Analítica de datos: ¿Cómo aporta en los seguros?

Cath Sandoval
Copywritter

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Como lo vimos en nuestro artículo pasado, los datos que perciben las industria aseguradoras, deben recopilarse diariamente y así sacar provecho de ellos gracias a la analítica de datos.

Estos ofrecen a la industria de los seguros, decisiones basadas en dichos datos, más efectividad y menos costos, retención y captura de clientes, entre otros.

Acá te mostramos otros aportes de la analítica de datos en los seguros, ¡porque lo prometido es deuda!

Digitalización: agilidad y rapidez

Primero, las aseguradoras que cuentan con negocios digitales gracias a la ayuda de las insurtech, son capaces de simplificar el proceso de compras de pólizas y reclamos de siniestros. Esto permite una experiencia fácil, veloz y muy satisfactoria.

Por lo tanto para poder avanzar e innovarse en este mundo tan cambiante y rápido que hemos estado viviendo, las aseguradoras tradicionales tendrán que adaptarse a las tendencias digitales:

-Mejorando la experiencia del cliente.

-Diseñando los procesos desde su perspectiva.

Con todo esto podemos hablar de una traducción en una optimización de procesos administrativos para ofrecer una gestión de siniestros más rápida, tanto de gestores como de intermediarios y clientes.

Un ejemplo de cómo las aseguradoras buscan responder a las necesidades de sus clientes, es la incorporación de  chatbots y aplicaciones móviles. Esto les permite la autogestión de forma inmediata. 

El reto está en que las aseguradoras deben encontrar un equilibrio entre:

-Darle al asegurado la libertad de gestionar en línea lo que desea.

-Brindarle la dirección, el asesoramiento y el soporte adecuados en tiempo real. 

Inteligencia Artificial y Machine Learning en pro del sector asegurador

Según el artículo de 7puentes.com, las técnicas que tienen aplicación en el sector asegurador son:

  • Compliance: Las técnicas de Machine Learning hallan patrones de comportamiento que permiten el conocimiento de los clientes, facilitando la oferta de servicios individuales.

Por lo tanto, es así como podemos adelantarnos a las necesidades de un cliente y detectar de manera automática las situaciones de insatisfacción que pueden convertirse en futuros reclamos.

  • Eficiencia: La detección temprana de reclamos es fundamental para que el cliente renueve la confianza con la compañía. La IA aprende de las experiencias pasadas, así podrá ofrecer una respuesta más adecuada a cada caso.
  • Gestión: Las  herramientas de Machine Learning  aportan datos de entrenamiento para detectar el ciclo de vida del cliente (Lifetime Value), y, luego, actuar en consecuencia: Next Best Action, Next Best Offer.
  • Negocio: De forma todavía más significativa, el aprendizaje automático ayuda a predecir los riesgos de siniestralidad, solucionando uno de los aspectos que más le preocupa al sector.
  • Competitividad: Las mejoras, los ahorros en los costos y la mayor eficiencia significan una mayor ventaja competitiva.
  • Fidelización: El aumento en la velocidad de respuesta y el acierto en la resolución de incidencias repercute en un mayor número de clientes satisfechos.
Finalmente…

Podemos recalcar que uno de los activos más importantes para la industria de los seguros es su información y cómo se entiende mediante la analítica de datos.

Con ello podemos analizar, entender y llevar a cabo planes para ofrecer mejores productos, servicios y una atención personalizada a cada uno de los clientes.

Entender que las industrias van cambiando con la avalancha tecnológica actual, nos obliga a movernos rápidamente para así estar a la altura de lo que nuestros antiguos y nuevos clientes desean.

LISA Insurtech cuenta con la experiencia necesaria para acompañar a las compañías de seguros tradicionales en su Transformación digital.

Velamos por potenciar la analítica de datos. Así logramos la fidelización con los clientes, mantenemos una comunicación constante e inmediata y garantizamos un proceso de liquidación más ágil gracias a la tecnología.

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