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Soluciones para el Sector Asegurador

Hoy en día, la entidad aseguradora que quiera ser competitiva no puede estar en el mercado sin una clara orientación al cliente. En este sector existe una fuerte preocupación por la pérdida de clientes.

La estrategia tiene que ir encaminada a:

  1. Identificar los perfiles preferidos
  2. Buscar la lealtad del cliente, mejorando el nivel de retención y fidelización.
  3. Aumentar la venta de productos a cada cliente durante su ciclo de vida.

Para conseguir estos objetivos es muy importante usar la información que contienen las bases de datos y transformarla en conocimiento útil sobre los propios clientes y el negocio, este conocimiento facilitará a las compañías la elaboración de propuestas eficaces para maximizar el valor del cliente, porque todos los clientes nos son iguales y cada uno aporta un valor distinto.

Crear un modelo analítico de trabajo facilita la segmentación de las carteras de clientes, el conocimiento de los patrones de comportamiento, la optimización de los precios y de las campañas de marketing, así como el análisis de la rentabilidad del cliente y la detección de patrones de baja.

El futuro de las compañías aseguradoras pasa por construir un enfoque de cliente, poniendo especial hincapié en la vinculación de clientes y su rentabilidad. Conoceratucliente.com pone a tu disposición los avances tecnológicos que te permitirán desarrollar un modelo de trabajo cuyo objetivo es captar eficazmente las necesidades de los clientes y ofrecer así los productos y servicios más adecuados en cada momento del ciclo de vida del cliente.

  • Las compañías de seguros reciben cientos de siniestros fraudulentos, especialmente para las coberturas de responsabilidad civil por daños materiales  por daños corporales.

    Para intentar prevenir este tipo de situaciones, hay que crear un modelo que tenga en cuenta una serie de variables atrás en el tiempo para explicar la probabilidad de fuga. Con nuestras herramientas crearás estos modelos en minutos, y aplicarán estos modelos  a tus carteras de clientes, obteniendo segmentaciones en función de las probabilidades de fraude, con esta información en tus manos podrás reaccionar a tiempo ante este tipo de situaciones.
  • Para determinar la probabilidad de fuga tienes que crear un modelo que teniendo en cuenta una serie de variables durante un periodo de tiempo pasado, estime la probabilidad de fuga futura de sus clientes. Aquí las variables a tener en cuenta para la creación de este modelo son de naturaleza muy diversa(sociodemográficos, productos contratados, uso del seguro, recibos devueltos,….). Este tipo de datos pueden ser muy relevantes a la hora de predecir y evitar la fuga de un asegurado, ya que indicarán su insatisfacción en relación a un producto contratado o a la compañía en general.

    Una vez creado el modelo, este se aplicará a la cartera de clientes, mostrando los segmentos de clientes con mayor probabilidad de abandono, dentro de esos segmentos habrá que destacar la rentabilidad que ofrecen a la compañía. De este modo sabrás exactamente en quién tendrás que dirigir tus esfuerzos para evitar la fuga de pólizas a otras aseguradoras.

    Conoceratucliente.com pone a tu disposición las herramientas necesarias para que obtengas los mejores resultados en cuestión de minutos, sin la necesidad de un departamento experto.
  • En estos momentos existe una preocupación en el sector seguros por la pérdida de clientes. Las aseguradoras pueden mejorar la retención de clientes usando la información que contienen sus bases de clientes. Lo primero que han de hacer es identificar a los clientes rentables y evaluar el riesgo de fuga. El análisis de datos históricos posibilita del desarrollo de modelos de prevención de fugas que anticipen de forma fiable la decisión de abandonar la compañía.

    Nuestras herramientas analizarán tus bases de datos prediciendo el comportamiento de tus clientes, esto posibilita a tu compañía reaccionar rápidamente para evitar pérdidas de clientes.

    Únicamente las compañías que retienen a sus clientes podrán asegurarse rentabilidad y crecimiento.
  • Actualmente son pocas las compañías aseguradoras que conocen y segmentan a sus clientes en las pólizas al perfil de riesgo del cliente, de manera que el cliente pueda sentirse premiado por ser un buen cliente.

    Es fundamental para las compañías disponer de un scoring de riegos construido a partir de la base de datos de clientes, nuestras herramientas te permitirán crearlos en función de tus necesidades en minutos, y los aplicarán luego automáticamente a la base de datos de clientes segmentándola en base a ese scoring, lo que te permitirá ofrecer a cada cliente la póliza que mejor se adapte a sus necesidades, ya que el precio de la misma irá en proporción a los riesgos de ese cliente.
  • Las acciones de Cross y Up sellin se plantean principalmente con el objetivo lógico de incrementar el volumen de ventas y la vinculación del cliente con la compañía.

    Una segmentación adecuada de la cartera de clientes y el conocimiento de los perfiles de cada uno de los segmentos es fundamental a la hora de llevar a cabo acciones de este tipo. De este modo, podrás enfocar tus comunicaciones únicamente hacía el segmento que corresponda, optimizando recursos o lo que es lo mismo, minimizando costes y obteniendo el mayor beneficio posible.

    Con DataLab realizarás segmentaciones y, crearás perfiles de comportamiento en minutos, además podrás calcular el coste y rentabilidad de tus campañas de comunicación.
  • Pertenencia a los consejos de administración de compañías de seguros

    Implementación de DataLab en Generali en sus departamentos de ventas y marketing
  • "Varios factores contribuyeron a la elección de DATALAB. En primer lugar, la contribución de la minería de datos. La salida gráfica y tablas de resumen en las que se identifican criterios de forma fácil. DataLab puede detectar rápidamente nuevas configuraciones de variables discriminantes y sólidas que garanticen la eficacia de los nuevos criterios en el tiempo y en basesgrandes, y esto fue un factor clave para nosotros. Por otra parte, es una herramienta muy ergonómica. Hemos ganado una gran cantidad de tiempo en la construcción de nuestros scoring de clientes. Por último, los modelos de puntajes se pueden exportar, incluyendo el SAS, y se adaptan de manera natural en nuestros procesos."

    DataLab es particularmente eficaz en la detección de criterios exigentes de comportamiento de los clientes, lo que justifica el uso de MMA en combinación con otras herramientas de minería de datos. También me gustaría destacar la facilidad de manejo y calidad de los resultados de la salida."

    Frank Le Roy de MMA

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