PÍLDORAS DE CONOCIMIENTO

Las empresas «data driven»

por CORREDURÍA INTELIGENTE

18 diciembre 2023    •  4 minutos de lectura

Todos los expertos están de acuerdo que las empresas que «trabajan» los datos son aquellas que, más pronto que tarde, consiguen unos niveles de crecimiento superiores a la media. En este post profundizamos en este concepto de empresas data driven y su importancia en las corredurías de seguros.

¿Qué son las empresas data driven?

Como ya hemos mencionado en alguna otra ocasión, nuestro día a día está lleno de términos anglosajones. Que si bien hacen referencia a algo que ya se encuentra entre nosotros, pueden dificultar la comprensión para quienes no se mantienen al corriente de las últimas tendencias.

El concepto de data driven hace referencia a la cultura de los datos, con la que ya deberíamos estar familiarizados a través del Big Data. Así, una empresa que apuesta por esta filosofía es aquella que recolecta datos y los revisa constantemente. Por consiguiente, podrá interpretarlos y obtener información valiosa que mejore la toma de decisiones y que ofrezca una mejor atención y servicio a los consumidores.

Sin embargo, no basta con obtener datos para ser considerada una empresa data driven, ya que estos podrían quedarse almacenados y sin ningún tipo de orden, con la consecuente pérdida de valor que eso supone. Estas empresas, por el contrario, se caracterizan por una dinámica de trabajo que cuenta con flujos de datos de forma continua. Estos no solo son analizados, sino que se revisan y monitorean, pero además son accesibles y se retroalimentan.

De esta manera, se logra conocer mejor al público objetivo y a los clientes actuales, se contextualizan y se personalizan las comunicaciones con ellos, puesto que el cliente y su experiencia se colocan en el epicentro de la empresa.

Con la filosofía data driven, se obtiene una visión más amplia del negocio y que facilita la identificación de oportunidades, la detección de fallos que se estén produciendo y la posibilidad de reaccionar ante los dos puntos anteriores con rapidez.

Características clave de las empresas data driven

Resolución de problemas críticos en la organización

Para ser una empresa data driven, o en este caso una correduría, se deben priorizar los problemas a tratar. Esto es, que los datos no se usarán para todas las áreas o cuestiones a tratar, sino que se priorizarán aquellos aspectos que requieren de atención urgente.

Esto se consigue alineando las principales métricas o KPI de cada departamento con la visión general. Dicho de otro modo, se hace una separación entre meros datos informativos y aquellos que realmente tienen valor y un impacto en el negocio. Con un ejemplo de métricas, es irrelevante el número de leads que abren un correo, si no se consigue que se dirigen a la página de destino que se les propone.

Horizontalidad de los datos

Para poder proceder con un análisis completo de los datos, estos no deben separarse por áreas específicas. Al contrario, se debe tener una visión global de ellos. Puesto que suelen hacer referencia a los clientes actuales y potenciales, se tiene en cuenta todo el proceso o ciclo de compra de estos en su conjunto, en lugar de separar cada parte.

Retroalimentación continua

En un mundo cada vez más digitalizado y que no deja de modificarse por múltiples motivos, los datos tienden a quedarse obsoletos con facilidad. Por lo tanto, la obtención y el análisis deben ser constantes y progresivos, para que la calidad que se consiga a través de ellos sea cada vez mayor. Aquellos datos que no ofrecen valor, volverán a ser testeados.

Acceso generalizado a los datos

La información de valor que se extrae del análisis no debe percibirse como un informe al alcance de unos pocos, como sería la directiva, de cara a proceder con la interpretación de los datos. Cuando se es una empresa data driven, los datos deben quedar disponibles para toda la plantilla, de manera que puedan utilizarlos en su día a día.

Proyección y anticipación

Por último, y no menos importante, el análisis de los datos se utiliza como ventaja competitiva. Así, se pueden anticipar tendencias y adelantarse a los competidores con una toma de decisiones basada en la información obtenida. Como, por ejemplo, cambios en los patrones de compra de los clientes, una inclinación mayor hacia un tipo de servicio en particular o un incremento en el uso de alguna vía para la comunicación con los corredores.

El data driven en las corredurías de seguros

Ser una empresa data driven equivale a tener más probabilidades de adquirir nuevos clientes potenciales, a obtener una rentabilidad más elevada y a ofrecer mayor valor a la clientela. Pero, ¿cómo se logra que una correduría sea data driven?

A grandes rasgos, todas las áreas deben seguir este enfoque, pero además se debe invertir en estrategia y en innovación. Dentro de cada área, las personas y los procesos utilizarán los datos para la gestión diaria y se creará una cultura general en torno a esta práctica. De manera más específica, se añadirán herramientas que posibiliten dicho análisis continuo y el acceso a los resultados.

En el contexto actual del sector de los seguros, los clientes son cada vez más exigentes y los mercados más competitivos. Por ello, se debe invertir en tecnología que permita una analítica avanzada. Para la obtención de los datos, apostar por el Open Data y la conectividad.

Uno de los retos del sector asegurador es que se trata de un tipo de negocio completo, que va asociado a riesgos. Además, todavía hoy está poco digitalizado, cuando necesita apostar por los ecosistemas tecnológicos.

Con la implementación del data driven, se conseguiría un aumento de la satisfacción por parte del cliente y de las ventas, al poder adaptar los servicios y la atención ofrecida a sus necesidades específicas; los procesos se optimizarían y se reducirían los costes; se crearían nuevos modelos de negocio y se incrementarían las sinergias con partnerships.

Desde el punto de vista de las operaciones, se detectarían anomalías, se mejoraría el conocimiento de las problemáticas, se automatizarían tareas y se lograría establecer predicciones que faciliten la toma de decisiones.

 

 


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Imagen: Foto de UX Indonesia en Unsplash

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