Según un estudio realizado por Willis Towers Watson, la tercera correduría de seguros más grande del mundo, gracias al uso del análisis predictivo, el 67 % de las aseguradoras ha logrado reducir los gastos de emisión de pólizas y de suscripción, y el 60 % de ellas ha conseguido aumentar las ventas y la rentabilidad.
Con una sociedad cada vez más digitalizada y el rápido crecimiento del Internet de las cosas (IoT), hoy en día existe una gran variedad de fuentes de datos entre las que elegir. El ritmo de innovación en el ámbito del software hace que las herramientas de análisis sean cada vez más avanzadas y capaces de procesar estos diversos tipos de datos de forma eficiente.
La gran beneficiada es la aseguradora, que puede utilizar estas modernas herramientas de análisis predictivo para dar sentido a este conjunto de datos, lo que, en última instancia, le permite comprender mejor el comportamiento de sus asegurados y predecirlo con mayor precisión.
Por ejemplo, las aseguradoras de seguros generales recopilan actualmente datos procedentes de la telemática, las interacciones con los agentes, las interacciones con los clientes, los hogares inteligentes y los dispositivos inteligentes o del Internet de las cosas (IoT) que hay en ellos, así como de las redes sociales, con el fin de comprender mejor la vida de sus clientes y sus factores de riesgo, mejorando así la gestión de siniestros, las decisiones de suscripción y el desarrollo de productos.
Una herramienta relacionada en el ámbito de los seguros es la modelización predictiva, que suele emplearse en forma de modelización de «hipótesis», lo que permite a las aseguradoras simular diversos escenarios empresariales. Esto les permite evaluar el impacto de un evento adverso en su cartera global de negocios.
La COVID-19 ha demostrado a las aseguradoras que es fundamental adelantarse al cambio en la medida de lo posible y que, cuando se utiliza correctamente, la modelización de escenarios hipotéticos puede ser una herramienta muy eficaz para fundamentar cambios precisos en la suscripción (es decir, modificaciones de las tarifas) y el diseño de productos, así como en la tramitación y gestión de siniestros.
En un contexto cada vez más basado en los datos, el análisis predictivo está transformando el sector de los seguros de daños y accidentes de 13 formas significativas en 2024.
1. Fijar mejor los precios y evaluar mejor el riesgo
Aunque se trata de un caso de uso bien documentado del análisis predictivo en el sector de los seguros, la fijación de precios y la selección de riesgos han experimentado una notable mejora en 2024, en gran parte gracias a la disponibilidad de un mejor análisis de los datos. Con la mayor variedad de fuentes de datos y los niveles más altos de fidelidad y calidad de los mismos, la información que recopilan las compañías de seguros resulta más útil, lo que permite tomar mejores decisiones y obtener mejores resultados.
Como se ha mencionado anteriormente, los datos que se recopilan actualmente —procedentes de fuentes como las redes sociales, los dispositivos inteligentes y las interacciones directas de los agentes con los clientes— son más valiosos porque se registran directamente de los asegurados. Los datos que no se recopilan de fuentes indirectas (ejemplos habituales son los antecedentes penales y los historiales crediticios) no requieren interpretación para comprender el comportamiento de los asegurados, ya que las aseguradoras los reciben directamente (por ejemplo, de las redes sociales).
Unas fuentes de datos más relevantes permiten obtener información más precisa, lo que a su vez potencia el motor del análisis predictivo para ofrecer mejores resultados en forma de una mejor fijación de precios y selección de riesgos. El ritmo de recopilación de datos de los dispositivos inteligentes por parte de las aseguradoras está creciendo rápidamente (se calcula que asciende a aproximadamente 10 MB de datos por hogar al día).
2. Detectar a tiempo los riesgos de cancelación
Para las aseguradoras (y también para los corredores, por cierto), las fechas más importantes del año son aquellas en las que vence la mayoría de las pólizas; la más importante es el 1 de enero, seguida del primer día de los demás trimestres del año (1 de abril, 1 de julio y 1 de octubre). En el caso de las grandes cuentas de clientes, varias pólizas comparten la misma fecha de renovación (y de vencimiento), por lo que es fundamental para la salud del negocio que estos clientes sigan con la aseguradora.
Conseguir nuevos clientes es importante, pero otra clave del éxito es mantener un alto porcentaje de los clientes actuales. Suponiendo que los costes se mantengan estables, así es como se consigue un crecimiento sostenible en el sector de los seguros.
Por ello, a las aseguradoras les preocupa mucho negociar con éxito estas fechas de renovación y quieren disponer de la mayor antelación posible sobre los clientes que podrían estar pensando en cambiar de compañía. De ese modo, disponen de tiempo suficiente para convencer a estos clientes de que renueven sus pólizas.
