5 façons dont l'IA aide les compagnies d'assurance-vie à développer leur activité

Lorsqu'il s'agit de vendre de l'assurance-vie, les compagnies d'assurance comptent toujours sur l'interaction personnelle et l'interaction en face à face pour obtenir des résultats de vente. Cependant, ce modèle ancien et obsolète n'est plus viable pour le secteur de l'assurance. Avec l'avènement du big data, du marketing personnalisé et automatisé, les compagnies d'assurance-vie exploitent l'intelligence artificielle pour optimiser leurs performances commerciales.

L'IA a complètement changé la façon dont les compagnies d'assurance interagissent avec leurs clients - de la collecte de données cruciales sur leurs clients cibles à la formulation de nouvelles stratégies de vente - l'analyse des données basée sur l'IA permet aux compagnies d'assurance de déterminer les forces et les faiblesses de leurs stratégies de vente existantes, leur permettant pour optimiser leurs campagnes marketing. Autonomisant davantage les entreprises concernées, les chatbots basés sur l'IA permettent aux compagnies d'assurance d'interagir directement avec leurs clients potentiels, éliminant ainsi le besoin d'embaucher et de former de nouveaux employés, réduisant les coûts administratifs et obtenant des informations précieuses sur le comportement des clients.

Donc, si vous êtes dans le secteur de l'assurance ou si vous aspirez à battre vos concurrents, voici cinq façons dont l'IA peut vous aider dans vos efforts et stratégies de marketing pour exceller sur le marché.

1. Marketing et ventes :

L'industrie de l'assurance-vie est ancrée dans la tradition. Il s'agit traditionnellement d'une industrie lente, avec un long cycle de vente et où les produits sont similaires.

Cependant, ces réalités évoluent. Aujourd'hui, la technologie a un impact significatif sur la manière dont les assureurs-vie se connectent aux consommateurs, présentent leurs produits et améliorent leurs opérations commerciales.

Les solutions d'IA et d'apprentissage automatique aident les compagnies d'assurance-vie à mieux comprendre leurs clients et à prévoir leur comportement. Cela comprend l'identification des meilleurs prospects et la prévision de leur réaction aux campagnes marketing.

Un aspect clé de l'IA est sa capacité à automatiser les tâches répétitives et à libérer les employés pour qu'ils se concentrent sur des aspects plus importants de leur travail. La saisie de données et le travail administratif sont de bons exemples de tâches qui peuvent être automatisées à l'aide de l'IA. Dans cet esprit, examinons comment l'IA peut aider les compagnies d'assurance-vie dans leurs efforts de marketing et de vente dans trois domaines principaux :

● Génération de leads – Les compagnies d'assurance ont longtemps eu du mal à générer des leads à partir de grandes quantités de données. Bien que l'apprentissage automatique et les outils basés sur l'IA aient pu extraire des informations utiles à partir de données non structurées, ils aident également à générer automatiquement des prospects potentiels en analysant à la fois des données structurées et non structurées sur plusieurs sources.

● Automatisation des ventes – Les outils d'apprentissage automatique peuvent aider les compagnies d'assurance à automatiser leurs processus de vente. En analysant de grandes quantités de données sur l'historique des réclamations, les cotes de crédit, les données démographiques, le statut d'emploi et d'autres facteurs, ces outils peuvent prédire quels clients sont les plus susceptibles d'acheter des polices d'assurance-vie et les cibler pour des campagnes de marketing.

● Segmentation de la clientèle – La segmentation de la clientèle a toujours été un élément central du marketing, mais il a toujours été extrêmement difficile d'y parvenir, en particulier dans le domaine de l'assurance-vie. Les clients ont tous des besoins différents, ils nécessitent donc tous des approches différentes. Comment identifier vos clients idéaux et ensuite les atteindre avec un produit qu'ils veulent ? L'IA peut vous aider en vous permettant de diviser vos clients en groupes en fonction de leurs besoins et de leurs préférences. Cela vous permet d'adapter votre stratégie de sensibilisation afin qu'elle résonne avec chaque groupe et garantit qu'ils obtiennent des informations sur un produit qui répond à leurs besoins.

● Contenu personnalisé – Et si vous pouviez offrir à chaque client une expérience individualisée dans laquelle le contenu était spécialement conçu pour lui ? L'intelligence artificielle peut rendre cela possible. En apprenant les données démographiques et les intérêts de chaque client, les algorithmes sont capables de générer un contenu susceptible d'être attrayant pour chaque utilisateur. Cela est non seulement plus susceptible d'entraîner une conversion, mais crée également une meilleure expérience pour les assurés potentiels.

2. Souscription :

La souscription est un problème difficile. Les compagnies d'assurance ont des centaines de paramètres qu'elles utilisent pour déterminer qui est admissible à quel type de couverture. Pour savoir qui obtient quel type de police, ils examinent tout, de votre lieu de résidence à vos antécédents familiaux, en passant par vos passe-temps et plus encore. Le problème est qu'il existe des milliers de combinaisons de ces différents facteurs qui pourraient être utilisées comme données d'entrée dans le modèle de tarification d'une police d'assurance. Comment les entreprises savent-elles quelle combinaison est la meilleure ?

L'IA peut aider à optimiser les modèles de tarification en examinant les données passées - à la fois de leur propre entreprise et d'autres entreprises - et en identifiant les modèles de types de clients susceptibles de déposer des réclamations et le coût de ces réclamations. Cela les aide à fixer des prix suffisamment élevés pour couvrir les coûts potentiels, mais suffisamment bas pour attirer les clients qui souhaitent des polices abordables. Cela profite à tous :

1. Les clients obtiennent des prix plus bas.
2. Les entreprises font des profits plus importants.
3. Les régulateurs n'ont pas à s'inquiéter de la faillite de l'entreprise parce qu'elle a sous-évalué l'assurance.

