5 Cara AI Membantu Perusahaan Asuransi Jiwa Menumbuhkan Bisnisnya

Dalam hal penjualan asuransi jiwa, perusahaan asuransi masih mengandalkan interaksi personal dan interaksi tatap muka untuk mencapai hasil penjualan. Namun, model lama yang ketinggalan zaman ini tidak lagi berkelanjutan untuk industri asuransi. Dengan munculnya big data, personalisasi, dan pemasaran otomatis, perusahaan asuransi jiwa memanfaatkan kecerdasan buatan untuk mengoptimalkan kinerja penjualan mereka.

AI telah sepenuhnya mengubah cara perusahaan asuransi terlibat dengan pelanggan mereka—dari mengumpulkan data penting tentang target pelanggan mereka hingga merumuskan strategi penjualan baru—analisis data berbasis AI memungkinkan perusahaan asuransi untuk menentukan kekuatan dan kelemahan strategi penjualan mereka yang ada, memungkinkan mereka untuk mengoptimalkan kampanye pemasaran mereka. Lebih lanjut memberdayakan perusahaan yang bersangkutan, chatbots yang diaktifkan AI memungkinkan perusahaan asuransi untuk berinteraksi langsung dengan pelanggan potensial mereka, menghilangkan kebutuhan untuk merekrut dan melatih staf baru, mengurangi biaya administrasi, dan mendapatkan wawasan berharga tentang perilaku pelanggan.

Jadi, jika Anda berada di industri asuransi, atau bercita-cita untuk menjadi salah satu yang mengalahkan pesaing, berikut adalah lima cara AI dapat membantu Anda dengan upaya dan strategi pemasaran Anda untuk unggul di pasar.

1. Pemasaran dan Penjualan:

Industri asuransi jiwa tenggelam dalam tradisi. Secara tradisional merupakan industri yang bergerak lambat, dengan siklus penjualan yang panjang, dan di mana produknya serupa.

Namun, kenyataan itu berubah. Saat ini, teknologi memiliki dampak signifikan pada cara perusahaan asuransi jiwa terhubung dengan konsumen, mempresentasikan produk mereka, dan meningkatkan operasi bisnis.

Solusi AI dan pembelajaran mesin membantu perusahaan asuransi jiwa untuk lebih memahami pelanggan mereka dan memprediksi perilaku mereka. Ini termasuk mengidentifikasi prospek penjualan terbaik dan memprediksi bagaimana mereka akan merespons kampanye pemasaran.

Salah satu aspek kunci dari AI adalah kemampuannya untuk mengotomatisasi tugas yang berulang dan membebaskan karyawan untuk fokus pada aspek yang lebih penting dari pekerjaan mereka. Entri data dan pekerjaan administratif adalah contoh tugas yang baik yang dapat diotomatisasi menggunakan AI. Dengan mengingat hal ini, mari kita lihat bagaimana AI dapat membantu perusahaan asuransi jiwa dengan upaya pemasaran dan penjualan mereka di tiga bidang utama:

● Menghasilkan prospek – Perusahaan asuransi telah lama berjuang untuk menghasilkan prospek dari sejumlah besar data. Sementara pembelajaran mesin dan alat yang didukung AI telah mampu mengekstraksi wawasan yang berguna dari data tidak terstruktur, mereka juga membantu menghasilkan prospek potensial secara otomatis dengan menganalisis data terstruktur dan tidak terstruktur di berbagai sumber.

● Otomatisasi penjualan – Alat pembelajaran mesin dapat membantu perusahaan asuransi mengotomatiskan proses penjualan mereka. Dengan menganalisis sejumlah besar data tentang riwayat klaim, skor kredit, demografi, status pekerjaan, dan faktor lainnya, alat ini dapat memprediksi pelanggan mana yang lebih cenderung membeli polis asuransi jiwa dan menargetkan mereka untuk kampanye pemasaran

● Segmentasi Pelanggan – Segmentasi pelanggan selalu menjadi bagian inti dari pemasaran, tetapi selalu sangat sulit untuk mendapatkan yang benar, terutama dalam asuransi jiwa. Pelanggan semua memiliki kebutuhan yang berbeda, sehingga mereka semua memerlukan pendekatan yang berbeda. Bagaimana Anda mengidentifikasi pelanggan ideal Anda dan kemudian menjangkau mereka dengan produk yang mereka inginkan? AI dapat membantu dengan memungkinkan Anda membagi pelanggan ke dalam kelompok berdasarkan kebutuhan dan preferensi mereka. Ini memungkinkan Anda untuk menyesuaikan strategi penjangkauan Anda sehingga selaras dengan setiap kelompok dan memastikan bahwa mereka mendapatkan informasi tentang produk yang memenuhi kebutuhan mereka.

