La industria de seguros tiene que ver con la evaluación del riesgo y la gestión del mismo con éxito. La industria de seguros de vida opera fundamentalmente al equilibrar la evaluación de riesgos y la gestión de riesgos.
Compilado con un gran volumen de datos con los que opera la industria de seguros, llegar a información significativa puede ser una tarea desafiante. Además, la industria de seguros se está volviendo cada vez más competitiva cada año que pasa y el número de proveedores de servicios de seguros está en constante aumento. En tal escenario, solo las compañías que pueden aumentar su línea de crecimiento superior e inferior pueden seguir siendo competitivas y rentables a largo plazo.
Las compañías de seguros utilizan una gran cantidad de datos disponibles con ellos y desarrollan nuevas herramientas para comprender y analizar los datos de su rentabilidad. La ciencia de los datos puede ayudar mucho a las compañías de seguro a desarrollar su modelo de negocio y varios productos de seguro que les permitan a las empresas seguir siendo rentables mientras atraen nuevos clientes y retienen los existentes.
Data Science también puede ayudar a las compañías de seguros que planean ingresar a nuevos segmentos de mercado. Por ejemplo, con la IED en el sector de seguros indio ahora aumentada al 49%, es probable que más y más compañías de seguros ingresen a los mercados indios. Antes de ingresar a un nuevo mercado, deben ofrecer productos que hayan sido desarrollados para la población local, haciéndolos atractivos para los indios en general.
Además, las empresas también deben tener en cuenta que siguen siendo rentables y no terminan perdiendo dinero mientras ofrecen servicios de protección a los clientes. Data Science ayuda a las empresas a equilibrar ese dilema, permitiéndoles crecer y mantener el negocio a largo plazo.
Tres objetivos importantes de las compañías de seguros
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Adquisición de clientes: la ciencia de datos, si se realiza de manera óptima, puede reducir el costo de adquisición de clientes. Cada compañía de seguros gasta una gran cantidad en sus programas de marketing. A Data Science puede ofrecer soluciones a la empresa que enumera la herramienta de marketing que ofrece el mejor retorno de la inversión. Utilizando estas herramientas analíticas, las empresas pueden adquirir nuevos clientes que se mantengan dentro de sus presupuestos de marketing en todos los segmentos del mercado.
Retención de clientes: Data Science ayuda a las empresas a diseñar una estrategia para asegurarse de que retengan a sus clientes durante un largo período de tiempo y reduzcan los fallos de las políticas. Cuanto antes se produzca una caída de la póliza, las posibilidades de que la compañía de seguros pierda dinero son sustancialmente más altas. Dado que la mayoría de las fallas de política ocurren dentro del primer año al impactar directamente los costos de adquisición para la compañía de seguros, tener un programa de retención de clientes tiene una importancia primordial. Los datos de Data Science pueden ayudar a las empresas a asegurarse de que mantienen a sus clientes durante un largo período de tiempo, lo que resulta en el desarrollo de la marca y en la eliminación de las pérdidas.
Gestión de riesgos: Data Science puede ayudar a las compañías de seguros a comprender la gestión de riesgos en varios mercados. Esto puede ser útil al desarrollar nuevos productos de seguros que impulsen el crecimiento de los ingresos. En lugar de utilizar un análisis predictivo, las empresas están comenzando a utilizar el análisis de mercado específico del área para comprender los riesgos asociados con la introducción de un producto de seguro particular que les permite a las compañías evaluar su rentabilidad antes de incursionar en el mercado.
Debido a que la incertidumbre del mercado y los costos crecientes significan que encontrar clientes rentables sigue siendo un desafío para la industria en general, equilibrar tanto las adquisiciones de nuevos clientes como la retención de los más antiguos es un elemento importante de éxito.
¡¡Aclamaciones!!
Referencia:
La respuesta de Swapnil Yeolekar a ¿Cuál es una buena definición de big data?
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