5 formas en que la IA ayuda a las compañías de seguros de vida a hacer crecer su negocio

Cuando se trata de vender seguros de vida, las compañías de seguros aún confían en la interacción personal y la interacción cara a cara para lograr resultados de ventas. Sin embargo, este modelo antiguo y obsoleto ya no es sostenible para la industria de seguros. Con la llegada de los grandes datos, el marketing personalizado y automatizado, las compañías de seguros de vida están explotando la inteligencia artificial para optimizar el rendimiento de sus ventas.

La IA ha cambiado por completo la forma en que las compañías de seguros interactúan con sus clientes, desde la recopilación de datos cruciales sobre sus clientes objetivo hasta la formulación de nuevas estrategias de ventas. El análisis de datos basado en IA permite a las compañías de seguros determinar las fortalezas y debilidades de sus estrategias de ventas existentes, lo que les permite para optimizar sus campañas de marketing. Al empoderar aún más a las empresas interesadas, los chatbots habilitados para IA permiten a las compañías de seguros interactuar directamente con sus clientes potenciales, eliminando la necesidad de contratar y capacitar a nuevo personal, reduciendo los costos de administración y obteniendo información valiosa sobre el comportamiento del cliente.

Entonces, si está en la industria de seguros, o aspira a ser uno que vence a la competencia, aquí hay cinco formas en que la IA puede ayudarlo con sus esfuerzos y estrategias de marketing para sobresalir en el mercado.

1. Mercadeo y Ventas:

La industria de seguros de vida está impregnada de tradición. Tradicionalmente ha sido una industria de movimiento lento, con un ciclo de ventas largo y donde los productos son similares.

Sin embargo, esas realidades están cambiando. Hoy en día, la tecnología está teniendo un impacto significativo en la forma en que las aseguradoras de vida se conectan con los consumidores, presentan sus productos y mejoran las operaciones comerciales.

Las soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático están ayudando a las compañías de seguros de vida a comprender mejor a sus clientes y predecir su comportamiento. Esto incluye identificar los mejores clientes potenciales de ventas y predecir cómo responderán a las campañas de marketing.

Un aspecto clave de la IA es su capacidad para automatizar tareas repetitivas y liberar a los empleados para que se concentren en aspectos más importantes de sus trabajos. La entrada de datos y el trabajo administrativo son buenos ejemplos de tareas que se pueden automatizar con IA. Con esto en mente, echemos un vistazo a cómo la IA puede ayudar a las compañías de seguros de vida con sus esfuerzos de marketing y ventas en tres áreas principales:

● Generación de clientes potenciales: las compañías de seguros han luchado durante mucho tiempo para generar clientes potenciales a partir de grandes cantidades de datos. Si bien el aprendizaje automático y las herramientas impulsadas por IA han podido extraer información útil de datos no estructurados, también ayudan a generar automáticamente clientes potenciales mediante el análisis de datos estructurados y no estructurados en múltiples fuentes.

● Automatización de ventas : las herramientas de aprendizaje automático pueden ayudar a las compañías de seguros a automatizar sus procesos de ventas. Al analizar grandes cantidades de datos sobre el historial de reclamos, puntajes de crédito, datos demográficos, situación laboral y otros factores, estas herramientas pueden predecir qué clientes tienen más probabilidades de comprar pólizas de seguro de vida y orientarlos para campañas de marketing.

● Segmentación de clientes: la segmentación de clientes siempre ha sido una parte fundamental del marketing, pero siempre ha sido extremadamente difícil acertar, especialmente en los seguros de vida. Todos los clientes tienen diferentes necesidades, por lo que todos requieren diferentes enfoques. ¿Cómo identifica a sus clientes ideales y luego se comunica con ellos con el producto que desean? AI puede ayudar al permitirle dividir a sus clientes en grupos según sus necesidades y preferencias. Esto le permite adaptar su estrategia de divulgación para que resuene en cada grupo y garantice que obtengan información sobre un producto que satisfaga sus necesidades.

● Contenido personalizado : ¿Qué pasaría si pudiera brindar a cada cliente una experiencia individualizada en la que el contenido se adaptara específicamente para ellos? La inteligencia artificial puede hacer esto posible. Al conocer la demografía y los intereses de cada cliente, los algoritmos pueden generar contenido que probablemente sea atractivo para cada usuario. Esto no solo es más probable que resulte en una conversión, sino que también crea una mejor experiencia para los posibles asegurados.

2. Suscripción:

La suscripción es un problema difícil. Las compañías de seguros tienen cientos de parámetros que utilizan para determinar quién califica para qué tipo de cobertura. Para averiguar quién obtiene qué tipo de póliza, analizan todo, desde el lugar donde vive hasta su historia familiar, sus pasatiempos y más. El problema es que hay miles de combinaciones de estos diferentes factores que podrían usarse como entradas en el modelo de fijación de precios de una póliza de seguro. ¿Cómo saben las empresas cuál es la mejor combinación?

