Sectores

Data Mining: cómo encontrar patrones en clientes de seguros

La minería de datos se centra en analizar bases de datos a fin de encontrar aspectos que permitan extraer valor para los objetivos operacionales del negocio. Así lo utilizan las aseguradoras.

Por Redacción España, el 03/03/2020

auto ¿Te ha gustado nuestro artículo? ¡Vota!

El Data Mining es un procedimiento automático que funciona a través de un algoritmo que busca patrones y correlaciones en bases de datos masivas. También conocida como minería de datos, tiene múltiples aplicaciones, en función de los objetivos buscados, el sector, etcétera. En el caso de las aseguradoras, esta técnica encuadrada en el marco de la Inteligencia Artificial, se emplea para encontrar patrones en clientes de seguros. Te contamos cómo y para qué.


Por qué buscamos patrones con la minería de datos

Las empresas aseguradoras recaban miles de datos de sus clientes y clientes potenciales. Estos datos, correctamente anonimizados, pueden servir para mejorar los servicios de la aseguradora, creando productos más acordes con las necesidades de su público, o para fomentar la venta cruzada, o para buscar nuevos públicos potenciales, por ejemplo.

Sin embargo, para alcanzar cualquiera de esos objetivos es necesario que los datos tengan sentido. Por eso buscamos patrones, para convertir unos datos aislados que se encuentran en un data lake, independientes unos de otros, en información de calidad, y esa información de calidad se consigue una vez detectadas las correlaciones.

El Big Data y otras tecnologías como el Machine Learning nos permiten realizar esos rastreos de forma automática. Los algoritmos de Inteligencia Artificial entran en los lagos de datos, encuentran los patrones y aprenden de ellos. Con ese aprendizaje, vuelven para encontrar nuevos patrones, y así sucesivamente.

Esto quiere decir que, cuantos más datos y más patrones haya, más posibilidades habrá de encontrar patrones nuevos, en un proceso de aprendizaje continuo y de comprensión permanente de la realidad en la que se encuentra la aseguradora.

No solo eso, el Data Mining permite también realizar unos análisis especialmente valiosos para el sector: análisis predictivo y prescriptivo, dos modelos desarrollados por la Inteligencia Artificial que permiten prever comportamientos y recomendar los mejores productos para cada cliente.


Usos de la minería de datos en el sector de seguros

Gracias a la aplicación del Data Mining, una empresa de seguros conocerá mejor a su público. Con esa información puede:

  • Calcular primas de forma automática.
  • Detectar patrones de compra y comportamiento entre los clientes de una aseguradora.
  • Detectar los nichos principales y captar nuevos clientes en esos nichos.
  • Detectar nuevos nichos.
  • Implementar programas de prevención de fugas.
  • Implementar programas de fidelización.
  • Detectar posibles fraudes.
  • Crear informes de riesgo demográfico.
  • Mejorar los productos actuales.
  • Desarrollar nuevas líneas de producto.
  • Incrementar beneficios, gracias a técnicas de cross selling y up selling.
  • Detectar las necesidades de los clientes para perfeccionar los seguros existentes o crear nuevos seguros a la medida de los clientes, lo que incrementa sus probabilidades de éxito.

La clave es que, con una correcta gestión de los datos, se pueden afinar los modelos probabilísticos aplicados al sector de seguros. De este modo, podemos averiguar de forma certera las probabilidades de que una persona contrate un seguro, además de las probabilidades de fuga, de fraude o de mora, entre otros factores.

Para ello, hay dos factores importantes:

  1. La tecnología: el Data Mining se encuadra dentro del Big Data, y se dedica a la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos masivos de forma automatizada. Para que todos esos procedimientos se lleven a cabo correctamente, es fundamental una importante apuesta por la Inteligencia Artificial, que debe ponerse en manos de un equipo especialista, con ingenieros de datos, científicos de datos y desarrolladores que aseguren el éxito.
  2. El conocimiento del sector: la tecnología debe adaptarse a cada sector concreto, a su naturaleza y a sus objetivos. La correcta aplicación de la Inteligencia Artificial es casi tan importante como la IA en sí. Por eso es importante que el equipo cuente, además, con un background enfocado a ventas especializadas por sectores (lo que en Agencia B12 conocemos como Inteligencia Comercial).


Cross selling y up selling en seguros

El ARPU (Average Revenue Per User) es la media de ingresos que una empresa obtiene por cada usuario. Para impulsar los beneficios, además de la búsqueda de nuevos clientes, una compañía debe hacer esfuerzos por incrementar el ARPU. Existen dos técnicas de marketing focalizadas en eso: el cross selling y el up selling.

Dada la cantidad de información que las aseguradoras tienen de sus clientes, ambas técnicas son especialmente interesantes en este sector, porque la aseguradora conoce a su cliente, sabe qué necesita y sabe qué han necesitado otros clientes de perfil similar. Ahondemos en ello.


Cross selling

crosselling

Cross selling o venta cruzada es una estrategia de ventas por la cual se le ofrece a un cliente un producto complementario al que ha comprado o que pretende comprar. Un ejemplo sencillo: estás en una tienda online de alimentación, añades café a tu carrito y la web te sugiere productos que podrías tomar con ese café, como leche, azúcar, edulcorante o galletas.

Llevado al terreno de los seguros, no es tan fácil, por supuesto, ya que la clave no está solo en conseguir que los clientes contraten más pólizas, sino en descubrir y satisfacer las necesidades reales de los asegurados. Cantidad, sí, pero con calidad.

El objetivo del cross selling no es solo el incremento del ARPU, sino también la fidelización de los clientes. Con esta estrategia, una aseguradora muestra que le conoce y que le ofrece productos que realmente pueden ser beneficiosos para él.

Si esos productos que se ofrecen no son adecuados (no encajan con su perfil, por ejemplo), el contacto puede generar el efecto contrario: puede molestar al usuario y crear una mala experiencia con la marca, lo que, a la larga, se puede traducir en una fuga.

Para evitarlo, la clusterización del público por medio de los patrones extraídos automáticamente con el Data Mining nos permite hacer una analítica prescriptiva de calidad, y dar una solución a las necesidades reales de los asegurados, con un porcentaje de acierto muy elevado.


Up selling

La técnica del up selling consiste en ofrecer al cliente un producto o servicio de gama (y, normalmente, también precio) superior al que ha contratado o que quiere contratar. Un ejemplo sencillo: cuando compras un billete de avión y tu aerolínea te ofrece un descuento para viajar en una categoría superior.

Su aplicación a los seguros consistiría, por ejemplo, en ofrecer más coberturas dentro de la póliza. Para ello el Big Data es la tecnología aliada, de nuevo. Gracias a la minería de datos, la tecnología contrasta toda la información de la que se dispone sobre la persona en cuestión y personas de perfiles similares.

Se trata de otra manera de incrementar el ARPU y la fidelización de los asegurados, aunque, de nuevo, exige un conocimiento profundo de los clientes para que la estrategia tenga éxito y no genere el efecto contrario.

Los modelos probabilísticos realizados con Inteligencia Artificial garantizan, con un elevado porcentaje de fiabilidad, el éxito de las prescripciones.

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