Os dados sempre estiveram no centro do setor de seguros, formando a base da ciência atuarial e da avaliação de riscos. No mundo hiperconectado de hoje, as seguradoras têm acesso a vastos tesouros de dados organizados (tradicionais) e não organizados (não tradicionais). As novas expectativas de clientes exigem que as seguradoras diferenciem suas ofertas de produtos e serviços na medida em que se sintam personalizadas para as necessidades específicas da cliente. Aproveitar os dados para atender a essas expectativas é uma das melhores oportunidades que as seguradoras têm para encantar clientes e se destacar da concorrência.
As seguradoras tradicionais (estabelecidas) enfrentam uma ameaça crescente de concorrentes que já dominaram a personalização orientada por dados. Além de serem mais ágeis, os players da InsureTech podem empacotar um melhor valor por dólar de prêmio. Para competir, os encarregados devem construir suas capacidades e infraestrutura para que possam aproveitar os dados para obter informações sobre as necessidades de clientes e responder com produtos e serviços que os atendam.
Personalização: A chave para o customer-centricity
A melhor fonte de vantagem competitiva no mercado em constante evolução é personalizar cada etapa da jornada da cliente, desde a geração de cotações até o processamento de sinistros. Embora a personalização não seja nova, o acesso a novas fontes de dados oferece uma oportunidade de levá-la muito mais longe. Por meio de canais convenientes e automatizados, as seguradoras podem se comunicar com clientes em momentos ideais, fornecendo informações pertinentes em formatos preferenciais. Uma abordagem mais centrada em quem vai consumir oferece valor, melhora a satisfação e aumenta o engajamento, o que, por sua vez, reduz o abandono e aumenta a retenção.
A relutância em seguir esse caminho é muitas vezes devido a preocupações de privacidade. Felizmente, embora as pessoas consumidoras tenham preocupações de privacidade, a maioria tem o prazer de compartilhar mais informações pessoais se receber serviços melhores e mais relevantes em troca. Um estudo no Reino Unido, por exemplo, descobriu que 59% das pessoas consumidoras estavam dispostas a compartilhar mais dados pessoais se isso ajudasse as seguradoras a alinhar os preços mais diretamente com os níveis individuais de risco.
59% está disposta a compartilhar mais dados pessoais se isso ajudar as seguradoras a alinhar os preços mais diretamente com os níveis individuais de risco.
Maximizar o valor da cliente por meio de insights orientados por dados
Exemplos das novas fontes de dados disponíveis para as seguradoras incluem:
Dispositivos vestíveis que coletam dados sobre saúde e atividade física.
Aplicativos de celular ou telemetria de veículos para monitorar o comportamento do motorista.
Dispositivos domésticos inteligentes, por exemplo, detectores de fumaça, câmeras de segurança e termostatos que fornecem informações sobre as condições da casa.
Imagens aéreas de alta precisão de drones e satélites para avaliar os riscos de incêndios florestais.
Redes sociais e registros públicos para obter uma compreensão mais detalhada dos riscos individuais e comerciais.
Todas essas fontes de dados podem ser aproveitadas para melhorar a avaliação de riscos, impulsionar a gestão proativa de riscos, impulsionar a prevenção de fraudes e melhorar a eficácia da subscrição. Eles também podem sustentar novos modelos de preços que reflitam o conhecimento sobre clientes e que recompensem o menor risco ou comportamento positivo. Por exemplo, no seguro automotivo, modelos baseados em uso, tráfego ou temporização já estão em uso.
Além disso, a análise preditiva possibilita impulsionar campanhas e ofertas de marketing que se alinham às necessidades específicas, mesmo antes que elas surjam.
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Superando o enigma de dados
Então, por que muitas seguradoras estabelecidas ainda estão lutando para aproveitar totalmente essa riqueza de oportunidades de dados?
