La predictive insurance è un tipo di analisi particolarmente avanzata che permette di formulare previsioni utilizzando i dati storici in possesso delle compagnie assicurative, combinando modelli statistici, tecniche di data mining e machine learning. Le compagnie assicurative utilizzano l’analisi predittiva per individuare pattern ricorrenti all’interno dell’enorme flussi di dati a loro disposizione e utilizzano questi modelli per identificare rischi e sviluppare opportunità.
In questo articolo vedremo come la predictive insurance permetta di coinvolgere dinamicamente il cliente nelle diverse fasi del funnel, dai processi di onboarding al momento del rinnovo della polizza. E scopriremo perché integrare la predictive insurance nelle operazioni quotidiane sia ormai una mossa strategica indispensabile, l’unica che può consentire una customer experience adeguata alle aspettative, sempre più elevate, dei clienti.
Cos’è la predictive insurance?
La pratica di utilizzare l’analisi predittiva nelle assicurazioni non è nuova e le compagnie assicurative vi fanno affidamento da anni. La differenza sostanziale è che oggi l’attività di analisi non viene più condotta manualmente ma è presa in carico da tecnologie basate sull’intelligenza artificiale, che automatizzano le task ridondanti e ripetitive e snelliscono e velocizzano processi tradizionalmente time-consuming e a rischio di errore umano.
Le aziende sono sommerse da dati di vario tipo – dai file di registro alle immagini ai video. Per ottenere informazioni da questi dati e prevedere risultati, tendenze e comportamenti futuri oggi è possibile elaborarli attraverso applicazioni di intelligenza artificiale e algoritmi di machine learning. Le informazioni che risultano da questi processi di elaborazione consentono alle aziende di ottimizzare le proprie strategie così da ridurre al minimo i rischi e massimizzare i profitti.
La predictive insurance è dunque l’analisi predittiva applicata al settore assicurativo, uno strumento di straordinaria efficacia che viene impiegato per elaborare i reclami e il rilevamento delle frodi, anticipare i rischi finanziari e ottimizzare i prezzi, identificare situazioni a rischio abbandono e sviluppare proposte dedicate per convincere i clienti insoddisfatti o indecisi a rinnovare le loro polizze e a mantenere la copertura.
Le fasi del processo di predictive insurance
L’analisi predittiva nelle assicurazioni prevede la raccolta e l’analisi di grandi set di dati dai quali è possibile estrarre gli insight utili a prevedere la probabilità di danni, frodi, rischio di annullamento della polizza. Perché l’analisi predittiva offra un supporto efficace è necessario affrontare alcuni passaggi.
1. Definizione di obiettivi, seti di dati, metriche
Prima di iniziare qualsiasi attività di analisi, prima ancora di procedere alla raccolta dei dati è indispensabile stabilire quali sono gli obiettivi: dall’individuazione di eventuali tentativi di frode, all’ottimizzazione dei piani tariffari, dall’elaborazione di proposte di up selling e cross-selling all’aumento dell’engagement dei clienti fino all’attivazione di modalità self-service. Cruciale in questa fase è poi la definizione del set di dati da analizzare. Il passo successivo consiste nell’individuazione dei KPI più adatti a misurare il successo della diverse iniziative. Soltanto attraverso una selezione delle metriche – che devono essere appropriate rispetto agli obiettivi fissati – è infatti possibile valutare i risultati ottenuti e, se il modello predittivo adottato non funziona, intervenire tempestivamente per modificarlo.
2. Raccolta dei dati: il supporto indispensabile dell’InsurTech
Perché la predictive insurance produca risultati via via sempre più accurati è essenziale raccogliere grandi volumi di dati storici. Oggi larga parte delle organizzazioni che operano nel settore assicurativo attingono le informazioni da una molteplicità di fonti. Buona norma è allora dotarsi di un data lake, una repository centralizzata in cui far affluire tutti i dati, quantitativi e qualitativi, strutturati e non strutturati. L’incredibile supporto fornito dell’intelligenza artificiale è qui evidente: i dati non devono più essere estratti manualmente. La tecnologia assicurativa oggi disponibile, l’insurtech – termine ombrello che nasce dalla combinazione di “insurance” e “technology” e che si riferisce a tutto quello che riguarda l’innovazione tecnologica e digitale nel settore assicurativo – è in grado di raccogliere automaticamente e autonomamente i dati dalle diverse fonti (applicazioni mobile, telematica, IoT, interazioni con i clienti, social media, ecc.).
