۱۰ روند برتر بیمه در ۲۰۱۷-کاربرد تحلیل داده در بهبود سوددهی و تجربه مشتری

مدت زمان مطالعه : 2 دقیقه

روند ۰۶: کاربرد تحلیل داده در بهبود سوددهی و تجربه مشتری

تحلیل داده پیشرفته توسط بیمه گران جهت سودبری و بهبود تجربه مشتری در حال بهره برداری است.

زمینه

  • با سطحی نمایی از داده­ های در دسترس و پیشرفت­ها در قابلیت­های تحلیلی، بیمه گران قادر به دست یابی بهتر مدیریت ریسک و کنترل بیشتر سودبری هستند، با بهره بری از داده­ ها به منظور:
  • پیشنهاد کاهش ریسک از طریق تشخیص و اولویت بندی ریسک­ ها
  • شناسایی فاکتورهای جدید رده بندی ریسک در ارزیابی دقیق تر ریسک و قیمت گذاری حق بیمه
  • انجام تحلیل دانه­ا از ضرر صدور و جعل خسارات به منظور تضمین سوددهی بیشتر
  • همچنین تحلیل داده­ ها توسط بیمه گران در دست یابی به درک دانه­ای تری از مشتریان آنها و همچنین در خصوصی سازی محصولات و خدمات، مورد استفاده واقع می ­شود.

محرک­ های کلیدی

  • وجود حجم نمایی از داده از طریق منابع بی ساخت همچون رسانه­ های اجتماعی و داده زمان واقعی از دستگاه ­های متصل
  • تکنیک­های مدل سازی آماری پیچیده
  • وجود توان محاسباتی پارالل

بررسی روند

  • اگرچه تحلیل داده به واسطه مزایای چندگانه ­اش همیشه در رادار بیمه گران جای داشته است، کاربرد تحلیل داده در حال گسترش به زمینه­ های بیشتری از کسب و کار بیمه است.
  • بیمه گران در حال استفاده از تحلیل داده در طول زنجیره ارزش جهت مدیریت ریسک بهتر هستند تا به سوددهی بیشتر و همچنین بهبود تجربه مشتری دست یابند.
  • خسارات:
  • بیمه گران می ­توانند ترکیبی از تکنیک­ ها را همچون قوائد کسب و کار، مدل سازی پیشگویانه، متن کاوی، جستجوهای پایگاه اطلاعاتی، و گزارش استثنا را برای تحلیل بهتر جعل اعمال کنند.
  • آنها همچنین می ­توانند از تحلیل داده در بهینه سازی بازیابی، بهینه سازی اسکان در تخمین خسارات و انتصاب آنها به منابع صحیح، و بهینه سازی ادعاهای ناشی از دستگاه قضایی استفاده کنند.
  • استراتژی­ های مبتنی بر بینش:
  • تحلیل داده می­ تواند در برنامه ریزی استراتژی­های کاهش ریسک پیشرفته ­تر از برنامه ­هایی که هم اکنون در حال انجام هستند به بیمه گران کمک کنند.
  • برای مثال، بیمه گران می­ توانند مسیرها را بر اساس زمان واقعی مانیتور کرده و رانندگان را از شرایط جاده­ای ضعیف و یا پیچ­های خطرناک مطلع کنند.
  • بیمه گران قادر خواهند بود شرایط جوی را بررسی کرده و مشتریان را پیش از سفرشان به منظور یک برنامه ریزی بهتر آگاه کنند.
  • در طول زمان، داده ­های گردآوری شده می ­توانند در تشخیص روندهای با سطح بالایی از ریسک مورد استفاده قرار گیرند، نظیر رایج ­ترین دلایل خسارات در یک خط محصول خاص که پس از آن می ­توانند در کاهش علل آنها و بهبود ضریب خسارت بیمه گری به کار روند.
  • ارتقاء تجربه مشتری
  • تحلیل­ها قابلیت استفاده توسط بیمه گران جهت گسترش پیشنهادهای اختصاصی بر مبنای درکشان از نیازهای مشتری و اولویت­ های آنها از طریق داده ­های رفتاری را دارند؛ برای مثال، پروگرِسیو بر اساس بینش­هایی از داده ­های رفتاری کاربران برنامه موبایل خود تشخیص داد که مشتریانش مایل به خرید بیمه بر خود برنامه بودند، بنابراین پیشنهادی مشابه را ارائه داد.
  • بیمه گران می­توانند نمایندگان خود را با ابزارهای ادراکی که آنها را قادر به ارائه خدمات اختصاصی­ تر می­ کنند تجهیز کنند، برای مثال، مِت لایف وال با کسب داده از ۷۰ سیستم ماترک، بینش بسیار جامعی از مشتریان را در اختیار نمایندگان خدمات بیمه گران قرار می­ دهد.

پیامدها

  • تحلیل کلان داده طول نوسانات صدور و چرخه عمر خسارات را با تأمین مظنه­ های زمان واقعی، و کمک­ هایی در حل و فصل در لحظه خسارات، کاهش می­ دهد، که در ازای آن به بهبود سوددهی سازمان­ های بیمه کمک می­ کند.
  • بهره بری از تحلیل ­ها همچنین بهبود سودبری بیمه گران از طریق انتخاب ریسک بهتر و کاهش ریسک بر اساس بینش­هایی از داده ­های زمان واقعی را موجب می شود.
  • تحلیل داده قابلیت تعیین این امر که کدام مشتریان محتمل ترک هستند و نیز کدام خسارات کمترین ریسک را شامل می­ شوند، را گسترش خواهد داد.
  • با کمک تحلیل­ها، بیمه گران قادرند از تعداد بسیاری از منابع اطلاعاتی ساخت یافته و همچنین بی ساخت در کسب بینش­های دقیقتر  در زمینه اولویت ­های مشتریان بهره برند./ CAPGEMINI-ترجمه گروه  TFE|TIMES به قلم مریم فقیه عبدالهی

    این مطلب رو هم از دست ندید: 

    دید سطحی در بازاریابی

    پایگاه جامع اطلاعات بیمه (اینشورنس اینفو)

 




0 پاسخ ها

دیدگاه خود را ثبت کنید

میخواهید به بحث بپیوندید?
احساس رایگان برای کمک!

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *