5 modi in cui l'IA aiuta le compagnie di assicurazione sulla vita a far crescere la loro attività

Quando si tratta di vendere assicurazioni sulla vita, le compagnie assicurative si affidano ancora all'interazione personale e all'interazione faccia a faccia per ottenere risultati di vendita. Tuttavia, questo vecchio modello obsoleto non è più sostenibile per il settore assicurativo. Con l'avvento dei big data, del marketing personalizzato e automatizzato, le compagnie di assicurazione sulla vita stanno sfruttando l'intelligenza artificiale per ottimizzare le proprie prestazioni di vendita.

L'intelligenza artificiale ha completamente cambiato il modo in cui le compagnie assicurative interagiscono con i propri clienti, dalla raccolta di dati cruciali sui loro clienti target alla formulazione di nuove strategie di vendita, l'analisi dei dati basata sull'intelligenza artificiale consente alle compagnie assicurative di determinare i punti di forza e di debolezza delle loro strategie di vendita esistenti, consentendo loro per ottimizzare le proprie campagne di marketing. Potenziando ulteriormente le aziende interessate, i chatbot abilitati all'intelligenza artificiale consentono alle compagnie assicurative di interagire direttamente con i loro potenziali clienti, eliminando la necessità di assumere e formare nuovo personale, riducendo i costi amministrativi e ottenendo preziose informazioni sul comportamento dei clienti.

Quindi, se sei nel settore assicurativo o aspiri a battere la concorrenza, ecco cinque modi in cui l'IA può aiutarti con i tuoi sforzi e strategie di marketing per eccellere nel mercato.

1. Marketing e vendite:

Il settore delle assicurazioni sulla vita è ricco di tradizione. È stata tradizionalmente un'industria lenta, con un lungo ciclo di vendita e in cui i prodotti sono simili.

Tuttavia, quelle realtà stanno cambiando. Oggi, la tecnologia sta avendo un impatto significativo sul modo in cui gli assicuratori sulla vita si collegano ai consumatori, presentano i loro prodotti e migliorano le operazioni aziendali.

Le soluzioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico stanno aiutando le compagnie di assicurazione sulla vita a comprendere meglio i propri clienti e prevederne il comportamento. Ciò include l'identificazione dei migliori lead di vendita e la previsione di come risponderanno alle campagne di marketing.

Un aspetto chiave dell'IA è la sua capacità di automatizzare le attività ripetitive e di consentire ai dipendenti di concentrarsi su aspetti più importanti del proprio lavoro. L'immissione di dati e il lavoro amministrativo sono buoni esempi di attività che possono essere automatizzate utilizzando l'IA. Tenendo presente questo, diamo un'occhiata a come l'IA può aiutare le compagnie di assicurazione sulla vita con i loro sforzi di marketing e vendita in tre aree principali:

● Generazione di lead : le compagnie assicurative hanno lottato a lungo per generare lead da grandi quantità di dati. Sebbene l'apprendimento automatico e gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale siano stati in grado di estrarre informazioni utili da dati non strutturati, aiutano anche a generare automaticamente potenziali contatti analizzando dati strutturati e non strutturati su più fonti.

● Automazione delle vendite : gli strumenti di machine learning possono aiutare le compagnie assicurative ad automatizzare i propri processi di vendita. Analizzando grandi quantità di dati sulla storia dei sinistri, punteggi di credito, dati demografici, stato occupazionale e altri fattori, questi strumenti possono prevedere quali clienti hanno maggiori probabilità di acquistare polizze assicurative e indirizzarli a campagne di marketing

● Segmentazione dei clienti: la segmentazione dei clienti è sempre stata una parte fondamentale del marketing, ma è sempre stato estremamente difficile ottenere risultati corretti, soprattutto nelle assicurazioni sulla vita. I clienti hanno tutti esigenze diverse, quindi richiedono approcci diversi. Come identifichi i tuoi clienti ideali e poi li raggiungi con un prodotto che desiderano? L'IA può aiutarti consentendoti di dividere i tuoi clienti in gruppi in base alle loro esigenze e preferenze. Ciò ti consente di personalizzare la tua strategia di sensibilizzazione in modo che risuoni con ogni gruppo e garantisca che ricevano informazioni su un prodotto che soddisfi le loro esigenze.

● Contenuti personalizzati : cosa accadrebbe se potessi fornire a ciascun cliente un'esperienza personalizzata in cui i contenuti sono stati personalizzati appositamente per loro? L'intelligenza artificiale può renderlo possibile. Conoscendo i dati demografici e gli interessi di ciascun cliente, gli algoritmi sono in grado di generare contenuti che potrebbero essere attraenti per ogni singolo utente. Ciò non solo è più probabile che si traduca in una conversione, ma crea anche un'esperienza migliore per i potenziali assicurati.

2. Sottoscrizione:

La sottoscrizione è un problema difficile. Le compagnie di assicurazione hanno centinaia di parametri che usano per determinare chi si qualifica per quale tipo di copertura. Per capire chi ottiene che tipo di polizza, esaminano tutto, da dove vivi alla storia della tua famiglia, ai tuoi hobby e altro ancora. Il problema è che ci sono migliaia di combinazioni di questi diversi fattori che potrebbero essere utilizzati come input nel modello tariffario di una polizza assicurativa. Come fanno le aziende a sapere quale combinazione è la migliore?

