Selon une étude menée par Willis Towers Watson, troisième courtier en assurance mondial, grâce à l'utilisation de l'analyse prédictive, 67 % des assureurs ont pu réduire leurs frais d'émission de polices et de souscription, et 60 % d'entre eux ont pu augmenter leur chiffre d'affaires et leur rentabilité.
Avec la numérisation croissante de la société et l'expansion rapide de l'Internet des objets (IoT), il existe aujourd'hui une multitude de sources de données parmi lesquelles choisir. Le rythme des innovations logicielles fait que les outils d'analyse ne cessent de gagner en sophistication et sont capables de traiter efficacement ces différents types de données.
Le grand gagnant, c'est l'assureur, qui peut utiliser ces outils modernes d'analyse prédictive pour donner du sens à cette multitude de données, ce qui lui permet, au final, de mieux comprendre le comportement de ses assurés et de mieux le prévoir.
Par exemple, les assureurs IARD collectent désormais des données issues de la télématique, des interactions avec les agents et les clients, des maisons connectées et des appareils connectés (IoT) qui s’y trouvent, ainsi que des réseaux sociaux, afin de mieux comprendre la vie de leurs clients et les facteurs de risque, ce qui leur permet d’améliorer la gestion des sinistres, les décisions de souscription et le développement de produits.
Dans le domaine de l'assurance, la modélisation prédictive constitue un outil connexe, le plus souvent utilisé sous la forme de simulations de type « what-if », qui permet aux assureurs de simuler divers scénarios commerciaux. Cela leur permet d'évaluer l'impact d'un événement défavorable sur l'ensemble de leur portefeuille d'affaires.
La pandémie de COVID-19 a démontré aux assureurs qu’il est essentiel d’anticiper autant que possible les changements et que, lorsqu’elle est correctement mise en œuvre, la modélisation de scénarios hypothétiques peut constituer un outil puissant pour orienter avec précision les ajustements en matière de souscription (c’est-à-dire les modifications tarifaires), la conception des produits, ainsi que le traitement et la gestion des sinistres.
Dans un contexte où les données jouent un rôle de plus en plus prépondérant, l'analyse prédictive va transformer le secteur de l'assurance IARD de 13 façons marquantes en 2024.
1. Mieux fixer les tarifs et mieux évaluer les risques
Bien qu’il s’agisse d’un cas d’utilisation bien documenté de l’analyse prédictive dans le secteur de l’assurance, la tarification et la sélection des risques ont connu une nette amélioration en 2024, en grande partie grâce à la disponibilité d’analyses de données plus approfondies. Grâce à la diversité accrue des sources de données et à l’amélioration de leur fiabilité et de leur qualité, les informations recueillies par les compagnies d’assurance sont plus exploitables, ce qui permet de prendre de meilleures décisions et d’obtenir de meilleurs résultats.
Comme mentionné ci-dessus, les données actuellement collectées – provenant de sources telles que les réseaux sociaux, les appareils connectés et les interactions directes des agents avec les clients – ont davantage de valeur, car elles sont enregistrées directement auprès des assurés. Les données qui ne proviennent pas de sources indirectes (comme, par exemple, les casiers judiciaires et les antécédents de crédit) ne nécessitent aucune interprétation pour comprendre le comportement des assurés, car les assureurs les reçoivent directement (par exemple, via les réseaux sociaux).
Des sources de données plus pertinentes permettent d'obtenir des informations plus précises, ce qui renforce à son tour la capacité des outils d'analyse prédictive à fournir de meilleurs résultats, notamment en matière de tarification et de sélection des risques. Le volume de données collectées par les assureurs à partir des appareils connectés connaît une croissance rapide (il s'élèverait à environ 10 Mo de données par foyer et par jour).
