguradora va más allá del Business Intelligence

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1 9 estrategias definitivas de Big Data para el sector Seguros Cuando la aseguradora va más allá del Business Intelligence

2 2 ÍNDICE Big data y el sector de los seguros Tecnología big data aplicada al sector seguros... 4 Las 9 estrategias big data más efectivas para el sector seguros Los modelos analíticos y las reclamaciones Análisis de la severidad Algoritmos de detección de fraude Costes y externalización de los litigios Modelos de respuesta eficaz y marketing mix Gestión de campañas Análisis Cross-y Up-selling, gestión de la fidelidad y ciclos de vida Análisis de cobro y modelado de morosidad Renovaciones, propensión al abandono y retención de clientes....9

3 3 Big data y el sector de los seguros Problemas de integración, dificultades para la detección del fraude, falta de optimización de los procesos... los caballos de batalla tradicionales del sector seguros hace tiempo que tienen los días contados. Las aseguradoras van más allá del business intelligence, de la mano de big data. Su objetivo: alcanzar la capacidad necesaria para lograr que sus deseos se hagan realidad. En otras palabras, conseguir a los clientes que quieren, no sólo a los que son capaces de captar; retener a los mejores y poder expandirse a otros mercados, cuando se considere oportuno y en condiciones de riesgo mínimo. Lograrlo depende de: Contar con la base de conocimiento necesaria para garantizar una óptima toma de decisiones en todos los diferentes departamentos de la compañía. Encontrar medios más fáciles de integrar los diferentes sistemas transaccionales, data warehouse, data marts, datos sociales o datos telemáticos, para garantizar condiciones óptimas de análisis. Disponer de técnicas que vayan más allá del análisis descriptivo y permitan alcanzar una visión 360º de clientes, sistemas y eventos. La solución debe ser impulsada usando métodos científicos, que tamicen estos ingentes volúmenes de datos para identificar patrones, aislar el ruido, crear modelos, probar hipótesis y finalmente integrar el modelo con la solución de front-end. De esta forma, se accede al universo del análisis predictivo, que deja de orbitar en torno al pasado, ya no se centra en dar sentido a lo que ha pasado; y fija su vista en el futuro, ayudando a anticipar lo que está por acontecer. Estos principios de diseño no son imposibles de alcanzar, si bien es necesario seguir trabajando, las compañías aseguradoras ya pueden dar un primer paso hacia su nueva forma de trabajar, la que les permitirá: Reducir costes de riesgos y abandono. Escoger y retener a los mejores clientes, en función de los perfiles idóneos. Detectar el fraude de forma prematura. Aumentar su capacidad de innovación para la creación de nuevos productos y servicios, que desde la transparencia, garanticen la satisfacción del cliente. Cartoon Businessman With Umbrella Under Rain by iosphere

4 4 Tecnología big data aplicada al sector seguros La unión de big data y Hadoop hace posible que las empresas del sector seguros puedan superar las barreras de coste y límite de almacenamiento, logrando una interacción con los grandes datos mucho más dinámica y asequible, en línea con las necesidades del negocio. El almacenamiento modular basado en commodity hardware que propicia Hadoop, se plantea como la opción más interesante para las aseguradoras, que pueden escalar sus almacenes de datos de forma completamente adaptada al volumen de su crecimiento sin perder granularidad y ganando en agilidad. La flexibilidad es un atributo muy valorado, sobre todo entre las empresas del ramo, que requieren de un soporte tecnológico capaz de combinar datos antiguos con datos recogidos en tiempo real, lo que significa variedad de tipos y formatos de datos y tablas y heterogeneidad de fuentes. Hacer frente a esta situación desde una alternativa open source ahorra costes, garantiza la capacidad de almacenamiento sin la preocupación de las licencias y su mantenimiento y resulta en un rendimiento a la medida de las exigencias del mercado hoy día. Las 9 estrategias big data más efectivas para el sector seguros 1. Los modelos analíticos y las reclamaciones Cuando es necesaria la intervención de abogados en una reclamación a una compañía de seguros para alcanzar un acuerdo, su participación deriva en costes para ambas partes, reclamante y aseguradora. Los modelos predictivos pueden detectar la propensión de un asegurado a contratar a un abogado a la hora de litigiar tras un siniestro. Disponer de esta información ayuda a las compañías de seguros a manejar el porcentaje de casos que podrían acabar gestionados por juristas, con las ventajas que ello conlleva: Ahorro de costes. Disminución del tiempo de operación. Aumento del grado de satisfacción del cliente. Se pueden implementar soluciones big data que aporten una per spectiva muy útil a las compañías del sector seguros, si se basan en: Datos operacionales, procedentes de las transacciones. Atributos estáticos, de corte demográfico o relacionados con los perfiles de los clientes. Insurance Signpost Mean Claim Excess Contract And Policy by Stuart Miles