● Konten yang dipersonalisasi – Bagaimana jika Anda dapat memberikan pengalaman individual kepada setiap pelanggan di mana konten dirancang khusus untuk mereka? Kecerdasan buatan dapat memungkinkan hal ini. Dengan mempelajari demografi dan minat setiap pelanggan, algoritme dapat menghasilkan konten yang mungkin menarik bagi setiap pengguna. Ini tidak hanya lebih mungkin menghasilkan konversi tetapi juga menciptakan pengalaman yang lebih baik bagi calon pemegang polis.

2. Penjaminan:

Underwriting adalah masalah yang sulit. Perusahaan asuransi memiliki ratusan parameter yang mereka gunakan dalam menentukan siapa yang memenuhi syarat untuk jenis pertanggungan apa. Untuk mengetahui siapa yang mendapatkan kebijakan seperti apa, mereka melihat segala sesuatu mulai dari tempat tinggal Anda hingga riwayat keluarga hingga hobi Anda dan banyak lagi. Masalahnya adalah ada ribuan kombinasi dari berbagai faktor yang dapat digunakan sebagai masukan ke dalam model penetapan harga polis asuransi. Bagaimana perusahaan mengetahui kombinasi apa yang terbaik?

AI dapat membantu mengoptimalkan model penetapan harga dengan melihat data sebelumnya — baik dari perusahaan mereka sendiri maupun dari perusahaan lain — dan mengidentifikasi pola jenis pelanggan yang kemungkinan akan mengajukan klaim dan berapa biaya klaim tersebut. Ini membantu mereka menetapkan harga yang cukup tinggi untuk menutupi biaya potensial tetapi cukup rendah untuk menarik pelanggan yang menginginkan kebijakan yang terjangkau. Ini menguntungkan semua orang:

1. Pelanggan mendapatkan harga yang lebih rendah.
2. Perusahaan menghasilkan keuntungan yang lebih besar.
3. Regulator tidak perlu khawatir perusahaan akan gulung tikar karena harga asuransinya terlalu rendah.

Dengan menggunakan otomatisasi, dan menjalankan laporan Biro Informasi Medis konsumen, Riwayat Obat Resep, Laporan Kendaraan Bermotor, dan Skor Kredit, keputusan penjaminan emisi mungkin hanya memakan waktu beberapa menit. Secara historis, keputusan penjaminan emisi akan memakan waktu satu bulan atau lebih. Menggunakan otomatisasi bahkan dapat membantu orang dengan penyakit kronis memenuhi syarat untuk mendapatkan pertanggungan.

Charlie Fletcher dengan Diabetes 365 membagikan hal berikut “Penyedia asuransi tertentu sedang bereksperimen menawarkan asuransi jiwa untuk penderita diabetes menggunakan penjaminan emisi otomatis. Sebagai contoh, kami melihat operator asuransi jiwa tertentu dapat menawarkan pertanggungan $1,5 juta untuk diabetes tipe 2 dalam waktu kurang dari 10 menit.”

3. Pengembangan Produk Asuransi Personalized:

Bicaralah dengan agen asuransi modern tentang mengapa seseorang mungkin menginginkan asuransi jiwa, dan Anda pasti akan mendengar kata "keamanan." Itu karena, selama beberapa dekade, asuransi jiwa telah dijual dengan janji akan memberikan bantalan keuangan bagi anggota keluarga jika terjadi kematian yang tidak terduga. Ini adalah nilai jual selimut keamanan klasik: beli sesuatu sekarang yang akan memudahkan keluarga Anda untuk mengatasi peristiwa tragis di masa depan.