2. Identifier rapidement les risques d'annulation
Pour les assureurs (et les courtiers d’ailleurs), les dates les plus importantes de l’année correspondent aux périodes où la majorité des contrats doivent être renouvelés, la plus importante étant le 1er janvier, suivie du premier jour des autres trimestres de l’année (1er avril, 1er juillet, 1er octobre). Pour les grands comptes, plusieurs contrats partagent la même date de renouvellement (et d'expiration) ; il est donc crucial pour la santé de l'entreprise que ces clients restent fidèles à l'assureur.
L'acquisition de nouveaux clients est importante, mais une autre clé du succès consiste à fidéliser une grande partie de votre clientèle existante. À condition que les coûts restent stables, c'est ainsi que vous assurerez la croissance durable de votre entreprise d'assurance.
C'est pourquoi les assureurs accordent une grande importance à la bonne conduite des négociations relatives à ces dates de renouvellement et souhaitent être informés le plus tôt possible des clients susceptibles de vouloir changer d'assureur. Ils disposent ainsi de suffisamment de temps pour convaincre ces clients de renouveler leurs contrats.
L'analyse prédictive joue un rôle essentiel dans l'identification des clients les plus susceptibles de résilier leur contrat ou de réduire leur couverture, et qui nécessitent donc une attention particulière afin de garantir le renouvellement de leur contrat. Grâce à des analyses de données plus poussées, les assureurs parviennent de mieux en mieux à identifier les clients qui pourraient être insatisfaits de leur couverture actuelle et qui seraient donc plus enclins à se tourner vers un concurrent dès le début du prochain cycle de renouvellement.
Disposant de plus de temps pour agir grâce à une identification précoce du risque de résiliation, les assureurs sont mieux à même de préserver leur portefeuille de contrats.
3. Prévision du risque de fraude
Les compagnies d'assurance mènent une lutte sans relâche contre la fraude. Selon la Coalition of Insurance Fraud, rien qu'aux États-Unis, les déclarations de sinistres frauduleuses entraînent chaque année une perte de 80 milliards de dollars. Pour les assureurs américains et canadiens, entre 5 et 10 % du coût des sinistres est imputable à la fraude.
L'analyse prédictive est une arme redoutable contre la fraude aux sinistres. Les assureurs peuvent ainsi identifier et prévenir les fraudes potentielles avant qu'elles ne se produisent, et sont même en mesure de prendre des mesures correctives avec effet rétroactif. Une fois de plus, les assureurs se tournent vers les réseaux sociaux, qui constituent également un excellent moyen de détecter les signes d'un comportement frauduleux. Même après le règlement des sinistres, la présence en ligne des assurés fait l'objet d'une surveillance afin de repérer toute activité suspecte pouvant indiquer qu'une fraude a été commise.
L'intérêt de la modélisation prédictive pour la détection des fraudes est évident. Selon SmartDataCollective, « [là où] les humains échouent, le big data et la modélisation prédictive permettent d’identifier des incohérences entre l’assuré, les tiers impliqués dans le sinistre (par exemple, les garages) et même les comptes médicaux sociaux et l’activité en ligne de l’assuré ».
4. Hiérarchiser les réclamations de manière intelligente
Dans une société moderne où l'information est à portée de main et où la satisfaction immédiate est à l'ordre du jour, les clients recherchent plus que jamais un service à la fois rapide et personnalisé. Les détails peuvent varier, mais quel que soit le secteur d'activité, concrétiser cet objectif reste toujours un défi.
Aujourd'hui, grâce à des outils d'analyse prédictive de pointe, les assureurs s'acquittent effectivement de cette tâche. L'analyse prédictive permet aux assureurs de déterminer quelles demandes d'indemnisation traiter en priorité et à quel moment, ce qui leur fait gagner du temps et de l'argent tout en améliorant la satisfaction et la fidélisation de la clientèle.
Grâce à leur capacité à prévoir les données relatives aux sinistres, les assureurs qui recourent à l'analyse prédictive bénéficient d'un avantage stratégique, car ils sont en mesure, comme nul autre, de resserrer leurs budgets plusieurs semaines, voire plusieurs mois à l'avance.
