El valor del dato para el sector asegurador
Entre las profesiones más populares y atractivas del siglo XXI se encuentra la de científico de datos o data scientist. Esto va más allá de ser una tendencia o una mera anécdota; y es que la enorme cantidad de información que se viene recogiendo desde la expansión de internet y la conectividad, así como la evolución del hardware y de las herramientas de software, que son cada vez más potentes, han permitido el nacimiento de nuevas empresas con nuevos servicios que basan la generación del conocimiento en el análisis de los datos, así como desarrollar nuevos servicios y mejorar el rendimiento de las organizaciones más tradicionales.
A nivel general en cualquier tipo de industria, la evolución y transformación de las empresas durante la última década ha venido demostrando cómo la digitalización de procesos puede mejorar la eficiencia en las operaciones: desde en la manufactura, pasando por la gestión logística, de consumos, hasta en los procesos de negocio. De este modo, todo interconectado permite que los sistemas de información calculen y balaceen las operaciones en tiempo real.
El proceso de transformación de la industria tradicional hacia la industria data driven requiere de esfuerzo y determinación y atraviesa por varias fases, cada una de ellas con objetivos y descubrimientos importantes.
1. Recopilar datos en bruto
En esta primera fase se consideran todas las posibles fuentes diferentes de información que pueden aportar valor directa o indirectamente, ya que se debe considerar que, entre las familias de información, puede haber relaciones en cadena que permitan aprovechar datos que a priori no parecen explotables. Se podrá trabajar por tanto con datos que estén perfectamente estructurados, así como con datos no estructurados o que puedan aportar información agregada.
2. Gestión del dato
Una vez identificadas las fuentes, se deben consolidar en distintas bases de datos y sus relaciones de modo que queden listas para comenzar a trabajar con ellas.
3. Desarrollar insights
A continuación, la intuición y la creatividad son el desencadenante para poder desarrollar insights y evaluar adecuadamente las distintas iniciativas que validar mediante el dato disponible.
La intuición y la creatividad son el desencadenante para poder desarrollar insights y evaluar adecuadamente las distintas iniciativas que validar mediante el dato disponible
4. Definir qué es data driven en la organización
En la etapa anterior pueden ser necesarias varias iteraciones hasta dar con los elementos clave, pero una vez el dato comienza a aportar valor, se debe evaluar el nivel de riesgo y el beneficio para otorgar la entidad a la información que permitan llevar a cabo las tareas de negocio data driven dentro de la organización.
5. Obtener resultados
Tras activar el dato y poner los procesos a trabajar se debe revisar el rendimiento del dato, evaluar las distintas variables consideradas y seguir optimizando los modelos con el dato cuantificado por los sistemas de información en el centro de todo.
La gestión del dato en los procesos de las aseguradoras
El sector asegurador es capaz de valorar y conocer el riesgo permitiendo sacar el mejor rendimiento al capital. Centrando un poco más el alcance de los procesos en estas empresas, el trabajo continuo en cada una de las etapas descritas anteriormente favorece el aprendizaje de la organización aportando una mayor velocidad de respuesta ante los cambios del mercado y un mejor control del negocio en cualquier etapa del viaje del cliente en un sector donde las particularidades de cada cliente y siniestro pueden marcar la diferencia en el resultado esperado. A continuación, algunos ejemplos de los procesos principales.
El dato en la suscripción del seguro para el control del fraude
El primer encuentro del cliente con su aseguradora puede determinar en gran medida cómo va a ser la relación entre ambos. El disponer de buenas herramientas para capturar toda la información y datos necesarios para la tarificación correcta, permite maximizar la satisfacción del cliente, así como obtener la mejor información técnica posible que permita el correcto aseguramiento y la mejor evaluación del riesgo. En este proceso, explotar correctamente el dato disponible puede ser una herramienta de incalculable valor, por ejemplo, en caso de realizarse la verificación por fotografías, confirmar la lectura correcta de la matrícula del vehículo o en caso de tratarse de un seguro de daños propios, verificar además de la ausencia de daños, si las fotografías de la verificación son actuales o ya han sido utilizadas al compararlas con las bases de datos disponibles.
Gestión de siniestros
Hoy por hoy, la digitalización ya es una realidad en muchas operaciones de la gestión del siniestro, desde la comunicación de la avería o siniestro para solicitar asistencia, así como la apertura del parte de peritación que incluye datos precisos y fotografías. Todo ello agiliza el proceso de gestión del siniestro, reduciendo los plazos y mejorando la satisfacción del cliente. Son muchas las compañías que ya aprovechan estas nuevas tecnologías permitiendo ser más eficientes en personal y en capital inmovilizado. Además, el recoger adecuadamente todos los datos del proceso permite no solo controlar que sea eficiente y con resultado satisfactorio, sino además supone un valioso aprendizaje que permite a la compañía estar por delante de sus competidores.
Fidelización del cliente
El churn rate del sector asegurador en autos es relativamente elevado si lo comparamos por ejemplo con el sector bancario. Cada año se renuevan más de 11 millones de pólizas de autos, lo que, a nivel teórico, implica que casi la tercera parte del parque de vehículos asegurados solicitan nuevas propuestas de cara a la renovación. Todo esto requiere de un esfuerzo intensivo para todo el sector de distribución. Un mayor conocimiento del cliente basado en una relación satisfactoria para el cliente ampliando el catálogo de servicios y ofertas, permite recibir más insights de los clientes mejorando la experiencia y favoreciendo unos ciclos de cliente más duraderos.
La empresa más exitosa será la que mejor conozca a sus clientes y al negocio
Además de valorar la potencialidad del dato en los procesos existentes, es siempre interesante evaluar cómo puede abrir la puerta a nuevas líneas de productos o cómo permiten personalizar la experiencia del
cliente, ya que la empresa más exitosa será la que mejor conozca a sus clientes y al negocio. Y todas las nuevas herramientas serán fundamentales en este proceso.