Tetapi bagaimana jika orang tidak menginginkan keamanan? Bagaimana jika mereka bahkan tidak percaya bahwa mereka membutuhkannya? Dan bagaimana jika mereka bisa mendapatkan semua manfaat asuransi jiwa tanpa harus membayar premi? Itulah beberapa tantangan yang dihadapi perusahaan asuransi jiwa saat ini. Itulah sebabnya banyak dari mereka beralih ke kecerdasan buatan (AI) untuk membantu mereka memikirkan kembali strategi pengembangan dan distribusi produk mereka. Dengan memperkaya AI dengan data pelanggan, perusahaan asuransi jiwa dapat mempersonalisasi produk mereka untuk segmen tertentu. Mereka juga dapat menggunakan AI untuk memprediksi penjualan dan tren dengan akurasi yang lebih tinggi—teknik yang mereka sebut analitik prediktif untuk memperkirakan penjualan di masa depan dan mendatangkan lebih banyak bisnis.

4. Melakukan Interaksi Awal dengan Klien Potensial:

AI dapat digunakan untuk membantu perusahaan asuransi jiwa dengan keterlibatan pelanggan mereka. Perjalanan akuisisi pelanggan untuk perusahaan asuransi jiwa bisa jadi sulit dan mahal. Meskipun penting bagi pelanggan untuk mendapatkan informasi yang baik tentang produk yang tersedia, interaksi manusia terkadang dapat menyebabkan kebingungan dan ketidakpercayaan. Ketika konsumen berbicara dengan perwakilan dari perusahaan asuransi, mereka sering bertemu dengan penjualan yang sulit dan ditekan untuk melakukan pembelian. Untuk mengatasi ini, chatbots dapat mengotomatiskan interaksi awal bagi konsumen yang mencari asuransi dan memungkinkan mereka untuk memilih produk yang sesuai untuk mereka.

Chatbots juga berguna untuk menangani tugas yang berulang, terutama dalam hal pemesanan janji temu atau penjadwalan ulang. Mereka juga dapat digunakan untuk menangani volume data yang besar seperti informasi klaim dan membantu agen dalam menangani kasus individu.

Membangun kecerdasan emosional adalah bidang lain di mana AI efektif dalam membantu perusahaan asuransi terhubung dengan pelanggan mereka. Memahami ciri-ciri kepribadian dan emosi yang berbeda dapat membantu perusahaan memberikan layanan terbaik dengan menyesuaikan pengalaman dengan kebutuhan setiap pelanggan.

5. Pencadangan Kematian:

Pencadangan kematian merupakan salah satu proses terpenting dalam asuransi jiwa. Perhitungan biaya masa depan yang terkait dengan kematian pemegang polis saat ini, atau cadangan kematian, dapat secara signifikan berdampak pada laba perusahaan asuransi. Jika cadangan terlalu rendah, perusahaan asuransi akan kurang siap untuk klaim di masa depan; jika terlalu tinggi, perusahaan asuransi tidak akan menguntungkan.

Pendekatan aktuaria tradisional untuk pemesanan didasarkan pada pengalaman kematian di masa lalu dan dapat ditingkatkan dengan menggunakan model yang lebih maju yang menggabungkan faktor eksternal yang memengaruhi risiko kematian, seperti kesehatan pelanggan dan kebiasaan gaya hidup.

Model ini dikenal sebagai "tabel kematian" dan digunakan untuk menghitung premi bagi konsumen berdasarkan usia, jenis kelamin, dan kesehatan mereka secara keseluruhan.

Sayangnya, tabel kematian tradisional tidak selalu akurat karena bergantung pada asumsi aktuaria dan data historis yang dikumpulkan oleh perusahaan asuransi selama beberapa tahun.

Ini berarti mungkin tidak ada cukup data yang tersedia untuk memprediksi masa depan secara akurat dengan metode ini, yang membuat pemesanan sulit bagi perusahaan asuransi yang ingin tetap kompetitif di pasar saat ini sambil tetap menguntungkan setiap saat.

Salah satu cara AI membantu perusahaan asuransi jiwa dengan cadangan kematian adalah dengan memasukkan faktor eksternal ke dalam model mereka sehingga mereka dapat lebih akurat memprediksi biaya masa depan yang terkait dengan pembayaran klaim berdasarkan gaya hidup dan kesehatan individu.