El análisis predictivo está desempeñando un papel fundamental a la hora de identificar a los clientes con mayor probabilidad de cancelar o reducir su cobertura y que, por lo tanto, requieren una atención especial para garantizar la renovación de la misma. Gracias a un análisis más avanzado de los datos, las aseguradoras están logrando cada vez más éxito a la hora de identificar a los clientes que podrían estar insatisfechos con su cobertura actual y que, por lo tanto, tendrían más probabilidades de cambiarse a la competencia con antelación durante el próximo ciclo de renovación.
Al disponer de más tiempo para actuar gracias a la detección temprana del riesgo de cancelación, las aseguradoras están en mejores condiciones de mantener sus carteras de clientes.
3. Previsión del riesgo de fraude
Las compañías de seguros libran una batalla constante contra el fraude. Según la Coalición contra el Fraude en los Seguros, solo en Estados Unidos se pierden anualmente 80 000 millones de dólares a causa de reclamaciones fraudulentas. En el caso de las aseguradoras de Estados Unidos y Canadá, entre el 5 % y el 10 % de los costes de las reclamaciones se deben al fraude.
El análisis predictivo es un arma poderosa contra el fraude en las reclamaciones. Las aseguradoras pueden identificar y prevenir posibles fraudes antes de que se produzcan e incluso tienen la capacidad de tomar medidas correctivas con carácter retroactivo. Una vez más, las aseguradoras están recurriendo a las redes sociales, ya que también son un lugar ideal para buscar indicios de comportamiento fraudulento. Incluso después de que se hayan resuelto las reclamaciones, se supervisa la presencia en línea de los asegurados en busca de actividades sospechosas que puedan indicar que se ha cometido un fraude.
El caso de uso de los modelos predictivos para la detección del fraude es evidente. Según SmartDataCollective, «[allí donde] los seres humanos fallan, el big data y los modelos predictivos pueden identificar discrepancias entre el asegurado, los terceros implicados en la reclamación (por ejemplo, talleres de reparación) e incluso las cuentas de redes sociales y la actividad en línea del asegurado».
4. Priorizar las reclamaciones de forma inteligente
En una sociedad moderna en la que la información está al alcance de la mano y la gratificación inmediata está a la orden del día, los clientes buscan más que nunca un servicio rápido, pero a la vez personalizado. Los detalles pueden variar, pero, sea cual sea el sector, conseguirlo siempre supone un reto.
Hoy en día, gracias a los análisis predictivos de última generación, las aseguradoras están cumpliendo efectivamente con esta tarea. Los análisis predictivos permiten a las aseguradoras saber qué reclamaciones deben priorizar y cuándo, lo que les ahorra tiempo y dinero, al tiempo que mejora la satisfacción y la fidelización de los clientes.
Dada la capacidad de predecir los datos sobre siniestros, las aseguradoras que utilizan el análisis predictivo obtienen una ventaja estratégica gracias a su capacidad sin igual para ajustar los presupuestos con semanas o meses de antelación.
5. Redoblar los esfuerzos para fidelizar a los clientes
Sea cual sea el sector, sea cual sea el producto, la fidelidad a la marca lo es todo. Hoy en día, las aseguradoras pueden utilizar el análisis predictivo para estudiar los patrones históricos de comportamiento de sus clientes fieles y anticipar cuáles podrían ser sus necesidades futuras.
En la mayoría de los mercados, en muchas líneas de seguros de daños, especialmente en los productos más estandarizados, los precios y la oferta de productos son extremadamente competitivos entre las distintas compañías de seguros, por lo que la fidelidad a la marca se convierte en una baza muy importante.
Las aseguradoras están utilizando la información que revelan los datos históricos de los clientes para optimizar de forma proactiva los procesos y productos destinados a su base de clientes principal, lo que les ayuda a reforzar la fidelidad a la marca de forma proactiva.
6. Analizar minuciosamente las reclamaciones atípicas
Cada vez más, las compañías de seguros están recurriendo al análisis predictivo para identificar aquellas reclamaciones que, de forma inesperada, se convierten en siniestros de gran cuantía, también conocidos como «reclamaciones atípicas». Gracias a herramientas de análisis de última generación, las aseguradoras analizan las reclamaciones anteriores en busca de similitudes y, una vez identificadas, envían alertas automáticas a los especialistas en reclamaciones para garantizar que se preste una atención especial a estos casos.
Las herramientas de análisis predictivo permiten a las aseguradoras detectar con antelación posibles pérdidas y las complicaciones derivadas de ellas, lo que les ayuda a reducir la frecuencia de las reclamaciones atípicas y las consecuencias financieras negativas que estas acarrean.
