Data analytics, un’arma efficace per il marketing dei prodotti assicurativi

Quello assicurativo è uno dei business più strutturalmente basato su dati e le compagnie di assicurazioni sono da sempre in prima linea in tema di modelli analitici. Per prime ad esempio hanno sviluppato tecniche attuariali di stima del rischio, base su cui poi si costruiscono le tariffe assicurative. Nel contesto attuale di grandi evoluzioni e opportunità in ambito di advanced analytics, il settore è però paradossalmente rimasto leggermente indietro rispetto ad altre industries.

L’utilizzo dei dati per leggere in profondità ed esplicitare il sistema dei bisogni dei clienti, e ricostruirli secondo logiche di marketing e di offerta più raffinate, ad esempio che tengano conto dei cicli e degli stili di vita, è la grande sfida competitiva per le compagnie, in particolare nell’ambito della protection. Quello della protezione è infatti ancora un mercato che si basa su sistemi di offerta centrati sui prodotti più che sui bisogni del cliente, che restano in larga parte sconosciuti o addirittura inespressi.

 

Costruire un modello di marketing data driven con i data analytics

L’applicazione dei data analytics, soprattutto dei cosiddetti “predictive analytics” e “prescriptive analytics” consente di aumentare il ROI delle attività di marketing e contemporaneamente migliorare la soddisfazione dei clienti, ed è strumentale per:

  1. Acquisizione di nuovi clienti
  2. Cross-selling e upselling sui clienti esistenti

Le compagnie di assicurazione devono identificare i potenziali clienti per le diverse linee di prodotto. L’analisi predittiva migliora il rapporto di conversione, cioè la misura delle nuove vendite generate rispetto ai contatti con i clienti potenziali.

L’analisi predittiva viene utilizzata in modo efficace per analizzare i modelli di acquisto dei clienti esistenti. Si vanno poi a ricercare i medesimi tratti comportamentali nell’universo dei clienti potenziali, migliorando l’efficacia e il targeting delle iniziative di marketing sui diversi canali.

Spesso generare cross-selling e up-selling sui clienti esistenti è più conveniente che acquisirne di nuovi.

Un’altra applicazione dei predictive analytics è l’identificazione dei clienti più profittevoli e che hanno maggiore probabilità di comprare altri prodotti, alla luce di bisogni non soddisfatti.  L’analisi predittiva viene utilizzata per segmentare i clienti esistenti utilizzando dati demografici, transazionali,  del contact center e del marketing esterno, relativi al rischio e determinare gli specifici bisogni assicurativi.

La fase successiva una volta applicati i predictive analytics per profilare i clienti (o i prospect) e capirne i bisogni e i tratti comportamentali è quella di abbinare a ciascun cliente il prodotto più adatto in quel momento. Qui entrano in gioco i prescriptive analytics, cioè un sistema di raccomandazioni personalizzato come quello che abbiamo costruito in Virtual B. Attraverso l’utilizzo di un sistema di raccomandazione personalizzato (Next Best action o Next best Product) la compagnia, attraverso la propri rete fisica o digitale è in grado di personalizzare l’offerta.

Una volta che la base di clienti è stata suddivisa, e i prodotti target sono stati individuati, tutta la pubblicità, i materiali di marketing e le altre comunicazioni con i clienti possono essere riorganizzati per parlare direttamente con le nicchie demografiche più redditizie e che hanno la maggiore propensione all’acquisto di un determinato prodotto assicurativo.

Quello della comunicazione è un’altra applicazione dei prescriptive analytics, nonché un aspetto cruciale del processo. Anche in questo caso i dati sono lo strumento per la personalizzazione del messaggio in termini di contenuto, “tone of voice” , scelta del canale e del timing migliore.

La figura sotto mostra i passaggi di analisi, sia predittivi che prescrittivi, che possono essere seguiti per sviluppare un’efficace strategia di marketing con un focus sul cross-selling e sull’aumento della redditività.

Il team di Virtual B ha lavorato a diversi progetti utilizzando questo tipo di schema metodologico, vediamo di sotto uno specifico business case in cui una compagnia di assicurazioni, con a disposizione un set di dati insufficienti ha utilizzato i nostri analytics per  migliorare l’efficacia delle proprie iniziative di marketing per collocare un prodotto di assicurazione sulla casa.

I risultati commerciali sono stati molto soddisfacenti (KPI) e la medesima metodologia puo’ essere applicata con successo a qualunque prodotto assicurativo vita o danni.

 

La soluzione di Virtual B

Virtual B lavora da anni nel settore finanziario, a stretto contatto con i dati e la loro analisi. Dalla nostra esperienza sono nate numerose soluzioni in grado di generare valore e di risolvere problemi per gli intermediari finanziari e assicurativi.

Se il tema ti incuriosisce, contattaci al link sottostante e scopri come applicare le logiche del Machine Learning ai tuoi processi aziendali.

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