La transformación digital está penetrando cada vez más en el entorno de las compañías aseguradoras tradicionales. Al igual que en el resto de los sectores empresariales, el aumento de la capacidad analítica y de la capacidad de procesamiento de los ordenadores, han supuesto nuevas formas de entender el mercado asegurador. La analítica avanzada permite extraer conocimiento del gran volumen de datos que poseen las compañías, para agregar valor en las diferentes áreas de negocio. Esta revolución tecnológica la vemos sobre todo en áreas como la suscripción y tarificación de pólizas, o la fidelización de clientes.
En este artículo vamos a ver qué retos encuentran las compañías aseguradoras a la hora de tarificar los productos, y cuál sería la solución óptima para poder generar tarificaciones en tiempo real de manera personalizada a cada cliente.
Hoy en día, la gran mayoría de aseguradoras proceden de la siguiente manera a la hora de tarificar los productos:
De esta manera, dentro de un mismo clúster de clientes, encontraremos:
Como podemos observar, este proceso de tarificación de pólizas no es óptimo. Ya que siempre habrá un conjunto de clientes que se encuentren por encima y por debajo de la tarificación aplicada.
Para avanzar hacia una tarificación de productos más eficiente y competitiva, se deben generar tarificaciones para cada cliente de manera personalizada y en tiempo real, no en clústeres. De esta manera, ofrecerás en tiempo real el precio que mejor se ajusta a cada cliente, sin perder rentabilidad, ni satisfacción del consumidor.
Además, no sólo deberían tenerse en cuenta datos del cliente (historial de siniestralidad, recargos o bonificaciones comerciales, forma de pago elegida…), los datos del producto tarificado (coberturas contratadas, modalidad del producto…) y los datos propios del riesgo (tipo de construcción o número de metros cuadrados, si hablamos de un seguro de hogar; edad o historial médico, si hablamos de un seguro de vida; o el año de matriculación, y marca/modelo, si hablamos de un seguro de auto). Si no que habría que implementar modelos predictivos para conocer la frecuencia y coste de siniestros que tendrá cada cliente en el futuro, creando un scoring de riesgo personalizado.
Este scoring de riesgo ayudará a la hora de calcular las primas de las pólizas, y a tomar mejores decisiones en el proceso de suscripción. También ayudará a la hora de predecir y detectar posibles fraudes y malas prácticas.
En decide te ayudamos a ofrecer el precio que mejor se ajusta a cada cliente en tiempo real, teniendo en cuenta todas las variables y predicciones, y encontrando en todo momento el equilibrio entre ofrecer un precio competitivo y la rentabilidad de la cartera de la compañía. De esta manera, asegurarás la satisfacción de tus clientes, que sabrán con certeza que tienen el precio más competitivo de acuerdo a su riesgo.
Además, te ayudamos a ajustar los precios de los productos de manera dinámica, buscando maximizar ingresos y beneficios, teniendo en cuenta las variables y tendencias del mercado en tiempo real.
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