5 5 Del estudio de ambos se estará en disposición de predecir la propensión de la reclamante a contratar a un abogado. Esta información se convierte en un conocimiento muy valioso al contrastarse con los resultados procedentes del análisis de subrogaciones, que evalúan la petición de reembolso realizada por una compañía de seguros a una persona o entidad, a fin de poder recuperar la cantidad por la que civilmente deberían responder a consecuencia de los daños producidos; cuya indemnización, en virtud de la póliza de seguro, ha corrido inicialmente a cargo de la aseguradora. En esta línea, es posible utilizar modelos que ayuden a las compañías de seguros a identificar reembolsos perdidos, asociados a los pagos de estos suplementos después de una subrogación. 2. Análisis de la severidad Big data, aplicado a las prácticas del sector seguros, permite conocer el riesgo de cada cliente. La situación actual, donde el concepto seguro ha irrumpido en todos los ámbitos aumentando el mercado enormemente, puede derivar en graves consecuencias para las aseguradoras, cuando, provocadas por el creciente costo de la vida el número de reclamaciones aumenta. En esta situación, las compañías de seguros deben priorizar la gestión de reclamaciones en términos de impacto, maximizando así la satisfacción del cliente y por ende su fidelidad. Para conseguirlo es necesario apoyarse en soluciones predictivas, que clasifiquen las reclamaciones en base al impacto financiero y servicio al cliente. De esta forma, es posible reducir el índice de severidad relativa promedio, que indica el costo promedio de los siniestros producidos en un año. Por ejemplos, utilizando este tipo de soluciones, se puede dar prioridad a las reclamaciones tan pronto como están registrados en el sistema, si el grado de criticidad es el más elevado. La ayuda de los datos y el valor que en ellos se encierra contribuye a: Secure Money by Pixomar Asegurar la gestión a tiempo de las reclamaciones, en especial de las prioritarias. Impulsar un modo de intervención proactivo. Optimizar el uso de los recursos disponibles. Reducir al mínimo los costes. Maximizar la satisfacción del cliente.

6 6 3. Algoritmos de detección de fraude La identificación temprana del fraude a nivel de aplicación, ayuda a las compañías de seguros a reducir el número de denuncias por fraude y evitar grandes pérdidas. Podemos emplear un sistema de clasificación que permita identificar a solicitantes de alto riesgo de dos formas diferentes: Aplicando modelos analíticos para construir un perfil de riesgo asociado a una identidad. Creando una puntuación basada en el riesgo que predice la probabilidad de fraude de una solicitud y su posible pérdida ocasionada. En base a esta categorización, se puede confeccionar un protocolo de actuación ante este tipo de clientes, que incluya un estudio mucho más riguroso y completo. Este procedimiento permite identificar de forma temprana las solicitudes potencialmente fraudulentas a nivel a nivel operativo, teniendo como consecuencia la reducción de pérdidas potenciales y reportando resultados altamente efectivos en cuanto a la: Gestión del riesgo en base a pautas de la dirección. Gestión de solicitudes basadas en su riesgo. Cualquiera que sea la estrategias que se decida aplicar, es fundamental planificar la monitorización del riesgo, tanto en base a perfiles, como en lo referente a solicitudes, para comprobar que se mantienen los niveles que se consideran aceptables y no se pierde alineación 4. Costes y externalización de los litigios Muchas veces los abogados de la propia aseguradora no son suficientes para hacer frente a la preparación de un litigio o, por el contrario, no se considera oportuno atribuirles esa responsabilidad por tratarse de un asunto menos prioritario. En estas ocasiones, que son bastante frecuentes, las compañías de seguros recurren a la contratación de ayuda legal externa. La asignación de una reclamación a una firma legal independiente o a los abogados de la compañía debería responder a criterios objetivos, que asegurasen la optimización del aprovechamiento de los recursos. Sin embargo, no siempre es así. Con big data, las compañías de seguros pueden diseñar reglas de negocio más completas y basadas en un estricto método científico para asignar un litigio a un equipo legal externo. Para ello, se pueden analizar varios factores como: Scales Of Justice Button Means Court And Conviction by Stuart Miles

