Big Data

Cómo los modelos predictivos previenen las fugas en las aseguradoras

Muchas empresas se enfrentan diariamente a un amplio abanico de clientes que deciden romper la relación comercial. Así utilizan los modelos predictivos para evitar fugas.

Por Redacción España, el 07/02/2020

auto ¿Te ha gustado nuestro artículo? ¡Vota!

Los clientes satisfechos aseguran la viabilidad y el crecimiento de la compañía. Por tanto, cuidar de ellos y centrar los esfuerzos en su bienestar será siempre la prioridad número uno. Gracias a nuestra tecnología, ahora podemos detectar posibles clientes insatisfechos y trabajar para mantenerlos con nosotros.

Te explicamos cómo los modelos predictivos basados en Inteligencia Artificial previenen las fugas en las aseguradoras.


Modelos predictivos

El avance en el análisis de información dota a las instituciones que adopten las tecnologías relacionadas con el Big Data o la Inteligencia Artificial de un amplio abanico de posibilidades con el objetivo de mejorar la optimización de sus ingresos.

Actualmente, existen técnicas específicas que permiten a las instituciones adelantarse a los sucesos antes de que se produzcan a fin de evitar posibles riesgos. No obstante, la clave está en saber aprovechar la información disponible y medirla consecuentemente.

Nos referimos a los modelos predictivos, un tipo de modelo estadístico que, aplicado al mundo empresarial, otorga la posibilidad de inferir la probabilidad de que ocurran determinadas situaciones antes de que se produzcan.


Evitar la fuga de clientes

En un mundo en el que la competencia está a la orden del día resulta indispensable establecer una relación cliente-compañía a largo plazo, o lo que es lo mismo, forjar un férreo sistema de fidelización. Sin embargo, en la mayoría de casos, el amor incondicional entre cliente y marca es frágil.


¿Cómo se clasifican las fugas de clientes?

En función del tipo de baja, las fugas de clientes se pueden clasificar en dos grandes grupos: fugas voluntarias y fugas involuntarias.


Voluntarias

Las fugas voluntarias son aquellas que se producen sin que la empresa en cuestión tenga algo que ver. Suelen estar asociados a factores relacionados con el precio, reducción del contacto empresa-cliente, falta de transparencia, etcétera.


Involuntarias

Las bajas involuntarias están relacionadas con la rentabilidad de la empresa, ya que es ésta quien decide no continuar la relación comercial con el cliente. Es una forma de hacer limpieza en la cartera de clientes, evitar los fraudes y reducir el número de impagos.


Cómo usan las aseguradoras los modelos predictivos

analisis_predictivo

Un cliente satisfecho es (normalmente) un cliente fidelizado. Dada la importancia de crear vínculos a largo plazo, instituciones de multitud de sectores están llevando a cabo estrategias y acciones de defensa de cartera y fidelización de cliente en las que se encuadran los modelos predictivos relacionados con el Big Data.

Cuando se habla de la reducción de fuga de clientes hay que tener en cuenta que en la inmensa mayoría de casos, los usuarios que deciden darse de baja de un servicio comparten alguna característica que les ha impulsado a dar ese paso.

Para evitar esto, las aseguradoras centran su foco de atención en aprender de sus errores. Esto quiere decir que buscarán detectar patrones, a través de los datos existentes y, mediante un análisis a tres bandas (descriptivo, predictivo y prescriptivo) medir los riesgos existentes.

El uso de los modelos predictivos trabaja a partir de la información almacenada en sus bases de datos, como por ejemplo las llamadas telefónicas. Mediante estos datos, las aseguradoras pueden prever con un gran porcentaje de acierto cuáles son las pólizas con mayor riesgo y probabilidad de abandono.

En base a los modelos predictivos, se pueden definir acciones con las que las compañías pueden anticiparse a determinados acontecimientos y corregir situaciones o comportamientos indeseados.

En este sentido, las aplicaciones más demandadas para los modelos predictivos son:

  • Predecir qué usuarios son más sensibles a la fuga.
  • Predecir qué perfiles de clientes son más proclives a cometer un fraude.
  • Cuantificar la satisfacción de los clientes.
  • Identificar oportunidades de negocio en función de las tendencias del mercado.
  • Distinguir perfiles de clientes en base a patrones de comportamiento.


Aspectos que pueden influir en la fuga de clientes

Falta de comunicación

La falta de comunicación es una de las causas más comunes por las que puede producirse la fuga de clientes. Por este motivo, es imprescindible cuidar la relación comercial existente entre ambas partes.

Así pues, informar sobre todos los cambios ocasionados de un año a otro en relación a su póliza, así como las consiguientes variaciones de precio son algunos de los ejemplos por los que un asegurado puede fidelizar con la marca.


Precio

La cuantía de la prima de una póliza es un arma de doble filo. Así como un cliente puede recurrir a una determinada aseguradora por el factor precio, puede darse a la fuga por el mismo motivo.

Centrar los esfuerzos en ofrecer un precio competitivo sin cuidar las cláusulas de los productos ofrecidos u otros elementos diferenciadores asociados a la póliza también puede ser otro de los motivos por los que un cliente pueda dar por finalizada la relación comercial.

TAGS:
Imagen del autor Redacción España

Equipo de redacción de B12 España: Marketing, Big Data, Inteligencia Artificial y Ventas.

Ponte en contacto con nosotros:

+34 916 629 534

madrid@agenciab12.com

Calle Alcalá, 21, 8ºD. 28014 - Madrid