Nivelando sua análise de dados de seguros | Blogue de Seguros

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As principais seguradoras estão reinventando suas estratégias de produto e envolvimento do cliente para atender às crescentes necessidades dos clientes em tempo actual. Para fazê-lo funcionar, eles precisam de dados de clientes de dispositivos conectados e IoT e análises avançadas de dados.

O setor de seguros sempre foi orientado por dados. Modelos de risco e análises atuariais foram e continuarão sendo essenciais para a forma como o setor aloca capital, bem como avalia/precifica o risco.

A necessidade de evoluir a análise de dados é mais sobre a adaptação aos novos comportamentos e expectativas do cliente. O quantity cada vez maior de dados gerados pelo cliente vindos da “web de tudo” está impulsionando a demanda para que as seguradoras os coletem e usem de novas maneiras.

Os clientes buscam novas e melhores soluções

Em todos os setores, vemos empresas que oferecem ofertas relevantes em tempo actual por meio de análises avançadas de dados ganhando mercado. Os clientes estão dispostos a compartilhar seus dados quando eles são usados ​​para entregar valor a eles.

As seguradoras que amadurecem seus recursos analíticos estão mais bem posicionadas para oferecer esse tipo de relevância para o cliente. Eles podem fornecer suporte contínuo aos clientes em todos os pontos de contato, desde a subscrição até o atendimento da apólice e sinistros.

3 níveis de análise de dados do setor de seguros

1. Análise descritiva são rotineiramente combinados com soluções de automação para subscrever riscos e processar sinistros. Essas análises são baseadas em atributos de dados específicos do passado e do presente, modelos de risco históricos e condições atuais do mercado.

2. Análise preditiva permitem que as seguradoras olhem para o futuro e, usando modelos comportamentais, entendam melhor como um cliente provavelmente responderá a riscos potenciais. À medida que mais dados do cliente são inseridos no modelo, mais completo o perfil de risco particular person e mais precisas as previsões se tornam.

3. Análise prescritiva são como as seguradoras começam a criar estratégias para ajudar o cliente a mitigar e gerenciar riscos. Isso requer otimização em grande escala e em tempo actual dos dados do cliente e do portfólio de produtos da seguradora para apresentar uma recomendação contextualizada em tempo actual no momento.

Construindo confiança por meio do uso responsável dos dados do cliente

Da pandemia às mudanças climáticas, os clientes enfrentam uma grande incerteza sobre sua segurança e bem-estar. Eles também questionam se seus dados serão usados ​​com responsabilidade, mas estão dispostos a compartilhá-los em troca de valor.

O uso de dados do cliente para gerar ofertas relevantes e baseadas em comportamento e uso em tempo actual que ajudam os clientes a mitigar, gerenciar e recuperar-se de perdas pode ajudar as seguradoras a conquistar a confiança dos clientes. Esse é o valor que a análise avançada de dados pode oferecer tanto para o cliente do seguro quanto para a seguradora.


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Isenção de responsabilidade: este conteúdo é fornecido para fins de informação geral e não se destina a ser usado em substituição à consulta de nossos consultores profissionais.



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