Elemento chiave dell’insurtech e passaggio fondamentale nella raccolta dei dati è la dematerializzazione – intesa sia come digitalizzazione di documenti cartacei sia come creazione diretta del documento digitale. Estraendo i dati dai documenti digitali, le compagnie di assicurazione possono acquisire in tempi brevissimi una conoscenza dei propri clienti che non solo è enormemente più vasta rispetto al passato ma può raggiungere dei livelli di granularità prima impensabili: diventa infatti possibile suddividere i clienti in cluster sempre più specifici, sulla base di caratteristiche omogenee che possono essere scelte di volta in volta, a seconda di specifiche esigenze informative.
Dopo aver raccolto i dati c’è ancora un’operazione da compiere prima di procedere all’analisi vera e propria: bisogna confermare la pertinenza e la qualità dei dati prima di inserirli in un modello di analisi predittiva. Questo significa sostanzialmente: controllarne il formato, rimuovere i punti dato duplicati, passare in rassegna i tipi di dato per correlarli alle loro fonti.
3. Modellazione e distribuzione
Una volta raccolti tutti i dati, dopo aver determinato l’ipotesi da testare, possiamo procedere alla modellazione, vale a dire alla selezione o alla creazione del modello di analisi predittiva. In questa fase sono largamente impiegate tecniche di machine learning. Dopo che il modello è stato creato e testato, è possibile avviarne la distribuzione inserendolo in un’applicazione software reale (per esempio nel flusso di gestione dei sinistri o nelle piattaforme per la personalizzazione automatica dei piani delle polizze).
4. Monitoraggio
Adesso si tratta di registrare e valutare le prestazioni del modello di analisi predittiva e di capire se, una volta entrato a pieno regime, soddisfa i requisiti di prestazione e accuratezza attesi. Qual è la sua risposta nei termini dei KPI impostati nella fase iniziale (quella di definizione degli obiettivi)? Il monitoraggio deve essere costante e puntuale: i risultati forniti dal modello possono cambiare significativamente, anche durante periodi relativamente brevi, ed è fondamentale che il monitoraggio sia continuo, per individuare se e quando il sistema di analisi predittiva impostato non riesce più a offrire insight rilevanti.
I vantaggi dell’analisi predittiva nel settore insurance
Con oltre due terzi degli assicuratori che pianificano di aumentare gli investimenti nella raccolta e nell’analisi dei dati nei prossimi anni, la creazione di modelli di analisi predittiva avrà un impatto significativo in tutto il settore assicurativo. Quali sono i vantaggi che spingono a un’adozione sempre più convinta degli strumenti e metodologie di predictive insurance?
1. La predictive insurance contribuisce alla crescita economica
Per il 67 % delle compagnie assicurative l’analisi predittiva ha contribuito a ridurre le spese di emissione o sottoscrizione, mentre il 60% ha dichiarato un aumento delle vendite e della redditività. Questi due dati ci restituiscono una evidenza: l’analisi avanzata dei dati aiuta a ridurre al minimo gli sprechi e ad aumentare l’utilizzo efficace delle risorse, anche impiegando in modo innovativo le tecnologie esistenti.
Grazie all’analisi predittiva, una compagnia riesce ad assicurare piani assicurativi mirati, velocizza l’elaborazione dei sinistri e offre ai clienti esperienze più personalizzate. Tutto ciò crea un vantaggio competitivo che attrae nuovi clienti e mantiene quelli esistenti.
La predictive insurance, inoltre, gioca un ruolo strategico nell’individuazione di potenziali mercati: dati di qualità sono usati sia per rivelare i modelli di comportamento e caratteristiche comuni del pubblico di riferimento sia per scoprire nuove sacche di crescita su segmenti fino a quel momento trascurati o ancora inesplorati.
2. La predictive insurance supporta esperienze iper-personalizzate
L’analisi predittiva consente di individuare i modelli di comportamento dei clienti e di identificare i clienti che non sono soddisfatti e che stanno sempre più prendendo in considerazione di non rinnovare la polizza. Con gli approfondimenti completi e puntuali che risultano dall’analisi dei dati puoi concentrarti sulle motivazioni di questi assicurati e sulla creazione di esperienze che possano incontrare le loro preferenze e i loro bisogni.
Anticipando le esigenze e i comportamenti dei clienti, è possibile progettare interazioni ancora più personalizzate e costruire relazioni durature. Per esempio, l’analisi predittiva viene utilizzata per offrire piani assicurativi personalizzati basati sulla cronologia dei sinistri. Gli assicuratori devono sforzarsi di personalizzare le offerte in qualsiasi momento del customer journey, dalla quotazione fino alla fase di sottoscrizione e ancora oltre. Per conquistare questi obiettivi la personalizzazione potrebbe non bastare più.