5. Renforcer la fidélisation de la clientèle
Quel que soit le secteur d'activité ou le produit, la fidélité à la marque est primordiale. Aujourd'hui, les assureurs peuvent recourir à l'analyse prédictive pour étudier les tendances historiques du comportement de leurs clients fidèles et anticiper leurs besoins futurs.
Sur la plupart des marchés, pour de nombreuses branches d'assurance IARD, en particulier les produits les plus standardisés, les tarifs et les offres de produits sont extrêmement concurrentiels entre les différentes compagnies d'assurance, et la fidélité à la marque devient un atout majeur.
Les assureurs exploitent les informations issues des données historiques sur leurs clients afin d'optimiser de manière proactive leurs processus et leurs produits pour le cœur de leur clientèle, ce qui leur permet de renforcer activement la fidélité à leur marque.
6. Examiner de près les demandes d'indemnisation atypiques
Les compagnies d'assurance ont de plus en plus recours à l'analyse prédictive pour identifier les sinistres susceptibles de se transformer de manière inattendue en pertes importantes, également appelés « sinistres aberrants ». Grâce à des outils d'analyse de pointe, les assureurs examinent les sinistres antérieurs à la recherche de similitudes et, une fois celles-ci identifiées, déclenchent automatiquement des alertes à l'intention des spécialistes des sinistres afin de garantir que ces dossiers fassent l'objet d'une attention particulière.
Les outils d'analyse prédictive permettent aux assureurs d'être informés à l'avance des pertes potentielles et des complications qui en découlent, ce qui les aide à réduire la fréquence des sinistres exceptionnels et les répercussions financières négatives qui en résultent.
7. Refonte du traitement des demandes d'indemnisation
Grâce à l'analyse prédictive, les assureurs exploitent divers ensembles de données pour déterminer le déroulement réel et la nature des événements, ce qui a donc une incidence sur le règlement des sinistres. Le recours, autant que possible, à une approche fondée sur les données a permis de rationaliser le processus et a aidé le service des sinistres à réduire le risque d'erreur humaine.
De même, grâce à l'accès aux données historiques via des outils d'analyse prédictive, les assureurs analysent les processus de traitement des sinistres passés et en améliorent l'efficacité, tout en actualisant en permanence la documentation relative aux meilleures pratiques en matière de gestion des sinistres.
8. Garantir la mise en œuvre de pratiques efficaces en matière de gestion des données
Dans le cadre de leurs activités, les assureurs génèrent et collectent une quantité considérable de données. Pendant de nombreuses années, ces données ont été terriblement sous-exploitées, à la fois par méconnaissance des possibilités offertes par l'analyse des données et par manque de technologies suffisamment avancées pour en appréhender la complexité et les exploiter efficacement.
Grâce aux technologies modernes et à une meilleure prise de conscience de la valeur des données aujourd’hui, aucun de ces deux problèmes ne freine plus le secteur de l’assurance, et l’analyse prédictive aide les assureurs à tirer le meilleur parti de leurs données, qu’il s’agisse de prédire plus précisément le comportement des clients ou de réduire les inefficacités dans le processus de souscription.
Cependant, les assureurs ne peuvent tirer des enseignements de leurs données qu’à condition de mettre en place un processus rigoureux de nettoyage, de préparation et de gestion de celles-ci. Si les données sont dispersées dans une architecture cloisonnée, il devient difficile de les nettoyer correctement et de les organiser de manière systématique dans des entrepôts de données.
Sans une approche unifiée en matière d'architecture système et de politique de gestion des données, la fiabilité des données est compromise et l'analyse prédictive devient impossible.
9. Tirer parti de la modélisation des données
Une fois que des procédures efficaces de gestion des données sont en place, les assureurs peuvent commencer à tirer parti des possibilités offertes par la modélisation des données pour favoriser la croissance de leur activité.
