Bagaimana Big Data Merevolusi Sektor Asuransi dan Membantunya Menjadi Lebih Kompetitif

Sektor jasa keuangan, khususnya asuransi, selama ini dikenal dengan pendekatan konservatif. Namun, untuk mempertahankan keunggulan kompetitif, menjadi sangat penting bagi perusahaan asuransi yang paling konservatif sekalipun untuk mengadopsi teknologi baru seperti Big Data, yang membantu perusahaan memproses informasi dalam jumlah yang sangat besar, meningkatkan efisiensi alur kerja, merancang produk yang benar-benar diinginkan pelanggan. kebutuhan, dan mengurangi biaya operasi.

Dampak Big Data pada Bisnis

Semua bisnis menghasilkan sejumlah besar data tentang pelanggan mereka dan lingkungan yang kompetitif. Sebelumnya, ketika kemampuan mereka untuk memproses jumlah data yang sangat besar ini terbatas, bisnis tidak dapat memanfaatkan data untuk meningkatkan produk dan layanan mereka atau mendapatkan wawasan tentang perilaku pelanggan yang memungkinkan mereka mendapatkan keunggulan kompetitif. Namun, dengan akses yang relatif mudah ke daya komputasi besar dengan biaya murah dan kemampuan untuk menerapkan teknologi buatan untuk menganalisis data, menjadi mudah untuk mengubahnya menjadi informasi bermakna yang dapat diterapkan di beberapa bidang. Umumnya, Big Data digunakan untuk mengembangkan model baru distribusi dan interaksi pelanggan seperti kotak obrolan, robo-advisors, asisten virtual, dll. untuk meningkatkan kualitas pengalaman pelanggan dan membuat upaya pemasaran lebih tepat sasaran. Big Data juga merupakan inti dari otomatisasi proses karena memungkinkan peningkatan efisiensi alur kerja internal dengan mengganti intervensi manual dengan otomatisasi. Dampak penting dari dampak implementasi Big Data adalah memungkinkan bisnis untuk membuat konsep model bisnis baru yang dapat memberi mereka keunggulan kompetitif yang tajam.

Implikasi Big Data untuk Persaingan dan Inovasi

Landasan asuransi secara tradisional adalah analisis berbagai jenis data seperti informasi pribadi pemegang polis, statistik kecelakaan, angka kematian, dan tren, serta berbagai sumber informasi pihak ketiga yang digunakan untuk mengklasifikasikan orang ke dalam kategori risiko yang berbeda. , mencegah kerugian dari penipuan, dan mengoptimalkan pengeluaran. Pergerakan cepat menuju adopsi pengumpulan dan pemrosesan informasi digital telah membuka beberapa sumber baru bagi industri asuransi yang dapat digunakan untuk membangun pola perilaku yang kompleks untuk setiap pelanggan dan menetapkan kelas risiko tertentu. Sumber data baru yang paling populer adalah perilaku online yang mencakup pola belanja online, perilaku browsing internet, dan kehadiran dan aktivitas media sosial serta data yang diambil secara anonim oleh sensor yang tertanam di banyak perangkat pintar yang kita gunakan seperti mobil, drone, rumah pintar , Internet of Things, dll. Data dari sumber baru ini dapat digabungkan dengan yang diambil dari sumber tradisional untuk menghasilkan wawasan tentang gaya hidup dan perilaku seseorang secara real-time yang dapat digunakan untuk membangun keunggulan kompetitif yang bertahan lama.

Aplikasi Big Data di Sektor Asuransi

Para ahli dalam bisnis asuransi berpendapat bahwa kemampuan perusahaan untuk tetap kompetitif di sektor asuransi akan semakin bergantung pada bagaimana mereka dapat mengakses data dan memperoleh perspektif baru terkait risiko dari data tersebut. Penggunaan Big Data dapat memungkinkan untuk menemukan pendekatan baru untuk mendorong perilaku kehati-hatian sehingga memungkinkan teknologi baru untuk memungkinkan peran yang dimainkan oleh asuransi berkembang dari sekadar perlindungan dari risiko yang dirasakan ke prediksi aktual dan pencegahan risiko. Mengintip apa yang dapat dilakukan Big Data untuk industri asuransi:

