Les principaux assureurs réinventent leurs produits et leurs stratégies d’engagement client pour répondre aux besoins changeants des clients en temps réel. Pour que cela fonctionne, ils ont besoin de données clients provenant d’appareils connectés, de l’Internet des objets et d’analyses de données avancées.
Le secteur de l’assurance a toujours été axé sur les données. Les modèles de risque et les analyses actuarielles ont été et continueront d’être essentiels à la façon dont l’industrie alloue le capital ainsi qu’à l’évaluation du rapport prix/risque.
La nécessité de développer l’analytique des données concerne davantage l’adaptation aux nouveaux comportements et attentes des clients. Le volume sans cesse croissant de données générées par les clients provenant de l’Internet of Everything pousse les assureurs à les collecter et à les utiliser de nouvelles façons.
Les clients recherchent des solutions nouvelles et meilleures
Dans tous les secteurs, nous constatons que les entreprises qui proposent des offres pertinentes en temps réel avec des analyses de données avancées sont les gagnantes du marché. Les clients souhaitent partager leurs données lorsqu’elles sont utilisées pour leur redonner de la valeur.
Les assureurs dont les capacités d’analyse arrivent à maturité sont mieux placés pour offrir ce type de commodité aux clients. Ils peuvent fournir un support client continu à chaque point de contact – de la souscription au service des polices en passant par les réclamations.
3 niveaux d’analyse des données de l’industrie de l’assurance
1. Analyses descriptives Intégré régulièrement aux solutions d’automatisation pour l’assurance des risques et le traitement des réclamations. Ces analyses sont basées sur des attributs de données spécifiques du passé et du présent, des modèles de risque historiques et des conditions de marché actuelles.
2. Analyse prédictive Permettre aux assureurs de regarder vers l’avenir et utiliser des modèles comportementaux pour mieux comprendre comment le client réagira aux risques potentiels. Plus il y a de données client saisies dans le formulaire, plus le profil de risque individuel est complet et plus la prévision est précise.
3. Analyses descriptives C’est ainsi que les compagnies d’assurance commencent à développer des stratégies pour aider le client à atténuer et à gérer les risques. Cela nécessite une optimisation en temps réel à grande échelle des données clients et du portefeuille de produits d’un assureur pour fournir une recommandation en temps réel qui est contextuelle à l’instant.
Instaurer la confiance grâce à une utilisation responsable des données clients
De la pandémie au changement climatique, les clients sont confrontés à des doutes croissants quant à leur sécurité et leur bien-être. Ils se demandent également si leurs données seront utilisées de manière responsable – mais sont prêts à les partager pour en tirer profit.
L’utilisation des données client pour créer des offres en temps réel, basées sur le comportement et adaptées à l’utilisation qui aident les clients à atténuer, gérer et récupérer des pertes peut aider à renforcer la confiance avec les clients. C’est la valeur que l’analyse avancée des données peut apporter à la fois au client de l’assurance et à la compagnie d’assurance.
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