La modélisation des données permet aux assureurs de constituer des bases de connaissances solides sur leurs clients et, par là même, de quantifier la rentabilité de ces derniers en identifiant les opportunités potentielles de ventes croisées et de ventes incitatives, en fonction des caractéristiques propres à chaque client.
Grâce à des modèles de données performants – fruits d'une synthèse intelligente des informations issues des données, rendue possible par une gestion efficace de ces dernières –, les assureurs sont en mesure de proposer à leurs clients des solutions sur mesure, à grande échelle et à la demande, dans le cloud.
10. Découvrir de nouveaux marchés en pleine croissance
L'analyse prédictive peut aider les assureurs à découvrir de nouveaux marchés ou à mieux cibler les marchés existants sur lesquels ils opèrent. Grâce à l'analyse des données, les assureurs peuvent identifier les caractéristiques démographiques et les principales tendances comportementales, ce qui leur permet d'adapter avec précision leurs actions marketing.
À l'ère des réseaux sociaux, où 3,2 milliards de personnes les utilisent à l'échelle mondiale, l'essor du marketing d'influence et d'autres formes de marketing sur les réseaux sociaux revêt une importance croissante dans les stratégies marketing globales.
11. Mieux comprendre le client
Selon TechTarget, la vision à 360 degrés correspond à « l’idée selon laquelle les entreprises peuvent obtenir une vision complète de leurs clients en regroupant les données issues des différents points de contact qu’un client peut utiliser pour contacter une entreprise afin d’acheter des produits et de bénéficier de services et d’une assistance ». Grâce à l’analyse prédictive, les assureurs sont en mesure de rassembler des données et des informations provenant de multiples sources afin d’acquérir une compréhension complète de leurs clients.
Avant l'essor de l'analyse prédictive, les assureurs ne pouvaient qu'extrapoler le profil du client moyen à partir d'un ensemble d'informations basiques (par exemple, des données démographiques), ce qui se traduisait par une mauvaise compréhension des clients et des revenus loin d'être optimaux. Aujourd'hui, c'est tout le contraire grâce à l'utilisation d'outils d'analyse prédictive dans le secteur de l'assurance.
12. Offrir une expérience utilisateur personnalisée
Qu'il s'agisse d'acheter un costume ou de souscrire une assurance, les clients recherchent une expérience sur mesure, spécialement conçue pour eux. Les assureurs exploitent les informations exploitables générées par l'analyse prédictive pour mieux comprendre leurs clients et déterminer comment leur offrir le meilleur service possible dans un environnement en ligne.
Des approches telles que la « vision à 360 degrés » permettent de dresser un profil précis des clients, ce qui permet ensuite aux assureurs de personnaliser l'expérience utilisateur de bout en bout, depuis les produits et la tarification jusqu'à la gestion des contrats et au règlement des sinistres.
Une telle personnalisation augmente considérablement les chances que le client souscrive une assurance auprès d'eux ; de plus, grâce à cette excellente qualité de service, le nombre de clients recommandés augmente également de manière spectaculaire, ce qui allège la charge des efforts marketing et réduit les dépenses liées aux campagnes.
13. Personnalisation poussée du produit
Au cœur d’une expérience utilisateur personnalisée se trouvent des produits véritablement adaptés à chaque client, jusque dans les moindres détails. Auparavant, cela n’était tout simplement pas réalisable à grande échelle avec les technologies traditionnelles utilisées par les assureurs, mais grâce à la quantité sans cesse croissante de données issues de l’Internet des objets (IoT) et aux récentes avancées en matière d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle, une véritable personnalisation des produits est désormais possible.
En s'appuyant sur les dernières avancées en matière d'apprentissage automatique, les assureurs ont recours à l'analyse prédictive du comportement des clients, de leurs préférences d'achat et de leur sensibilité aux prix afin de proposer à grande échelle les produits d'assurance les plus adaptés à leurs clients.
