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CHECK-UP E KNOWLEDGE DISCOVERY: LE SOLUZIONI PREVINET
Cambiare i meccanismi relazionali per comprendere le esigenze del cliente e individuare le aree in cui offrire coperture assicurative mirate. È questa una priorità per le compagnie, che oggi possono far evolvere i propri modelli di valutazione e di approccio al mercato
30/05/2014
Dall’ultimo Osservatorio Ania sulla customer experience (ed.VIII, 2013), l’immagine complessiva dell’offerta e del mercato assicurativo risulta migliorabile per quanto concerne gli aspetti di relazione con la clientela e l’attenzione ai bisogni emergenti. Si allarga sempre più l’area delle preoccupazioni connesse al prolungarsi delle età deboli della vita (anzianità e invalidità), e aumenta il timore e l’incertezza sul futuro pensionistico.
In questo quadro, il mondo assicurativo risulta distante dai propri clienti, sia come linguaggio che come presenza. Le compagnie hanno però già da tempo intrapreso un percorso di cambiamento per favorire la conoscenza di sé e della propria gamma prodotti. La recente spinta normativa ha dato ulteriore impulso allo sviluppo di aree dedicate per i clienti, affinché possano verificare la propria posizione e avere maggiore consapevolezza del valore del prodotto acquistato. Eppure il cliente è ancora poco consapevole della propria vulnerabilità e delle proprie esigenze. Nel nostro Paese il bisogno di protezione (timori, preoccupazioni, paure, bisogni di sicurezza rispetto ai rischi percepiti) non si canalizza spontaneamente in soluzioni assicurative. È il momento di cambiare i meccanismi relazionali per aiutare il cliente a capire le proprie scoperture e i rischi che corre: la parola d’ordine è ascoltare il cliente e analizzarne i bisogni.
UN TOOL DI CONSULENZA PERSONALIZZATA
È fondamentale conoscere i propri clienti per generare e proporre offerte coerenti e mirate. “Per questo – spiega Sonia Grieco, sales & marketing manager di Previnet – Previnet ha realizzato SEguru®, un check-up per scoprire, in pochi semplici passi, quali sono le reali esigenze del cliente e proporre la copertura assicurativa giusta. SEguru® è un tool di consulenza personalizzata, uno strumento di personal protection & financial management, per poter contemperare le esigenze di coperture e una pianificazione finanziaria oculata ed efficiente. Si basa su un motore di simulazione con logica inferenziale, che con un sistema di regole di business e di euristica riesce a restituire in tempo reale le valutazioni e l’expertise di un consulente esperto.
RILEVAZIONE DEL PRESENTE, PREVISIONE DEL FUTURO
Poiché conoscere i propri clienti è cruciale per orientare le scelte e rispondere ai bisogni emergenti, Previnet ha realizzato, inoltre, un sistema di data analytics & predictive modelling. “Tutto nasce dalla consapevolezza dell’importanza della knowledge discovery per creare strategie di business assicurativo – prosegue Sonia Grieco. Sono diverse le fonti informative che possono aggiungere valore e conoscenza ai player del mercato assicurativo:
- dati commerciali: variabili socio-demo, mobile, pagamenti, transazioni con carta credito, behaviour, aspettative, info derivanti da SEguru;
- dati di operatività e di portafoglio: polizze, sinistri, Crm, pagamenti, fatture, dati dei clienti e dei dipendenti, web log, simulazioni, quotazioni, documenti digitali, email...
- dati pubblici: demografici, economico-finanziari, pricing dei competitor, geografici, catastrofali;
- social media: network, blog, community...
L’analisi dei dati forniti dalle diverse fonti fornisce un’opportunità straordinaria per la ricerca: non solo la rilevazione del presente, ma anche la previsione del futuro.
LE ATTIVITA' DI KNOWLEDGE MANAGEMENT
Poiché tutte queste fonti hanno spesso strutture, dimensioni e semantiche molto diverse tra loro, è necessario implementare processi che rendano fruibile e accessibile questo enorme patrimonio informativo, sfruttando le potenzialità dell’Ict mediante l’applicazione di tecniche di data mining, expert systems e analisi quantitative.
L’obiettivo è aumentare la predittività e realizzare azioni di customer concrete ed efficaci.
Le attività e i processi di knowledge management che Previnet realizza per le compagnie clienti sono:
- data collection: acquisizione dati da infoproviders/altre fonti;
- data management: organizzazione e cleaning di dati strutturati e non;
- data analytics: interpretazione del business per definire strategie di marketing;
- predictive modelling: modellazione dei dati e un uso predittivo della conoscenza.
Gli obiettivi della modellazione predittiva e della knowledge discovery sono:
- individuazione di affinità e relazioni tra tipologie di clienti e bisogni assicurativi;
- identificazione delle caratteristiche discriminanti del prodotto per il target di clientela;
- identificazione di sequenze temporali e di eventi caratteristici nel lifetime di un cliente rispetto alle sue coperture;
- stima della probabilità di acquisto di un dato tipo di polizza.
Il modello di Previnet restituisce numerosi output, tra cui:
- definizione cluster di clientela (profili);
- analisi di behaviour del cliente;
- modello di vulnerabilità e di scoring del cliente;
- classificazione dei prospect;
- misurazione dell’interesse a un prodotto;
- identificazione degli eventi trigger durante il lifetime;
- indicatori di soddisfazione dei clienti;
- indicatori di potenziale perdita dei clienti;
- analisi di sentiment (social listening).
Le applicazioni operative di questi modelli sono cruciali per effettuare azioni di marketing mirate: profilazione del cliente, cross/up selling indirizzato al caso specifico, proposta diretta e targetizzata. Più in generale, consentono un incremento della frequenza e della qualità dell’interazione con il cliente, cioè, in definitiva, un miglioramento della gestione della relazione con il proprio pubblico.
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