Ricorrere a questo modello, come evidenzia Nicola Biscaglia, principal di Milliman, significa recuperare tempo, efficacia e soprattutto competitività

01/05/2017
👤Autore: Milliman Review numero: 43 Pagina: 50
Oggi nessuno penserebbe di utilizzare strumenti obsoleti e tecnologicamente superati per compiere azioni di uso quotidiano: grazie agli sviluppi e all’innovazione tecnologia si è in grado di ottenere risultati qualitativamente e quantitativamente migliori in tempi più rapidi e in maniera più efficiente.
Eppure alcune compagnie ancora commettono questo errore nell’analizzare i loro dati. Ignorando l’utilizzo di tecniche innovative, come i modelli di predictive analytics, continuano a utilizzare strumenti e approcci tecnologicamente obsoleti, perdendo tempo, efficacia e competitività. “Le compagnie che trascureranno l’utilizzo dei predictive analytics per innovare l’analisi dei dati – conferma Nicola Biscaglia, principal di Milliman – saranno velocemente superate da competitor all’avanguardia”.
Un modello di data-driven business rappresenta un vantaggio competitivo per numerose ragioni. Ne analizziamo tre in particolare:

• Azioni di marketing e di posizionamento mirate
Utilizzando informazioni aggiuntive, e di maggior dettaglio sul proprio business assicurativo, è possibile prendere decisioni di marketing più efficaci che garantiscono maggior profitto. Ad esempio, quali sono le caratteristiche dei clienti che massimizzano la profittabilità del portafoglio in ogni linea di business? Attraverso le tradizionali analisi si rischia di ottenere risultati scontati o poveri di potere predittivo. “Un approccio alternativo è quello di utilizzare l’insieme dei modelli di predictive analytics per analizzare segmenti di clienti e linee di business storicamente più redditizie e il relativo posizionamento competitivo”. Combinando queste due analisi, si può valutare un corretto posizionamento di mercato. L’implementazione di questo know how nella strategia di marketing permetterà azioni più efficaci nell’acquisizione di nuovi clienti.

• Analisi tariffarie, flessibilità e retention
Grazie ai predictive analitycs, si è in grado di migliorare le tradizionali strutture di personalizzazione del premio, creando nuove strutture, classi o fattori di rischio e calibrando analisi predittive del comportamento degli assicurati. Attraverso i predictive analytics, è possibile identificare con maggiore accuratezza i clienti più propensi al rinnovo e quelli invece che mostrano le probabilità più basse. “Un modello di data-driven business fornisce informazioni ormai indispensabili per migliorare le relazioni con i clienti ed effettuare campagne di pricing e retention estremamente mirate, ottimizzando premio e flessibilità sulla base della profittabilità, mix di garanzie e posizionamento competitivo”. Calibrando, ad esempio, le caratteristiche comportamentali dei clienti non più in portafoglio, è possibile creare algoritmi previsionali sui clienti in essere, individuando la loro probabilità di retention in relazione al posizionamento competitivo del premio offerto. Conoscendo queste informazioni, è possibile orientare i propri sforzi dove è più necessario e, utilizzando questi nuovi approcci, si è al passo con i tempi restando concorrenziali dove è più opportuno.

• Monitoraggio della rete agenziale
Il mondo assicurativo sta attraversando anni di forte cambiamento, sia per la trasformazione digitale sia per l’alta competitività e concorrenza dei mercati. Il monitoraggio della rete distributiva e del cliente è diventato di primaria importanza e la definizione di nuove strategie, sulla base del data-driven business, contribuiranno al proprio successo. Ad esempio, grazie all’utilizzo dei predictive analytics e alle nuove tecnologie di data-visualization, discovery-analysis e business-intelligence, le aziende possono analizzare in real time lo sviluppo del business monitorando da vicino l’andamento della rete agenziale. “Un modello di data-driven business fornisce alle imprese uno strumento necessario per monitorare, giornalmente, che i target e le strategie aziendali siano rispettate dalla rete senza dover attendere la chiusura di bilancio o lo sviluppo dei costi del business acquisito”. Utilizzando i predictive analytics si è più veloci ed efficaci migliorando le performance aziendali.





RESISTERE ALLA CONCORRENZA

Tra tutti i validi motivi, la ragione più importante per cui le compagnie dovrebbero utilizzare modelli di predictive analytics e di data-driven business è quello di evitare di essere superati dalla concorrenza. Questo ci porta a un punto chiave. “Si può non voler integrare queste analisi nel proprio business, ma è sicuro che qualche vostro competitor lo stia gia facendo o lo farà. Non utilizzare i predictive analytics per il proprio vantaggio competitivo equivale a diventare obsoleti e tecnologicamente superati”.


(La versione integrale dell’articolo è stata redatta da Milliman, in collaborazione con il CAS Institute. Si prega di visitare thecasinstitute.org; it.milliman.com per avere maggiori informazioni sui nostri servizi).

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