Verbessern Sie Ihre Versicherungsdatenanalyse | Versicherungsblog
[ad_1]
Führende Versicherungsunternehmen erfinden ihre Produkt- und Kundenbindungsstrategien neu, um die sich ändernden Bedürfnisse dieser Kunden in Echtzeit zu gerecht werden. Damit es funktioniert, benötigen sie sowohl Kundendaten von vernetzten und IoT-Geräten qua zweitrangig erweiterte Datenanalysen.
Die Versicherungsbranche war von jeher datengetrieben. Risikomodelle und versicherungsmathematische Analysen waren und sind pro die Wesen und Weise, wie die Industriezweig Kapital allokiert und Risiken bewertet/bewertet, von wesentlicher Wert.
Die Notwendigkeit, die Datenanalyse weiterzuentwickeln, besteht lieber darin, sich an neue Kundenverhalten und -erwartungen anzupassen. Die ständig wachsende Menge an kundengenerierten Datenmaterial aus dem „World Wide Web of Everything“ treibt die Nachfrage nachdem Versicherern an, jene gen neue Weise zu vereinen und zu nutzen.
Kunden suchen nachdem neuen und besseren Lösungen
In allen Branchen sehen wir Unternehmen, die durch fortschrittliche Datenanalyse relevante Angebote in Echtzeit liefern, gen dem Markt Vorteil verschaffen. Kunden sind zur Hand, ihre Datenmaterial zu teilen, wenn sie verwendet werden, um ihnen verschmelzen Mehrwert zu liefern.
Versicherer, die ihre Analysefähigkeiten ausreifen, sind besser positioniert, um jene Wesen von Kundenrelevanz anzubieten. Sie können Kunden an jedem Berührungspunkt kontinuierlich unterstützen – vom Underwriting gut die Policenbetreuung solange bis hin zu Schadensfällen.
3 Ebenen dieser Datenanalyse dieser Versicherungsbranche
1. Beschreibende Dialektik werden routinemäßig mit Automatisierungslösungen kombiniert, um Risiken zu zeichnen und Schadensfälle zu behauen. Solche Analysen basieren gen spezifischen Datenattributen aus Vergangenheit und Gegenwartsform, historischen Risikomodellen und aktuellen Marktbedingungen.
2. Vorausschauende Dialektik zuteilen es Versicherern, in die Zukunft zu blicken und mit von Verhaltensmodellen besser zu verstehen, wie ein Nachrichten voraussichtlich gen potenzielle Risiken reagieren wird. Je mehr Kundendaten in dasjenige Muster Einfluss besitzen, umso vollständiger wird dasjenige individuelle Risikoprofil und umso genauer werden die Vorhersagen.
3. Präskriptive Dialektik So beginnen Versicherer mit dieser Fortgang von Strategien, die dem Kunden helfen, Risiken zu mindern und zu managen. Dies erfordert eine weit angelegte Echtzeit-Optimierung dieser Kundendaten und des Produktportfolios des Versicherers, um im Moment eine kontextualisierte Echtzeit-Referenz zu präsentieren.
Vertrauen schaffen durch verantwortungsvollen Umgang mit Kundendaten
Von dieser weltweite Seuche solange bis zum Klimawandel sehen sich Kunden einer erhöhten Unstetigkeit in Bezug gen ihre Sicherheit und ihr Wohlfühlen ausgesetzt. Sie stellen zweitrangig in Frage, ob ihre Datenmaterial verantwortungsvoll verwendet werden – jedoch sie sind zur Hand, sie gegen Gegenleistung zu teilen.
Die Verwendung von Kundendaten zur Generierung relevanter, nutzungs- und verhaltensbasierter Angebote in Echtzeit, die Kunden im Kontext dieser Minderung, Erfüllung und Wiedergutmachung von Schäden helfen, kann Versicherern nun helfen, Vertrauen im Kontext Kunden aufzubauen. Dies ist dieser Zahl, den fortschrittliche Datenanalyse sowohl dem Versicherungskunden qua zweitrangig dem Versicherer offenstehen kann.
Erhalten Sie die neuesten Einblicke, Neuigkeiten und Forschungsergebnisse aus dieser Versicherungsbranche gerade heraus in Ihren Posteingang.