Secondo Capgemini “quando si tratta del settore assicurativo, la priorità di oggi è una strategia di iper-personalizzazione ben definita che si concentri sulle 3 G del coinvolgimento basato sull’esperienza: fornire i prodotti giusti, al momento giusto attraverso i canali giusti”.
Una efficace strategia di iper-personalizzazione si articola su tre aspetti fondamentali: comprensione approfondita del cliente, impiego delle nuove tecnologie e adozione nel marketing di un approccio pienamente customer-centric.
- Comprensione dei clienti. I dati provengono da tutti i punti di contatto attraverso i quali i clienti interagiscono con la compagnia assicurativa: sito web, app mobile, social media, contact center. Le informazioni raccolte devono essere archiviate in modo sicuro e allo stesso tempo devono essere facilmente accessibili ai team impegnati su quel determinato progetto.
- Impiego delle tecnologie. I dati devono essere raccolti, selezionati, catalogati in “luoghi dedicati” come CRM o piattaforme avanzate in cui sono integrate diverse funzionalità: dal CCM che consente di assicurare ai propri clienti una comunicazione efficiente sui diversi touchpoint utilizzando tutti i canali a disposizione, ai prodotti che consentono la realizzazione di esperienze interattive.
- Marketing personalizzato. L’impiego dei dati dei clienti provenienti da vari canali all’interno delle diverse iniziative di marketing permette di sviluppare relazioni altamente personalizzate, che hanno una maggiore probabilità di risultare in un più alto livello di fidelizzazione. I marketers del settore assicurativo devono quindi valorizzare questa capacità di tradurre le informazioni provenienti da una pluralità di fonti in conoscenza immediatamente azionabile.
L’analisi predittiva può diventare un elemento chiave all’interno di una strategia di iper-personalizzazione: può costituire il momento iniziale di un processo che trasforma i dati in relazioni di valore, migliora la customer experience degli assicurati e crea un vantaggio competitivo per le compagnie.
3. La predictive insurance abilita il coinvolgimento dinamico del cliente
Grazie alla predictive insurance, soprattutto se potenziata dall’intelligenza artificiale, le compagnie assicurative possono progettare percorsi dinamici del cliente: chatbot basati sull’intelligenza artificiale, “routing predittivo” per identificare l’agente migliore per un cliente specifico, personalizzazione della strategia di comunicazione in base ai dati del cliente (come l’invio di offerte personalizzate per fidelizzare i clienti a rischio). L’analisi predittiva può trasformare i dati in informazioni fruibili e immediatamente utilizzabili nei momenti più “delicati” del funnel, da cui dipende il compimento delle transazioni commerciali fra assicurazioni e consumatori: il rinnovo della polizza e l’onboarding.
- Il rinnovo della polizza. È il momento in cui è più che mai necessario trasmettere dei messaggi chiari e coinvolgenti. Serve una soluzione innovativa e nello stesso tempo efficace, che sia in grado di arricchire la comunicazione, rendendola un’esperienza interattiva di grande rilevanza. I video personalizzati, che traducono in racconto per immagine i risultati dell’analisi predittiva, sono i contenuti che meglio si prestano a realizzare, per ogni utente, un tipo di comunicazione coerente, chiara e coinvolgente.
- L’onboarding. Quando si tratta di intercettare un nuovo cliente per farlo “salire a bordo”, ogni occasione in cui è possibile stabilire un contatto diventa preziosa, perché potenzialmente irripetibile. Anche nel settore assicurativo. Gli strumenti digitali oggi permettono di caricare automaticamente i dati di profilo sulle piattaforme interne. Dati che da lì, attraverso l’analisi predittiva, andranno a costituire la knowledge base da cui estrarre approfondimenti per la costruzione di esperienze sempre più centrate sulle esigenze specifiche degli assicurati (potenziali e acquisiti). In questa fase sono inoltre cruciali tutte quelle soluzioni che offrono alle organizzazioni la copertura completa dei processi digitali di natura fiscale e documentale e ne permettono la perfetta integrazione con gli strumenti e le procedure già in uso (compresa la funzionalità indispensabile della firma elettronica).
Dopo aver chiarito che cosa è e come funziona l’analisi predittiva nel settore delle assicurazioni e dopo aver messo in luce gli innumerevoli vantaggi che essa offre possiamo provare a trarre alcune conclusioni. Possiamo affermare, per esempio, che la conoscenza prodotta attraverso tecniche e strumenti di predictive insurance fornisce fondamenta solide per sviluppare proposte commerciali più centrate, grazie alla quali le compagnie sono in grado di entrare facilmente in contatto con nuovi clienti e di mantenere relazioni di valore con i clienti già acquisiti, fornendo loro servizi altamente personalizzati: dalle comunicazioni che riguardano tempi e modalità di pagamento delle loro polizze ai processi di customer care.