L'intelligenza artificiale può aiutare a ottimizzare i modelli di prezzo esaminando i dati passati, sia dalla propria azienda che da altre società, e identificando i modelli in quali tipi di clienti probabilmente presenteranno reclami e quanto costeranno tali reclami. Questo li aiuta a fissare prezzi sufficientemente alti da coprire i costi potenziali ma sufficientemente bassi da attirare i clienti che desiderano politiche convenienti. Questo avvantaggia tutti:

1. I clienti ottengono prezzi più bassi.
2. Le aziende fanno profitti maggiori.
3. Le autorità di regolamentazione non devono preoccuparsi che l'azienda fallisca perché l'assicurazione sottostimava.

Utilizzando l'automazione e l'esecuzione di un rapporto del Medical Information Bureau dei consumatori, della cronologia dei farmaci da prescrizione, del rapporto sui veicoli a motore e del punteggio di credito, le decisioni di sottoscrizione possono richiedere solo pochi minuti. Storicamente, una decisione di sottoscrizione richiederebbe un mese o più. L'uso dell'automazione può anche aiutare le persone con malattie croniche a qualificarsi per la copertura.

Charlie Fletcher con Diabetes 365 condivide quanto segue: “Alcuni fornitori di assicurazioni stanno sperimentando l'offerta di assicurazioni sulla vita per i diabetici utilizzando la sottoscrizione automatizzata. Ad esempio, stiamo assistendo a compagnie assicurative sulla vita in grado di offrire una copertura di 1,5 milioni di dollari a un diabetico di tipo 2 in meno di 10 minuti".

3. Sviluppo di prodotti assicurativi personalizzati:

Parla con un moderno agente assicurativo del motivo per cui qualcuno potrebbe volere un'assicurazione sulla vita e inevitabilmente sentirai la parola "sicurezza". Questo perché, per decenni, l'assicurazione sulla vita è stata venduta con la promessa che fornirà un cuscino finanziario per i membri della famiglia in caso di morte inaspettata. È il classico punto di forza della coperta di sicurezza: acquista subito qualcosa che renda più facile per la tua famiglia superare un tragico evento in futuro.

Ma cosa succede se le persone non vogliono la sicurezza? E se non credessero nemmeno di averne bisogno? E se potessero ottenere tutti i vantaggi dell'assicurazione sulla vita senza dover pagare alcun premio? Queste sono alcune delle sfide che gli assicuratori sulla vita di oggi devono affrontare. Ecco perché molti di loro si stanno rivolgendo all'intelligenza artificiale (AI) per aiutarli a ripensare le strategie di sviluppo e distribuzione dei prodotti. Arricchindo l'IA con i dati dei clienti, gli assicuratori sulla vita possono personalizzare i propri prodotti per segmenti specifici. Possono anche utilizzare l'intelligenza artificiale per prevedere le vendite e le tendenze con maggiore precisione, una tecnica che chiamano analisi predittiva per prevedere le vendite future e aumentare il business.

4. Condurre le interazioni iniziali con potenziali clienti:

L'IA può essere utilizzata per aiutare le compagnie di assicurazione sulla vita a coinvolgere i clienti. Il percorso di acquisizione dei clienti per le compagnie di assicurazione sulla vita può essere difficile e costoso. Sebbene sia importante che i clienti siano ben informati sui prodotti disponibili, l'interazione umana a volte può portare a confusione e sfiducia. Quando i consumatori parlano con i rappresentanti delle compagnie assicurative, spesso si trovano ad affrontare una vendita dura e spinti a fare un acquisto. Per risolvere questo problema, i chatbot possono automatizzare le interazioni iniziali per i consumatori che cercano un'assicurazione e consentire loro di scegliere un prodotto adatto a loro.

I chatbot sono utili anche per gestire attività ripetitive, in particolare quando si tratta di prenotare appuntamenti o riprogrammarli. Possono anche essere utilizzati per gestire grandi volumi di dati come informazioni sui reclami e assistere gli agenti nella gestione di singoli casi.

Stabilire l'intelligenza emotiva è un'altra area in cui l'IA è stata efficace nell'aiutare gli assicuratori a connettersi con i propri clienti. Comprendere i diversi tratti della personalità ed emozioni può aiutare le aziende a fornire il miglior servizio possibile adattando l'esperienza alle esigenze di ciascun cliente.

5. Riserva di mortalità:

La prenotazione della mortalità è uno dei processi più importanti nell'assicurazione sulla vita. Il calcolo dei costi futuri associati alla morte di un assicurato attuale, o riserva di mortalità, può avere un impatto significativo sui profitti di un assicuratore. Se la riserva è troppo bassa, l'assicuratore sarà poco preparato per futuri sinistri; se è troppo alto, l'assicuratore non sarà redditizio.

L'approccio attuariale tradizionale alla prenotazione si basa sull'esperienza di mortalità passata e può essere migliorato utilizzando un modello più avanzato che incorpora fattori esterni che influiscono sui rischi di mortalità, come la salute dei clienti e le abitudini di vita.

Questi modelli sono noti come "tabelle di mortalità" e vengono utilizzati per calcolare i premi per i consumatori in base alla loro età, sesso e salute generale.

Sfortunatamente, le tavole di mortalità tradizionali non sono sempre accurate perché si basano su ipotesi attuariali e dati storici raccolti dalle compagnie di assicurazione su diversi anni.

Ciò significa che potrebbero non essere disponibili dati sufficienti per prevedere con precisione il futuro con questi metodi, il che rende difficile la prenotazione per gli assicuratori che vogliono rimanere competitivi nel mercato odierno pur continuando a essere redditizi.

Un modo in cui l'IA aiuta le compagnie di assicurazione sulla vita con la riserva di mortalità è incorporando fattori esterni nei loro modelli in modo che possano prevedere con maggiore precisione i costi futuri associati ai pagamenti dei sinistri in base allo stile di vita e alla salute di un individuo.