Big data en empresas aseguradoras: Transformación digital

La era digital ha alcanzado también al sector de los seguros, donde el big data se ha convertido en un aliado cada vez más decisivo. Fundamental para anticiparse, satisfacer las necesidades de los clientes y ayudarles a tomar las decisiones adecuadas en cada momento.

big data sector seguros

La transformación digital alcanza a todo el tejido empresarial. No importa el sector ni el tamaño de la compañía: la digitalización es un proceso imparable que se ha acelerado, más si cabe, con la crisis de la covid-19, a fuerza de teletrabajo. Las aseguradoras también afrontan un reto en el que el big data se ha convertido en uno de sus mejores aliados para satisfacer las necesidades de sus clientes, conociéndoles mejor y ayudándoles a tomar las mejores decisiones en el momento oportuno a través de las ventajas que ofrece esta tecnología.

“Trabajamos en transformar Caser en una compañía cada vez más digital y orientada a tomar decisiones soportadas por datos cuantitativos”

Alberto Padilla, responsable de Analítica de Clientes Big Data

¿Qué es?

El big data se basa en el almacenamiento y análisis masivo de datos a través de herramientas cada vez más certeras. Un volumen tan amplio que las aplicaciones de procesamiento de datos tradicionales no eran capaces de capturar, tratar y poner en valor en un tiempo razonable. A través de su uso, las empresas son capaces, además, de predecir comportamientos de los usuarios, conocer sus inquietudes e identificar patrones para poder decidir así con la máxima precisión. El objetivo es personalizar los productos y obtener servicios casi a medida.

En el sector de los seguros, buena parte de las vertientes de su uso están relacionadas con el cliente, mejorando su experiencia y su atención, y potenciando la fidelización y la captación de nuevos usuarios. Resulta útil para evaluar riesgos, detectar posibles fraudes y mejorar la comercialización de sus productos, reduciendo los costes. Por todo ello, según datos facilitados por la Investigación Cooperativa entre Entidades Aseguradoras y Fondos de Pensiones (ICEA) en el estudio Nuevas tecnologías aplicadas a la gestión de siniestros en seguros multirriesgo de 2019, el 77% de las compañías aseguradoras valora y da prioridad al poder del big data.

Si bien es cierto que la aplicación de la inteligencia de los datos es cada vez más habitual en grandes compañías, hay también cada vez más herramientas disponibles para ser utilizadas individualmente, por ejemplo para mediadores de seguros. Aquí se trata de personalizar al máximo los procesos para conseguir los objetivos más interesantes.

Datos en las aseguradoras

En busca del nuevo canal digital

En Caser, los equipos de Analítica de Clientes y de Transformación Digital trabajan con el fin de ofrecer a sus clientes, a través de plataformas, mejoras en todos los servicios que se prestaban mediante los canales tradicionales, así como asegurarse de que los usuarios sustituyen, en la media de lo posible, los canales tradicionales por los nuevos digitales. «Trabajamos en transformar Caser en una compañía cada vez más digital y orientada a tomar decisiones soportadas por datos cuantitativos”, señala Alberto Padilla, responsable de Analítica de Clientes Big Data.

Data Engineer y Data Scientist: así son los perfiles demandados en Caser

A la hora de explotar la información que generan los clientes de Caser, existen dos perfiles profesiones muy diferenciados. Por un lado se encuentra el Data Engineer, que se encarga de construir la infraestructura adecuada para explotar información tanto estructurada como desestructurada. Para desempeñar este trabajo, suele recurrirse a personas que dispongan de la titulación de ingeniero informático. Por otro lado, se encuentra la figura del Data Scientist, también conocido como analista de datos, cuya función es la de explotar-interpretar la información disponible transformando los datos en conocimiento. El perfil que mejor se adapta a este puesto es el de un titulado en Estadística, pero matemáticos, físicos, informáticos o ingenieros también encajan, al conocer los lenguajes de programación y haber desarrollado las capacidades analíticas necesarias. “El aspecto académico supone una ventaja, pero es orientativo. Cualquier persona con altas capacidades analíticas y habilidades para los lenguajes de programación estaría cualificada para este puesto”, apuntan desde Caser.

La transformación hacia un mundo digital no solo facilita la vida de los clientes de Caser, sino que también optimiza, por tanto, los procesos de la compañía. La actividad digital de sus usuarios queda registrada en sus bases de datos, multiplicando la información que disponen y otorgándoles la posibilidad de enriquecer su analítica de datos con una visión más nítida de la relación de los clientes con la empresa, que agradecen una comunicación cada vez más directa y a medida, y conocen con transparencia puntual las coberturas y las ofertas.

Objetivos, dato a dato

El análisis de datos se ha convertido, por tanto, en una herramienta fundamental a la hora de cumplir con los objetivos marcados. A través de las plataformas digitales, el cliente deja una multitud de pistas útiles, por ejemplo su intención de adquirir una nueva póliza cuando realiza un presupuesto en línea. “Aplicando Analítica Predictiva sobre esta información hemos conseguido demostrar que estos clientes tienen más probabilidad de contratar un nuevo producto que cualquier otro detectado con información ajena a plataformas digitales y, también, combinándola con información no digital, podemos enfocar mucho más la predicción. Además, en muchos casos, abre el abanico a un nicho de mercado que jamás nos hubiéramos planteado”, expone Alberto Padilla.

Esto, afirman, les proporciona una información fundamental para anticiparse y potenciar la comercialización. “Si ha hecho un presupuesto es muy posible que esté comparando con otras aseguradoras, por lo que hay que darse prisa en contactarle: ya tiene un seguro con nosotros y tendremos más facilidad para convencerle”, cuenta.

Y decisiones inmediatas

El objetivo final es transformar la información disponible de sus clientes en un conocimiento que les ayude a tomar las decisiones más adecuadas en cada momento. “Uno de los aspectos donde más aportan este tipo de perfiles son en aquellos proyectos en los que se hace necesario predecir qué va a hacer cada uno de nuestros clientes, pudiendo obtener respuesta a lo que va a hacer, cuándo lo va a hacer y por qué lo va a hacer”, explican desde la aseguradora.

La contestación a esas preguntas les permite entender sus motivos, brindándoles la posibilidad de anticiparse y reconducir su comportamiento, de forma más rápida y eficiente. “Llevamos mucho tiempo haciéndolo, pero la actividad de nuestros clientes en plataformas digitales nos proporciona una información muy valiosa para poder afinar mucho más estas predicciones”, apunta el responsable de Analítica de Clientes Big Data.

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