Seguros
Analítica de datos

Ventajas del uso de analítica avanzada para las aseguradoras

Estas herramientas permiten a las compañías conocer las necesidades de sus clientes y anticiparse a ellas, diseñando una oferta personalizada.

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El empleo de herramientas de analítica de datos es un elemento de valor añadido destacable para las empresas de distintas industrias. También en el sector de los seguros, en el que la trasnformación digital está todavía peleando por reclamar un lugar importante. Aquí, aunque no estén del todo expandidas, el papel de determinadas herramientas tecnológicas puede ser esencial para mejorar su trabajo, tanto a nivel de negocio como de cara al público. 

Este es el caso de la analítica avanzada, que se corona como mecanismo clave para conocer las necesidades y las preferencias de los consumidores, como apuntan desde la consultora Capgemini. El incremento en la conectividad de los usuarios proporciona una gran cantidad de información sobre cuáles son sus gustos, sus preocupaciones o qué precisan en cada momento; permite generar datos consistentes sobre su comportamiento, en esencia, que se pueden emplear de muchas maneras. 

Comprender mejor al consumidor es el primer paso para diseñar una oferta que se ajuste en grado óptimo a sus demandas. Se puede además predecir cuáles serán las tendencias que marcarán sus siguientes movimientos y, en consecuencia, personalizar la estrategia: dirigir a un público concreto un determinado servicio o producto, o promocionarlo en un momento determinado en el que, según la información recabada, más lo va a necesitar. La propia oferta se puede también modificar según los datos con los que se cuente, gracias a herramientas combinadas con inteligencia artificial. 

El empleo de analítica avanzada sirve también para monitorizar en tiempo real las relaciones con los clientes y sus condiciones. De este modo, se puede intervenir a tiempo para así mitigar incidentes adversos: es el caso de las aseguradoras que emplean algoritmos e información meteorológica para detectar cuándo se va a producir un fenómeno adverso, avisando a sus usuarios para que estén prevenidos. Esto se puede aplicar tanto a situaciones coyunturales como a tendencias estacionales, en las que conviene tomar una serie de medidas extra para evitar el daño en la medida de lo posible. 

Otra forma de anticiparse a las necesidades del cliente es mediante coberturas para momentos concretos, que se promocionan basándose en la información sobre qué actividades van a hacer o están realizando. Es, por ejemplo, el caso de las compañías que envían una notificación sobre un seguro de viajes cuando detectan que un cliente está en un aeropuerto. Aquí la geolocalización juega un papel importante. Las compañías deben potenciar las ventajas de una actitud proactiva, gracias al uso de la analítica avanzada. 



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