Akuisisi Pelanggan

Daripada mengandalkan jawaban yang diberikan oleh pelanggan dalam format terstruktur formulir aplikasi, adalah mungkin untuk mendapatkan wawasan yang lebih akurat tentang preferensi dan perilaku seseorang dengan menganalisis sejumlah besar data yang dia hasilkan selama penggunaan saluran seperti email , media sosial, dan metode umpan balik elektronik lainnya seperti perilaku penelusuran web. Keragaman sumber dan banyaknya data tidak terstruktur memungkinkan perusahaan asuransi untuk meningkatkan efisiensi akuisisi pelanggan baru milik profil yang ditargetkan.

Retensi pelanggan

Dengan akuisisi pelanggan yang sangat sulit dan mahal, perusahaan asuransi perlu fokus untuk mempertahankan pelanggan mereka yang sudah ada. Karena tidak ada pelanggan yang tiba-tiba pergi, analisis Big Data dapat mengungkapkan tanda-tanda awal ketidakpuasan apa pun sehingga perusahaan asuransi dapat bereaksi dengan cepat dan mengatasi keluhan spesifik dan secara umum meningkatkan layanan mereka untuk menghilangkan poin-poin umum yang mengganggu. Loyalitas pelanggan dapat ditingkatkan dengan wawasan yang lebih baik tentang apa alasan utama ketidakpuasan dan mengatasi masalah dalam berbagai cara seperti mengubah harga, menawarkan diskon, dll.

Penilaian Risiko

Profitabilitas perusahaan asuransi secara tradisional menyukai seberapa efisien dan akurat mereka dapat menilai risiko pelanggan mereka dan menawarkan produk yang mengatasi masalah risiko dengan harga yang kompetitif. Penerapan teknologi Big Data secara substansial dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi penilaian risiko sehingga memungkinkan untuk menawarkan produk asuransi yang terstruktur dengan lebih baik dan dengan harga yang lebih baik. Metode pemodelan prediktif berkemampuan data besar juga memungkinkan perusahaan asuransi untuk membuat penilaian atas masalah dan kekhawatiran spesifik yang dapat timbul dari pelanggan individu dan dengan sangat akurat menentukan profil risiko mereka.

Pencegahan dan Deteksi Penipuan

Menurut http://www.insurancefraud.org, situs web Coalition Against Insurance Fraud, perusahaan asuransi Amerika kehilangan lebih dari $80 miliar karena insiden penipuan. Efek dari hal ini adalah penurunan profitabilitas perusahaan asuransi dan peningkatan premi untuk setiap pelanggan. Dengan menggunakan teknik pemodelan Big Data, perusahaan asuransi dapat mengetahui pelanggan yang lebih mungkin terlibat dalam praktik penipuan dan menyelidiki aplikasi mereka secara lebih rinci.

Personalisasi Layanan dan Harga

Di antara keuntungan terbesar Big Data adalah bahwa analisis sejumlah besar data tidak terstruktur membantu perusahaan asuransi untuk memahami lebih baik apa yang benar-benar dibutuhkan pelanggan. Perusahaan asuransi kemudian dapat memanfaatkan informasi tersebut untuk menyusun penawaran yang lebih disesuaikan dengan mempertimbangkan pola perilaku dan riwayat kesehatannya. Hasilnya adalah produk yang lebih sesuai dengan kebutuhan pelanggan, lebih sesuai dengan anggarannya, namun memberikan perusahaan asuransi profitabilitas dan keamanan yang diperlukan untuk kepuasan pemangku kepentingan.

Kesimpulan

Big Data memiliki banyak manfaat untuk sektor asuransi; itu tidak hanya dapat mengotomatisasi banyak proses manual yang membuatnya lebih akurat dan efisien, mengurangi biaya operasi, membantu dalam mengembangkan kebijakan baru yang lebih sesuai dengan pelanggan, tetapi juga memberikan keunggulan kompetitif atau peningkatan akuisisi dan retensi klien.