7. Revisión del proceso de tramitación de reclamaciones
Gracias al análisis predictivo, las aseguradoras utilizan diversos conjuntos de datos para determinar el verdadero desarrollo y la naturaleza de los sucesos, lo que, por consiguiente, influye en el resultado de las reclamaciones. El uso, en la medida de lo posible, de un método basado en datos ha agilizado el proceso y ha ayudado al departamento de reclamaciones a reducir el riesgo de error humano.
Del mismo modo, gracias a la disponibilidad de datos históricos a través de herramientas de análisis predictivo, las aseguradoras están analizando los procesos de tramitación de siniestros del pasado y mejorando su eficiencia, además de actualizar continuamente la documentación sobre las mejores prácticas en materia de siniestros.
8. Garantizar unas prácticas eficaces de gestión de datos
En el desarrollo de su actividad, las aseguradoras generan y recopilan una enorme cantidad de datos. Durante muchos años, estos datos se infrautilizaron de forma lamentable, tanto por desconocimiento de las posibilidades que ofrecen los análisis basados en datos como por la falta de una tecnología lo suficientemente avanzada como para desentrañar su complejidad y aprovecharlos de forma eficaz.
Gracias a la tecnología moderna y a una mayor concienciación sobre el valor de los datos en la actualidad, ninguno de estos problemas supone ya un obstáculo para el sector de los seguros, y el análisis predictivo está ayudando a las aseguradoras a sacar el máximo partido a sus datos, ya sea para predecir con mayor precisión el comportamiento de los clientes o para reducir las ineficiencias en el proceso de suscripción.
Sin embargo, las aseguradoras solo pueden extraer información útil de sus datos si se lleva a cabo una limpieza, preparación y gestión excelentes de los mismos. Si los datos se encuentran dispersos en una arquitectura fragmentada, resulta difícil limpiarlos adecuadamente y organizarlos de forma sistemática en almacenes de datos.
Sin un enfoque unificado en cuanto a la arquitectura del sistema y la política de gestión de datos, se pierde la fiabilidad de los datos y no es posible realizar análisis predictivos.
9. Aprovechamiento del modelado de datos
Una vez que se hayan implantado procedimientos eficaces de gestión de datos, las aseguradoras podrán empezar a aprovechar las posibilidades que ofrece el modelado de datos para impulsar el crecimiento de su negocio.
El modelado de datos permite a las aseguradoras crear bases de datos sólidas sobre sus clientes y, a su vez, cuantificar la rentabilidad de estos mediante la identificación de posibles oportunidades de venta cruzada y venta de productos de gama superior, basadas en las características específicas de cada cliente.
Gracias a potentes modelos de datos —fruto de la combinación inteligente de conocimientos basados en datos, lo cual es posible gracias a una gestión eficaz de los mismos—, las aseguradoras pueden ofrecer soluciones personalizadas a sus clientes a gran escala y bajo demanda en la nube.
10. Descubrir nuevos mercados en expansión
El análisis predictivo puede ayudar a las aseguradoras a descubrir nuevos mercados o a orientar mejor sus esfuerzos hacia los mercados existentes a los que prestan servicio. Mediante el análisis de datos, las aseguradoras pueden conocer los datos demográficos y los patrones clave de comportamiento, lo que les permite adaptar con precisión sus estrategias de marketing.
En la era de las redes sociales, en la que 3.2 mil millones de personas las utilizan en todo el mundo, el auge del marketing de influencers y otros tipos de marketing en redes sociales cobra cada vez más importancia en las estrategias de marketing integrales.
11. Profundizar en el conocimiento del cliente
Según TechTarget, la visión de 360 grados es «la idea de que las empresas pueden obtener una visión completa de los clientes al agregar datos de los distintos puntos de contacto que un cliente puede utilizar para ponerse en contacto con una empresa con el fin de adquirir productos y recibir servicio y asistencia». Mediante el análisis predictivo, las aseguradoras pueden recopilar datos e información de múltiples fuentes para obtener una comprensión completa de sus clientes.
Antes del auge del análisis predictivo, las aseguradoras solo podían extrapolar el perfil del cliente medio a partir de un conjunto básico de datos (por ejemplo, datos demográficos), lo que daba lugar a una comprensión muy limitada de los clientes y a unos ingresos por debajo del nivel óptimo. Hoy en día, ocurre justo lo contrario gracias al uso de herramientas de análisis predictivo en el sector de los seguros.
12. Ofrecer una experiencia de usuario personalizada
Ya sea a la hora de comprar un traje o un seguro, los clientes buscan una experiencia personalizada y diseñada especialmente para ellos. Las aseguradoras están utilizando la información útil generada por el análisis predictivo para comprender mucho mejor a sus clientes y saber cuál es la mejor forma de atenderles en el entorno digital.
Enfoques como la visión de 360 grados ayudan a definir con precisión el perfil de los clientes, lo que permite a las aseguradoras personalizar la experiencia del usuario de principio a fin, desde los productos y las tarifas hasta la gestión de las pólizas y la liquidación de siniestros.
