Big Data y analítica al servicio del cliente

Advanced Analytics Entre las tecnologías de que están surgiendo en el sector de los seguros, el análisis de Big Data es la que está recibiendo más atención y estudio por parte del mercado con vistas a crear valor añadido y centralizar las necesidades de los clientes, ahora una prerrogativa del contexto en el que operan las empresas.
Podemos definir el análisis analítico y predictivo como la práctica de extraer información de datos recogidos sobre acontecimientos pasados, con el fin de identificar patrones recurrentes que permitan hacer predicciones sobre acontecimientos y tendencias futuras.
Advanced Analytics Los principales motores que han propiciado un interés cada vez mayor por estos temas en los últimos años pueden identificarse en la disponibilidad cada vez mayor de datos y un interés creciente por explotar una riqueza de información en constante evolución, la disponibilidad de ordenadores y redes que evolucionan en términos de rendimiento, la aparición de programas informáticos más intuitivos y fáciles de usar que no requieren un esfuerzo en términos de programación, una atención cada vez mayor al análisis en profundidad y al estudio de modelos cada vez más intuitivos y de alto rendimiento y, por último, pero no por ello menos importante, una atención creciente a la diferenciación competitiva impulsada por unas condiciones económicas difíciles.
CeTIF Para comprender el estado de difusión de las herramientas de Big Data y Analytics en las empresas italianas, se analizaron los planes de negocio, sitios web y noticias de 36 grupos y compañías de seguros que operan en Italia. Advanced Analytics El objetivo era analizar e identificar los principales proyectos iniciados y los finalizados. En concreto, se constató que el 35% de las empresas analizadas habían iniciado proyectos relacionados con la implantación de estas tecnologías, lo que indica un interés creciente por perseguir una mayor centralización en el cliente.
Por ejemplo, se observa que la combinación de cobertura con dispositivos IoT puede ser una oportunidad en términos de fidelización de clientes y de oferta de servicios integrados que generen un alto valor añadido.
En este sentido, cabe destacar que estamos asistiendo a una evolución en la forma de establecer el primer contacto con los posibles nuevos asegurados, a menudo a partir de la compra autónoma de un dispositivo IoT surge una necesidad aseguradora. Un ejemplo clásico en este sentido es la compra de un dispositivo wearable por parte de un deportista que podría recibir una notificación o una propuesta precisa de póliza de salud orientada al tiempo o actividad física realizada.
Las empresas están llamadas a desarrollar motores analíticos capaces de interceptar desde el momento de la verdad hasta el churn del asegurado mediante análisis de Big Data que, explotando algoritmos supervisados y no supervisados, puedan identificar predictivamente los momentos del ciclo de vida de los clientes y segmentar con precisión sus necesidades, garantizando servicios centrados en la customer centricity.
En conclusión, los algoritmos de análisis de Big Data son probablemente una tecnología disruptiva al servicio de las empresas. El verdadero reto consistirá en saber aprovechar todo el potencial que estas innovaciones pueden generar, sin olvidar que, a partir de los impulsores expuestos anteriormente, en el centro de toda decisión empresarial es necesario recordar que las necesidades y exigencias de los clientes son probablemente las únicas palancas operativas sobre las que se puede presionar.