El sector seguros, ya dentro de la transformación digital, se halla actualmente incorporando el uso del Big Data para personalizar sus productos y servicios, y hacer que estos coincidan con las necesidades y expectativas de sus clientes. Ahora, a este se le añade el concepto de la minería de datos. Si no lo conocías, te contamos qué es el Data Mining y su aplicación en el sector de los seguros.
Qué es el Data Mining
El Data Mining es un proceso automático que forma parte del campo de las ciencias de la computación y la estadística, y que a través de un algoritmo permite identificar patrones y correlaciones en bases de datos de gran tamaño. Para ello, se apoya en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Aunque se inició en los años sesenta, fue a partir de los ochenta cuando se potenció su uso académico y comercial.
Se le conoce también como minería de datos, y sus aplicaciones dependen del sector al que se aplique o de los objetivos específicos que se persigan. Pero, en términos generales, la finalidad es identificar patrones que se repiten en los clientes; en este caso, de los seguros.
¿Y por qué se ha vuelto tan importante invertir en lo que es el Data Mining? Pues porque facilita la retención de clientes al poder ofrecerles pólizas muy personalizadas. Hay que recordar el alto impacto que las Insurtech han tenido en este sector; que, al contar con costes mucho más reducidos, han podido invertir en nuevas tecnologías que analizan el riesgo y facilitan la toma de decisiones por parte del cliente.
Además de datos sobre los clientes actuales, el Data Mining también permite disponer de información sobre los potenciales. Eso sí, de forma anónima. En cualquier caso, este conocimiento permite crear productos que vayan acorde con las necesidades del mercado, mejorar los servicios que se ofrecen, atraer nuevos clientes o potenciar la venta cruzada, entre otras finalidades.
Cómo se utiliza el Data Mining en los seguros
Cuando se buscan patrones a partir del Data Mining, se realiza una conversión de datos aislados e independientes entre ellos en información. Es decir, que se extraen correlaciones y estas pueden interpretarse. Además, es un proceso que se repite una y otra vez; se aprende de unos patrones y a partir de estos se vuelve a la base de datos para detectar otros nuevos.
Se le llama aprendizaje continuo, y permite realizar un análisis predictivo y otro prescriptivo, que puede hacer previsiones de comportamientos y recomendaciones en función de las preferencias, respectivamente.
Dentro del sector de los seguros, el Data Mining realiza cálculos de primas de manera automática, identifica nichos potenciales y capta nuevos clientes en ellos, detecta patrones de comportamiento entre los clientes actuales, introduce programas de fidelización y de prevención de fugas, detecta fraudes y crea informes de riesgo, mejora los productos actuales y los personaliza al cliente y, en definitiva, aumenta los beneficios por la venta cruzada, la optimización de la compra, la retención de clientes y la incorporación de otros nuevos.
Cuanta mayor potencia y precisión tengan los softwares utilizados para analizar datos, mejores serán los resultados y mayor también la ventaja competitiva que se podrá obtener frente al resto de competidores.
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