7 7 La complejidad de la reclamación. La complejidad legal. Los datos del censo. El tipo de riesgo. El rendimiento jurídico. En función de su valoración se podrá estimar el costo de litigio global y el tiempo medio de respuesta, aspectos que resultan definitivos a la hora de determinar los términos de la atribución y que, bien gestionados garantizan la satisfacción del cliente y la reducción de costes. 5. Modelos de respuesta eficaz y marketing mix En un mercado competitivo, como en el que nos encontramos hoy en día, es imprescindible contar con un Modelo de Marketing Mix (MMM) con el fin de lograr maximizar el volumen de ventas mediante la aplicación de las estrategias óptimas. Las empresas utilizan modelos de Marketing Mix para: Adquirir una visión más nítida de sus ingresos. Conocer el retorno de la inversión de una campaña publicitaria. Determinar la eficacia de las acciones de marketing. Averiguar qué canales de comercialización obtienen mejores resultados. Cuando, en base al análisis de datos se consigue elaborar un modelo de marketing óptimo se logra alcanzar el equilibrio entre iniciativas de marketing, maximizando el retorno de la inversión. Un modelo de respuesta eficaz puede proporcionar un gran impulso de una campaña comercial, con el aumento del número de respuestas o la reducción de gastos, o la combinación de estos dos aspectos. El objetivo es predecir quién va a responder a la oferta de un producto o servicio. Para la determinación del MMM el análisis a realizar puede basarse en el comportamiento pasado de una población similar, en la respuesta obtenida ante una estrategia equivalente o en algún elemento lógico susceptible de análisis estadístico. En cualquier caso, además de hacer una correcta selección de los datos a analizar, es fundamental contar con la capacidad de monitorización suficiente, ya que es de donde se obtendrá la perspectiva necesaria para la toma de decisiones. 6. Gestión de campañas El sector de los seguros se está convirtiendo en un mercado excesivamente competitivo. Además de las capacidades de la competencia, entra en juego la creciente sofisticación de los consumidores, aspectos que resultan en ciclos de vida de los clientes cada vez más cortos que obligan a: Aumentar la audacia para una captación efectiva. Conectar más y mejor con el cliente, favoreciendo el fortalecimiento del vínculo entre ambos, para lograr su retención. Innovar en el desarrollo de productos y servicios.

8 8 El business intelligence no resulta suficiente para hacer frente a las nuevas necesidades. Estos sistemas tradicionales se hallan limitados al pasado, y la visión que las aseguradoras requieren hoy día debe incluir también el futuro. AL BI se le debe complementar con la incorporación de modelos predictivos que permitan ganar en comprensión. La solución big data elegida ha de permitir realizar una segmentación de la cartera usando un método científico que identifique los canales idóneos por los que influir en cada cliente o cada perfil. Encontrar la adecuada significa: Mejorar y enriquecer sus actuales sistemas de Business Intelligence. Realizar un análisis de impacto de cada una de las campañas de forma pormenorizada. Optimizar la planificación de las campañas y sus resultados. 7. Análisis Cross-y Up-selling, gestión de la fidelidad y ciclos de vida Aumentar la generación de ingresos en base a la cartera de clientes es una práctica muy extendida, principalmente por la dificultad intrínseca en la captación de nuevos clientes, que suele resultar además bastante costosa, sin aportar un gran rendimiento, ya que los ratios de respuesta son bajos y el nivel de competitividad del mercado es muy elevado. Para trabajar la cartera de clientes se pueden poner en práctica distintas iniciativas, cuyos resultados mejoran notablemente con la aportación de la analítica avanzada big data: Cross-selling: este tipo de acciones arrojan importantes tasas de éxito. Además de generar ingresos extra, tienen una influencia muy positiva en la construcción de relaciones más sólidas con los clientes, fomentando su retención. Disponer de un repositorio único de datos favorece la personalización de ofertas tanto de venta cruzada como de up -selling que, de otra forma, no podrían definirse con tanta precisión por falta de visibilidad. Piggybanks On Lifesavers Showing Monetary Help" by Stuart Miles Identificación de los clientes clave: utilizando los datos maestros y transaccionales de la cartera de clientes, se pueden desarrollar modelos predictivos que informen sobre el grado de lealtad de los clientes y sobre los valores de los más antiguos. Estas técnicas avanzadas ayudan a las compañías de seguros a identificar a sus clientes más valiosos, para, una vez detectados, proponerles mejores ofertas y estrategias diferenciales de retención, que refuercen su función evangelizadora.

