Big data y calidad de datos en el sector seguros

Una gestión correcta de los datos en el sector seguros es vital para mantener la productividad y rentabilidad de las empresas dedicadas a esta actividad. Dentro de este ámbito, la implementación de soluciones Big Data y de analítica avanzada está en plena expansión. Todo ello con el propósito de dinamizar las relaciones con los clientes durante el buyer journey, agilizar las gestiones y mejorar la oferta de servicios.

En consecuencia, el manejo de ingentes cantidades de información personal de asegurados y clientes potenciales requiere de un especial cuidado en la calidad de los datos. Como en cualquier otra área, la pertinencia y exactitud en el tratamiento de estos activos conforman un valor muy importante para las empresas de seguros, ya que garantizan un sustento fiable para la toma de decisiones.

La importancia de los datos en el sector seguros

Hasta hace poco, una de las dificultades más notables a las que se enfrentaban las aseguradoras era precisamente la gestión de sus propios datos. La progresiva digitalización de los procesos y la imparable incursión de Internet en el trabajo así como en la vida diaria, impulsaron la necesidad de contar con más información de los clientes.

A mayor cantidad de datos disponibles, es más factible estudiar con precisión a los usuarios actuales y a los potenciales clientes. Y a partir de allí habrá más capacidad para analizar no sólo los rasgos para la segmentación de estrategias, sino también el comportamiento del usuario. Es decir, profundizar en las interacciones del cliente con la marca y sus servicios, así como en su experiencia de uso de las pólizas contratadas. De tal modo, es posible establecer patrones de conducta futura para anticiparse a las necesidades y expectativas del asegurado.

Este tratamiento proactivo de los datos otorga una enorme ventaja a las compañías aseguradoras. Porque gracias a esta visión 360˚del cliente, podrán añadir a su oferta los valores que realmente requiere. Entre ellos, una atención efectiva y altamente personalizada que marque la diferencia y fortalezca la fidelización de clientes. Pero además aumentará la capacidad para prevenir el fraude y disminuir los riesgos, un aspecto esencial en este tipo de negocios. Igualmente favorece la eficiencia de los procesos de manera interna y la generación de mayores ingresos.

¿Cómo favorece Big Data la gestión de datos en el sector seguros?

La gestión de los datos en el sector seguros con el apoyo de soluciones Big Data y analítica posibilita un mayor aprovechamiento de la información. En concreto la referida a las diferentes etapas del ciclo de vida del cliente que son las que normalmente manejan las aseguradoras. En este sentido, el tratamiento intensivo de datos facilita los siguientes procesos:

Captación

Como dijimos, la posibilidad de establecer un perfil de clientes potenciales permite a las aseguradoras enfocar sus esfuerzos en aquellos más idóneos. Esto se refiere a quienes presenten una tasa moderada de reclamaciones y riesgos mínimos de fraude, morosidad o recurrencia a litigio tras un siniestro. Por otro lado, este conocimiento del cliente permite ofrecerle los productos más adecuados de la cartera y hasta personalizarlos. Más aún, hace posible el pricing dinámico o cálculo en tiempo real de la prima, en base a la información de índice de riesgo aportada por el propio cliente potencial.

Fidelización y generación de ingresos

Es cierto que los mayores ingresos de una organización provienen de los clientes ya captados. Y el coste de retener a un cliente existente es cinco veces menor que el de convertir a uno nuevo. Por tanto, generar mayores ingresos mediante la propia cartera de clientes es una premisa básica.

En función de ello, Big Data y las bases de datos unificadas pueden apoyar estrategias de cross-selling. Por ejemplo, motivando la compra de pólizas complementarias o la suma de personas o bienes a las coberturas de seguro. O bien ofreciendo productos de seguro adicionales que optimicen los servicios ya contratadas por el cliente (up-selling).

Detección de fraude y reducir la tasa de abandono

En el primer caso, no sólo nos referimos a las posibilidades de engaño por parte del cliente para obtener un mayor beneficio tras un siniestro. El análisis de los datos procedentes de las distintas fuentes facilita la detección de anomalías también por parte de proveedores (talleres automotrices, grúas, clínicas, etc). Incluso de eventuales irregularidades de los comerciales de la propia aseguradora.

Aparte de lo anterior, el procesamiento de datos masivos puede determinar el grado de satisfacción del cliente con las pólizas contratadas. También con la tramitación de incidencias y lógicamente, con la experiencia de usuario ofrecida por la compañía en sus canales de interacción. Gracias a esto, las empresas pueden anticiparse a la migración de clientes y trazar estrategias para reducir la tasa de abandonos.

La calidad de datos en el sector seguros

Un problema frecuente de la gestión de datos en el sector seguros es la falta de unificación de la información. Así como la carencia de criterios para obtener, tratar y compartir los datos. La división de datos en cada departamento impide el empleo de información homogénea y coherente. De esta manera es difícil obtener beneficios respecto al manejo de datos masivos.

También puede ocurrir que la estrategia de negocio (core business) esté más enfocada en las ventas y no en las personas. Asimismo la cantidad de nuevos canales de interacción (redes sociales, blogs, chats, etc) incorporados por las aseguradoras, por un lado, pueden acelerar las conversiones. Sin embargo, también aportan datos deficientes que pueden dificultar los procesos a posteriori. Por todas estas razones, el data quality, como parte de una política de data governance definida, es un aspecto prioritario para las aseguradoras. Los datos con calidad son indispensables en la detección de pólizas, contratos o siniestros duplicados, entre otras anomalías. Al mismo tiempo, la información exacta, normalizada, estandarizada y enriquecida se convierte en un apoyo fiable para la toma de decisiones.

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