O setor dos seguros, já em plena transformação digital, está agora a incorporar a utilização de Big Data para personalizar os seus produtos e serviços de modo a corresponder às necessidades e expectativas dos seus clientes. Agora, acrescenta-se a isto o conceito de mineração de dados. Se não conhecia este conceito, vamos explicar-lhe em que consiste o Data Mining e qual a sua aplicação no sector dos seguros. 

O que é Data Mining

O Data Mining é um processo automático que faz parte do campo da informática e da estatística, e que, através de um algoritmo, permite a identificação de padrões e correlações em grandes bases de dados. Para o fazer, conta com inteligência artificial e aprendizagem automática. Embora tenha começado nos anos 60, foi a partir dos anos 80 que a sua utilização académica e comercial foi impulsionada. 

É também conhecida como mineração de dados, e as suas aplicações dependem do sector a que é aplicada ou dos objetivos específicos que se desejem alcançar. Mas, em termos gerais, o objetivo é identificar padrões que se repetem nos clientes; neste caso, clientes de seguros. 

E porque é que se tornou tão importante investir no Data Mining? Porque torna mais fácil a retenção de clientes ao sermos capazes de lhes oferecer apólices altamente personalizadas. Vale a pena recordar o elevado impacto que a Insurtech tem tido neste sector; com custos muito mais baixos, têm sido capazes de investir em novas tecnologias que analisam o risco e facilitam a tomada de decisões por parte do cliente. 

Para além dos dados sobre clientes existentes, o Data Mining também fornece informações sobre potenciais clientes. De forma anónima, é claro. Em qualquer caso, este conhecimento torna possível criar produtos de acordo com as necessidades do mercado, melhorar os serviços oferecidos, atrair novos clientes ou promover o cross-selling, entre outros objetivos. 

Como o Data Mining é utilizado nos seguros

Ao procurar padrões através do Data Mining, é realizada uma conversão de dados isolados e independentes entre eles em informação. Ou seja, extraem-se correlações e estas podem ser interpretadas. Além disso, é um processo que se repete uma e outra vez; os padrões são aprendidos e com eles a base de dados é devolvida para detetar novos padrões. 

A isto chama-se aprendizagem contínua, e permite uma análise preditiva e prescritiva, que pode fazer previsões comportamentais e recomendações baseadas em preferências, respetivamente. 

No sector dos seguros, o Data Mining calcula automaticamente os prémios, identifica nichos potenciais e capta nestes novos clientes, deteta padrões de comportamento entre os clientes atuais, introduz programas de fidelização e de prevenção de fugas, deteta fraudes e cria relatórios de risco, melhora os produtos atuais e personaliza-os para o cliente e, em suma, aumenta os lucros através de vendas cruzadas, otimização de compras, retenção de clientes e a incorporação de novos clientes. 

Quanto mais poderoso e preciso for o software utilizado para analisar dados, melhores serão os resultados e maior será a vantagem competitiva que pode ser obtida sobre os concorrentes.