Las aseguradoras deben ser capaces de identificar y crear momentos relevantes para cada uno de sus asegurados, tomando en cuenta su perfil, los productos contratados con sus coberturas, y gestionarlos de manera dinámica para que estos se sientan apoyados en todo momento.
Una vez que las aseguradoras ya han puesto al cliente en el centro de sus estrategias, será indispensable ir un paso más allá en la gestión y el servicio al cliente: generando una relación con éste, basada en el diálogo y entendimiento de su experiencia.
Para realizar cualquier tipo de acción de gestión del cliente, es indispensable conocerlo en profundidad y de manera constante, lo cual permitirá desarrollar activamente una comunicación fluida y relevante en momentos realmente vitales. Claramente, este conocimiento tendrá diversos niveles de madurez en cada aseguradora, en función a las capacidades, objetivos y necesidades de la misma.
Es fundamental enriquecer y actualizar de manera constante la información disponible en un ciclo continuo de recogida, análisis y explotación de conocimiento, independientemente del nivel de madurez del conocimiento del cliente:
A) Recolección de datos:
Se estima que actualmente las aseguradoras poseen 80% de información ociosa a través de conversaciones y correos electrónicos, la cual no se está explotando.
El reto de las aseguradoras es consolidar toda la información en una única base de conocimiento. Toda la información debe enriquecerse de manera continua, ya que esto será el cimiento sobre el cual podamos construir un Customer Service personalizado, sencillo e inmediato que aportará valor al asegurado.
B) Análisis de datos del cliente:
Una vez recopilados los datos, éstos deben transformarse en información útil, conocimiento predictivo y descriptivo. Además deben analizarse para obtener en tiempo real la inteligencia necesaria para una adecuada gestión del cliente.
El impulso de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial dará un gran giro al trabajo de los expertos. La segmentación, referida al Customer service, ha quedado anticuada ya que no llega a la personalización a nivel individual, el cual es un factor determinante a futuro, el cual actualmente puede conseguir únicamente gracias a la IA.
El uso de tecnologías como Machine Learning e incluso Deep Learning son capaces de lograr que las aseguradoras puedan ir más allá: los algoritmos serán capaces de ubicar información significativa en las fuentes de datos no estructuradas, adquiriendo respuestas a preguntas que ni siquiera se habían expuesto, permitiendo una proactividad personalizada sin igual.
C) Explotación de datos del cliente:
Una vez recopilados y analizados los datos, el desafío de las aseguradoras consistirá en tomar acciones en concreto que serán llevadas a cabo en cada uno de los clientes.
El pasar a la acción de un modo ágil, guiado a las necesidades del cliente y en línea con los objetivos y estrategia de la compañía depende, casi que totalmente del modelo de gobierno, que debe romper con la estructura tradicional de jerarquías y promover la comunicación fluida entre equipos estratégicos, permitiéndoles disponer de mayor información y de poder llevar a cabo nuevos proyectos y acciones de manera más directa.
Conocer al cliente y adelantarnos a sus necesidades, indiscutiblemente marca un valor diferencial dentro de la industria de los seguros, la cual ha comenzado a adoptar tecnologías que la ayudan a ello gracias a la recolección, análisis y explotación de datos, lo cual la conducen a una mejor manera de operar.
Aplicar tecnologías como la inteligencia artificial en la industria de seguros es necesario y ventajoso, ya que con esto se pueden extraer datos útiles y usarlos para ofrecer mejores productos y servicios.
En LISA nos esforzamos para dotar con tecnología de vanguardia a las aseguradoras tradicionales, agilizando sus procesos y garantizando mejores experiencias para sus asegurados.