Embora as seguradoras já tenham uma enorme quantidade de dados históricos e tradicionais, a quantidade nem sempre equivale à qualidade. Os sistemas legados muitas vezes deixam os dados isolados, inacessíveis ou não confiáveis, às vezes uma combinação dos três. As seguradoras podem confiar em um número crescente de provedores terceirizados para obter conjuntos de dados adicionais, mas ainda estão para trás dos novos players da InsureTech que não têm o desafio legado. Essas restrições tornam quase impossível criar uma visão holística e totalmente informada sobre a cliente, levando à perda de oportunidades.
As seguradoras também enfrentam um cenário de conformidade mais complexo à medida que os governos ampliam a rede de regulamentos de proteção de dados. Não é surpresa que, em um estudo do setor realizado pela State Street, 62% das seguradoras relataram canalizar uma quantidade significativa de recursos para a gestão manual de dados, e quase três quartos citaram a melhoria dos processos de gestão de dados como um fator chave de vantagem competitiva. Apenas estratégias flexíveis e adaptativas permitirão que as seguradoras acompanhem esse cenário de dados em rápida evolução e evitem riscos financeiros e de reputação.
Quase três quartos citaram a melhoria dos processos de gerenciamento de dados como um fator-chave de vantagem competitiva.
Pensamentos: Sua parceira em transformação orientada por dados
Na Thoughtworks, estabelecemos práticas e um longo histórico de desenvolvimento de estratégias e plataformas de dados que tornam os sistemas e interfaces legados adequados para a finalidade em um ambiente mais centrado na pessoa consumidora. Aconselhamos as organizações a evitar uma abordagem de “grande impacto” para a modernização que visa reformular a infraestrutura de uma só vez, priorizando em vez de lidar com problemas de dívida de tecnologia multigeracional de forma segura e incremental.
As oportunidades de personalização e a necessidade de conformidade apoiam o caso de uma arquitetura democratizada, descentralizada e orientada ao valor que posicione as seguradoras para aproveitar ao máximo todos os seus recursos de dados. O objetivo final é disponibilizar dados rapidamente em uma empresa para vários usos, superando a segmentação e as limitações frequentemente associadas a sistemas legados.
Nesta abordagem de “dados como produtos”, os dados são divididos em “produtos” distintos, que são controlados por equipes alinhadas a domínios, como política, reivindicação ou cliente. Cada equipe se concentra em um conjunto de clientes que consomem os produtos de dados que gerenciam e trabalha para otimizar o valor que fornecem. Isso muda o que é priorizado e resulta em melhores percepções, abrindo caminho para decisões mais inteligentes e maior valor para o cliente.
Também ajudamos as seguradoras a desbloquear ativos de dados existentes modernizando interfaces inflexíveis com nossas melhores práticas de engenharia, arquitetura evolutiva e design orientado por domínio, reduzindo o atrito na ingestão de novas fontes de dados e intercâmbios com provedores terceirizados.
Quando as organizações embarcam na jornada de personalização que é orientada por dados, elas precisam ter em mente:
- O desenvolvimento é incremental (estrangulado) com arquitetura evolutiva;
- fundada em uma governança de dados robusta que pode se adaptar rapidamente às mudanças nos regulamentos de dados e privacidade, e;
- A abordagem de detalhamento de dados é centrada no produto de domínio com design orientado por domínio
Essas abordagens permitem que as seguradoras estabelecidas reinventem sua infraestrutura de forma a garantir que se sobressaiam na corrida com os disruptores da InsurTech. Para prosperar, os encarregados precisarão não apenas gerenciar melhor os dados, mas usar esses dados como base para percepções e inovações que melhoram a experiência e o valor de cliente, criando uma vantagem duradoura no mercado.
Para mais perspectivas sobre como foi criar a Plataforma de Data Mesh para um banco na Europa, você pode ver o nosso Client Story com a ING. Você pode aprender sobre nossa abordagem para construir uma plataforma de dados evolutiva com o Client Story da Bosch . Uma visão sobre como gerenciar melhor os dados por meio de estruturas de governança de dados em serviços financeiros é fornecida neste artigo.