La IA puede ayudar a optimizar los modelos de precios al observar datos anteriores, tanto de su propia empresa como de otras empresas, e identificar patrones sobre qué tipos de clientes probablemente presentarán reclamos y cuánto costarán esos reclamos. Esto les ayuda a establecer precios lo suficientemente altos para cubrir los costos potenciales, pero lo suficientemente bajos para atraer a los clientes que desean pólizas asequibles. Esto beneficia a todos:

1. Los clientes obtienen precios más bajos.
2. Las empresas obtienen mayores beneficios.
3. Los reguladores no tienen que preocuparse de que la empresa quiebre debido a que el precio del seguro es demasiado bajo.

Mediante el uso de la automatización y la ejecución de un informe de la Oficina de información médica de los consumidores, el historial de medicamentos recetados, el informe del vehículo motorizado y el puntaje crediticio, las decisiones de suscripción pueden tomar solo unos minutos. Históricamente, una decisión de suscripción tomaría un mes o más. El uso de la automatización puede incluso ayudar a las personas con enfermedades crónicas a calificar para la cobertura.

Charlie Fletcher con Diabetes 365 comparte lo siguiente: “Ciertos proveedores de seguros están experimentando ofreciendo seguros de vida para diabéticos mediante suscripción automatizada. Como ejemplo, estamos viendo que compañías de seguros de vida específicas pueden ofrecer $1.5 millones en cobertura a un diabético tipo 2 en menos de 10 minutos”.

3. Desarrollo de productos de seguros personalizados:

Hable con un agente de seguros moderno sobre por qué alguien podría querer un seguro de vida e inevitablemente escuchará la palabra "seguridad". Eso se debe a que, durante décadas, los seguros de vida se han vendido con la promesa de que proporcionarán un colchón financiero para los miembros de la familia en caso de una muerte inesperada. Es el clásico punto de venta de la manta de seguridad: compre algo ahora que facilitará que su familia supere un evento trágico en el futuro.

Pero, ¿y si la gente no quiere seguridad? ¿Qué pasa si ni siquiera creen que lo necesitan? ¿Y si pueden obtener todos los beneficios de un seguro de vida sin tener que pagar ninguna prima? Esos son algunos de los desafíos que enfrentan las aseguradoras de vida de hoy. Es por eso que muchos de ellos están recurriendo a la inteligencia artificial (IA) para ayudarlos a repensar sus estrategias de distribución y desarrollo de productos. Al enriquecer la IA con datos de clientes, las aseguradoras de vida pueden personalizar sus productos para segmentos específicos. También pueden usar IA para predecir ventas y tendencias con mayor precisión, una técnica que llaman análisis predictivo para pronosticar ventas futuras y generar más negocios.

4. Realizar interacciones iniciales con clientes potenciales:

La IA se puede utilizar para ayudar a las compañías de seguros de vida con su compromiso con el cliente. El viaje de adquisición de clientes para las compañías de seguros de vida puede ser difícil y costoso. Si bien es importante que los clientes estén bien informados sobre los productos disponibles, la interacción humana a veces puede generar confusión y desconfianza. Cuando los consumidores hablan con los representantes de las compañías de seguros, a menudo se encuentran con una venta agresiva y presionados para que realicen una compra. Para resolver esto, los chatbots pueden automatizar las interacciones iniciales de los consumidores que buscan un seguro y permitirles elegir el producto que más les convenga.

Los chatbots también son valiosos para manejar tareas repetitivas, particularmente cuando se trata de reservar citas o reprogramarlas. También se pueden usar para manejar grandes volúmenes de datos, como información de reclamos, y ayudar a los agentes a tratar casos individuales.

Establecer inteligencia emocional es otra área en la que la IA ha sido eficaz para ayudar a las aseguradoras a conectarse con sus clientes. Comprender diferentes rasgos de personalidad y emociones puede ayudar a las empresas a brindar el mejor servicio posible al adaptar la experiencia a las necesidades de cada cliente.

5. Reserva de Mortalidad:

La reserva de mortalidad es uno de los procesos más importantes en los seguros de vida. El cálculo de los costos futuros asociados con la muerte de un titular de póliza actual, o la reserva de mortalidad, puede afectar significativamente el resultado final de una aseguradora. Si la reserva es demasiado baja, la aseguradora no estará preparada para futuras reclamaciones; si es demasiado alto, la aseguradora no será rentable.

El enfoque actuarial tradicional para reservar se basa en la experiencia de mortalidad pasada y se puede mejorar mediante el uso de un modelo más avanzado que incorpora factores externos que afectan los riesgos de mortalidad, como la salud del cliente y los hábitos de estilo de vida.

Estos modelos se conocen como "tablas de mortalidad" y se utilizan para calcular las primas de los consumidores en función de su edad, sexo y estado general de salud.

Desafortunadamente, las tablas de mortalidad tradicionales no siempre son precisas porque se basan en suposiciones actuariales y datos históricos recopilados por las compañías de seguros durante varios años.

Esto significa que es posible que no haya suficientes datos disponibles para predecir con precisión el futuro con estos métodos, lo que dificulta la reserva para las aseguradoras que desean seguir siendo competitivas en el mercado actual sin dejar de ser rentables en todo momento.

Una forma en que la IA ayuda a las compañías de seguros de vida con la reserva de mortalidad es mediante la incorporación de factores externos en sus modelos para que puedan predecir con mayor precisión los costos futuros asociados con los pagos de reclamos en función del estilo de vida y la salud de un individuo.