En utilisant l'automatisation et en exécutant un rapport du Bureau d'information médicale des consommateurs, l'historique des médicaments sur ordonnance, le rapport sur les véhicules à moteur et le pointage de crédit, les décisions de souscription peuvent ne prendre que quelques minutes. Historiquement, une décision de souscription prenait un mois ou plus. L'automatisation peut même aider les personnes atteintes de maladies chroniques à bénéficier d'une couverture.

Charlie Fletcher de Diabetes 365 partage ce qui suit : "Certains assureurs expérimentent l'offre d'assurance-vie pour les diabétiques en utilisant la souscription automatisée. Par exemple, nous voyons des compagnies d'assurance-vie spécifiques être en mesure d'offrir une couverture de 1,5 million de dollars à un diabétique de type 2 en moins de 10 minutes.

3. Développement de produits d'assurance personnalisés :

Parlez à un agent d'assurance moderne des raisons pour lesquelles quelqu'un pourrait vouloir une assurance-vie, et vous entendrez inévitablement le mot « sécurité ». C'est parce que, pendant des décennies, l'assurance-vie a été vendue avec la promesse qu'elle fournira un coussin financier aux membres de la famille en cas de décès inattendu. C'est l'argument de vente classique d'une couverture de sécurité : achetez quelque chose maintenant qui permettra à votre famille de surmonter plus facilement un événement tragique à l'avenir.

Mais que se passe-t-il si les gens ne veulent pas de sécurité ? Et s'ils ne croient même pas qu'ils en ont besoin ? Et s'ils pouvaient bénéficier de tous les avantages d'une assurance-vie sans avoir à payer de primes ? Voilà quelques-uns des défis auxquels sont confrontés les assureurs-vie d'aujourd'hui. C'est pourquoi nombre d'entre eux se tournent vers l'intelligence artificielle (IA) pour les aider à repenser leurs stratégies de développement et de distribution de produits. En enrichissant l'IA avec les données clients, les assureurs-vie peuvent personnaliser leurs produits pour des segments spécifiques. Ils peuvent également utiliser l'IA pour prédire les ventes et les tendances avec une plus grande précision, une technique qu'ils appellent l'analyse prédictive pour prévoir les ventes futures et générer plus d'affaires.

4. Menez des interactions initiales avec des clients potentiels :

L'IA peut être utilisée pour aider les compagnies d'assurance-vie dans leur engagement client. Le parcours d'acquisition de clients pour les compagnies d'assurance-vie peut être difficile et coûteux. S'il est important que les clients soient bien informés sur les produits disponibles, l'interaction humaine peut parfois semer la confusion et la méfiance. Lorsque les consommateurs parlent aux représentants des compagnies d'assurance, ils sont souvent confrontés à une vente difficile et poussés à faire un achat. Pour résoudre ce problème, les chatbots peuvent automatiser les interactions initiales pour les consommateurs à la recherche d'une assurance et leur permettre de choisir un produit qui leur convient.

Les chatbots sont également précieux pour gérer les tâches répétitives, notamment lorsqu'il s'agit de prendre des rendez-vous ou de les reprogrammer. Ils peuvent également être utilisés pour traiter de gros volumes de données telles que des informations sur les réclamations et aider les agents à traiter des cas individuels.

L'établissement de l'intelligence émotionnelle est un autre domaine dans lequel l'IA a été efficace pour aider les assureurs à se connecter avec leurs clients. Comprendre les différents traits de personnalité et émotions peut aider les entreprises à fournir le meilleur service possible en adaptant l'expérience aux besoins de chaque client.

5. Réserve de mortalité :

La provision en cas de décès est l'un des processus les plus importants en assurance-vie. Le calcul des coûts futurs associés au décès d'un titulaire de police actuel, ou à la réserve de mortalité, peut avoir une incidence importante sur le résultat net d'un assureur. Si la réserve est trop faible, l'assureur sera sous-préparé pour les sinistres futurs ; s'il est trop élevé, l'assureur ne sera pas rentable.

L'approche actuarielle traditionnelle de provisionnement est basée sur l'expérience de mortalité passée et peut être améliorée en utilisant un modèle plus avancé qui intègre des facteurs externes qui ont un impact sur les risques de mortalité, tels que la santé et les habitudes de vie des clients.

Ces modèles sont connus sous le nom de «tables de mortalité» et sont utilisés pour calculer les primes des consommateurs en fonction de leur âge, de leur sexe et de leur état de santé général.

Malheureusement, les tables de mortalité traditionnelles ne sont pas toujours exactes car elles reposent sur des hypothèses actuarielles et des données historiques collectées par les compagnies d'assurance sur plusieurs années.

Cela signifie qu'il n'y a peut-être pas suffisamment de données disponibles pour prédire avec précision l'avenir avec ces méthodes, ce qui rend difficile la constitution de réserves pour les assureurs qui souhaitent rester compétitifs sur le marché actuel tout en restant rentables à tout moment.

L'une des façons dont l'IA aide les compagnies d'assurance-vie à provisionner la mortalité consiste à intégrer des facteurs externes dans leurs modèles afin qu'elles puissent prédire avec plus de précision les coûts futurs associés aux paiements des sinistres en fonction du mode de vie et de la santé d'un individu.