9 9 8. Análisis de cobro y modelado de morosidad Una de las principales preocupaciones para una compañía de seguros es asegurarse de que sus clientes no recurran de forma fraudulenta. Ésta es una de las áreas donde se suele trabajar de forma más intensa en las primeras fases de una implantación de un sistema basado en analítica predictiva. La creación de un modelo de análisis y predicción de la morosidad es imprescindible para prevenir las pérdidas ocasionadas por reclamaciones fraudulentas. Gracias a estos modelos se pueden predecir, identificar y clasificar las cuentas más propensas a causar impagos. Con la objetividad de los datos de parte de la aseguradora, la gestión de los clientes propensos a ser problemáticos resulta mucho más eficaz y con ella la selección de los canales adecuados y la elección de las medidas preventivas oportunas. 9. Renovaciones, propensión al abandono y retención de clientes Debido al alto nivel de fuga del sector, una compañía de seguros necesita optimizar sus procesos de recaudación mediante una segmentación en base a la propensión al impago. Las técnicas de analítica avanzada big data permiten: Identificar a los clientes con mayor propensión al abandono. Agruparlos en categorías. Diseñar estrategias de retención específicas para cada uno de los segmento de riesgo. De esta forma, se consigue maximizar los ingresos y minimizar los costes ofrecer mejores servicios y ofertas especiales a estos clientes volátiles. Además, se puede extraer el conocimiento de las que mejor resultados ofrecen, en base a la experiencia adquirida, para extrapolarlas a otros casos o segmentos, debidamente adaptadas creando modelos de estrategia de retención de clientes. Por último, la interacción del sector seguros con big data ofrece otra importante ventaja, la puntualidad en la renovación de pólizas vencidas. Debido a la altísima tasa de caducidad en la industria de los seguros, hay una imperiosa necesidad de renovarlas que corresponden a clientes de buena fe. Para ello, se puede trabajar en la identificación de los clientes más propensos a renovar sus pólizas vencidas, poniendo el foco en segmentos específicos cuya retención puede mejorar, al mismo tiempo se consiguen optimizar los beneficios.

10 ESPAÑA MADRID C/ Miguel Yuste, 17, 4º, C Madrid Tel:(+34) BARCELONA C/ Pau Claris, Barcelona Tel: (+34) VALENCIA Edificio Europa - 5º I Avda. Aragón, Valencia Tel: (+34) LATINOAMÉRICA ARGENTINA CHILE Avenida Leandro N Alem 530, Piso 4 CD C100 1AAN Ciudad Autónoma de Buenos Aires Tel: (+54) Av. Presidente Errázuriz Nº Oficina 202 Las Condes, Santiago CP Tel: (+56) COLOMBIA Calle 100 No. 8A-55 Torre C. Of. 718 Bogotá Tel: (+57 1) MÉXICO Homero 906, Colonia Polanco, Miguel Hidalgo C.P , México, D.F. Tel: +52 (55) PERÚ Calle Los Zorzales Nº 160, piso 9 San Isidro, Lima 27 Tel: (+51)

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