En última instancia, esa personalización hace que sea mucho más probable que el cliente contrate un seguro con ellos y, al ofrecer un servicio tan bueno a los clientes, los negocios por recomendación también aumentan de forma espectacular, lo que alivia la carga de las iniciativas de marketing y reduce el gasto en campañas.
13. Personalización extrema del producto
La clave de una experiencia de usuario personalizada reside en productos verdaderamente adaptados a cada cliente en los pequeños detalles. En el pasado, esto simplemente no era viable a gran escala con la tecnología obsoleta que utilizaban las aseguradoras, pero gracias al creciente volumen de datos del Internet de las cosas (IoT) disponible y a los recientes avances en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, ahora es posible lograr una verdadera personalización de los productos.
Aprovechando los últimos avances en tecnología de aprendizaje automático, las aseguradoras están utilizando análisis predictivos sobre el comportamiento de los clientes, sus preferencias de compra y su sensibilidad a los precios para ofrecer a gran escala los productos de seguros más adecuados a sus clientes.
14. Reducción de costes
En pocas palabras, el análisis predictivo es una herramienta que permite a las aseguradoras tomar mejores decisiones. Estas decisiones dan lugar a acciones que, en última instancia, conducen a mejores resultados y, con el tiempo, esos conocimientos iniciales dejan de ser novedosos, ya que se han incorporado a los procesos existentes.
Por supuesto, a continuación se obtienen nuevas conclusiones gracias al análisis predictivo y, una vez que surge el siguiente conjunto de medidas eficaces, el ciclo se repite. Las conclusiones anteriores se convierten en la columna vertebral de los procesos actuales.
No se trata de cualquier proceso, sino de procesos mejores y más eficientes. Procesos que reducen los costes y aumentan los beneficios. Así de sencillo. Ese es el poder del análisis predictivo.
15. Llegar a los clientes allí donde se encuentren
El análisis predictivo es una potente herramienta que permite a las aseguradoras utilizar de forma eficaz los canales de distribución digitales y conectar con los clientes en las plataformas que estos utilizan con frecuencia. Al aprovechar técnicas avanzadas de análisis de datos, las aseguradoras pueden obtener información valiosa sobre el comportamiento, las preferencias y las necesidades de los clientes. Esta información les permite segmentar su base de clientes y adaptar sus estrategias de distribución digital en consecuencia.
El análisis predictivo ayuda a las aseguradoras a identificar los canales digitales más adecuados para llegar a su público objetivo, lo que garantiza una asignación eficaz de los recursos. Además, al analizar los datos históricos y las tendencias, las aseguradoras pueden crear campañas de marketing y ofertas personalizadas, lo que aumenta las posibilidades de convertir a los clientes potenciales en clientes.
El análisis predictivo también ayuda a las aseguradoras a evaluar con precisión el riesgo y a determinar estrategias de fijación de precios adecuadas. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos, las aseguradoras pueden crear modelos predictivos que evalúen los riesgos potenciales asociados a los clientes. Esto les permite comunicar información precisa sobre los precios a través de los canales digitales.
Además, el análisis predictivo ayuda a las aseguradoras a identificar señales tempranas de pérdida de clientes y a poner en marcha estrategias proactivas de fidelización. Mediante el análisis de las interacciones con los clientes y de sus patrones de comportamiento, las aseguradoras pueden identificar a los clientes con riesgo de darse de baja e intervenir con medidas de fidelización personalizadas a través de los canales digitales.
Por último, mediante el análisis continuo de los indicadores clave de rendimiento, las aseguradoras pueden recabar información sobre la eficacia de sus iniciativas de distribución digital y realizar los ajustes necesarios para optimizar sus estrategias. En resumen, el análisis predictivo permite a las aseguradoras aprovechar eficazmente los canales de distribución digital, conectar con los clientes en sus plataformas preferidas, mejorar la personalización, optimizar la selección de canales y mejorar las iniciativas de captación y fidelización de clientes en el ámbito digital.
De cara al futuro
En el futuro, el análisis predictivo cobrará cada vez más importancia gracias a su capacidad para proporcionar información útil a las aseguradoras a lo largo de toda la cadena de valor. Invertir en talento que cuente con los conocimientos técnicos necesarios para maximizar su potencial será una piedra angular de la estrategia de contratación en los próximos años, dado el potencial que tienen las aseguradoras para crear una ventaja competitiva duradera en materia de capital humano.
El análisis predictivo resulta más eficaz cuando se integra en una plataforma tecnológica moderna. CoverGo es la primera plataforma de seguros «sin código» que permite el desarrollo rápido de productos, la distribución omnicanal y una gestión optimizada de pólizas y siniestros, lo que te ayuda a crear un ecosistema de seguros verdaderamente sólido.
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