14. Réduction des coûts
En termes simples, l'analyse prédictive est un outil qui permet aux assureurs de prendre de meilleures décisions. Ces décisions débouchent sur des actions qui, en fin de compte, conduisent à de meilleurs résultats ; et avec le temps, ces informations initiales perdent de leur nouveauté, car elles ont déjà été intégrées dans les processus existants.
Bien sûr, la série suivante d'informations est ensuite fournie par l'analyse prédictive, et dès qu'une nouvelle série d'actions efficaces se dessine, le cycle recommence. Les informations précédentes deviennent alors la base des processus actuels.
Pas n'importe quels processus, mais des processus plus performants et plus efficaces. Des processus qui réduisent les coûts et augmentent le résultat net. C'est aussi simple que cela. C'est là toute la puissance de l'analyse prédictive.
15. Aller à la rencontre des clients là où ils se trouvent
L'analyse prédictive est un outil puissant qui permet aux assureurs d'exploiter efficacement les canaux de distribution numériques et d'entrer en contact avec leurs clients sur les plateformes qu'ils utilisent régulièrement. En s'appuyant sur des techniques avancées d'analyse des données, les assureurs peuvent obtenir des informations précieuses sur le comportement, les préférences et les besoins de leurs clients. Ces informations leur permettent de segmenter leur clientèle et d'adapter leurs stratégies de distribution numérique en conséquence.
L'analyse prédictive aide les assureurs à identifier les canaux numériques les plus adaptés pour atteindre leur public cible, garantissant ainsi une allocation efficace des ressources. De plus, en analysant les données historiques et les tendances, les assureurs peuvent créer des campagnes marketing et des offres personnalisées, augmentant ainsi les chances de convertir des prospects en clients.
L'analyse prédictive aide également les assureurs à évaluer avec précision les risques et à définir des stratégies tarifaires adaptées. En analysant d'énormes volumes de données, les assureurs peuvent créer des modèles prédictifs qui évaluent les risques potentiels associés à leurs clients. Cela leur permet de communiquer des informations tarifaires précises via les canaux numériques.
De plus, l'analyse prédictive aide les assureurs à repérer les signes avant-coureurs de la perte de clientèle et à mettre en œuvre des stratégies de fidélisation proactives. En analysant les interactions avec les clients et leurs comportements, les assureurs peuvent identifier les clients susceptibles de partir et intervenir en leur proposant des mesures de fidélisation personnalisées via les canaux numériques.
Enfin, grâce à une analyse continue des indicateurs clés de performance, les assureurs peuvent recueillir des informations sur l'efficacité de leurs initiatives de distribution numérique et procéder aux ajustements nécessaires pour optimiser leurs stratégies. En résumé, l'analyse prédictive permet aux assureurs d'exploiter efficacement les canaux de distribution numériques, d'interagir avec leurs clients sur leurs plateformes préférées, de renforcer la personnalisation, d'optimiser le choix des canaux et d'améliorer leurs efforts d'acquisition et de fidélisation de la clientèle dans l'univers numérique.
Perspectives d'avenir
À l'avenir, l'analyse prédictive va se généraliser de plus en plus grâce à sa capacité à fournir aux assureurs des informations exploitables tout au long de la chaîne de valeur. Investir dans des talents possédant les compétences techniques nécessaires pour exploiter pleinement son potentiel constituera un pilier de la stratégie de recrutement dans les années à venir, compte tenu de la possibilité pour les assureurs de se forger un avantage concurrentiel durable en matière de capital humain.
L'analyse prédictive est particulièrement efficace lorsqu'elle s'appuie sur une plateforme technologique moderne. CoverGo est la première plateforme d'assurance « no-code » permettant le développement rapide de produits, la distribution omnicanale et la gestion rationalisée des contrats et des sinistres, vous aidant ainsi à mettre en place un écosystème d'assurance véritablement solide.
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