5 maneiras pelas quais a IA ajuda as empresas de seguros de vida a expandir seus negócios

Quando se trata de vender seguros de vida, as seguradoras ainda contam com a interação pessoal e presencial para alcançar os resultados de vendas. No entanto, esse modelo antigo e ultrapassado não é mais sustentável para o setor de seguros. Com o advento do big data, do marketing personalizado e automatizado, as seguradoras de vida estão explorando a inteligência artificial para otimizar seu desempenho de vendas.

A IA mudou completamente a maneira como as seguradoras se relacionam com seus clientes - desde a coleta de dados cruciais sobre seus clientes-alvo até a formulação de novas estratégias de vendas - a análise de dados baseada em IA permite que as seguradoras determinem os pontos fortes e fracos de suas estratégias de vendas existentes, permitindo-lhes para otimizar suas campanhas de marketing. Capacitando ainda mais as empresas preocupadas, os chatbots habilitados para IA permitem que as seguradoras interajam diretamente com seus clientes em potencial, eliminando a necessidade de contratar e treinar novos funcionários, reduzindo custos administrativos e obtendo informações valiosas sobre o comportamento do cliente.

Portanto, se você está no setor de seguros ou deseja ser um que supere os concorrentes, aqui estão cinco maneiras pelas quais a IA pode ajudá-lo com seus esforços e estratégias de marketing para se destacar no mercado.

1. Marketing e Vendas:

A indústria de seguros de vida é rica em tradição. Tradicionalmente, tem sido uma indústria de movimento lento, com um longo ciclo de vendas e onde os produtos são semelhantes.

No entanto, essas realidades estão mudando. Hoje, a tecnologia está tendo um impacto significativo na forma como as seguradoras de vida se conectam com os consumidores, apresentam seus produtos e melhoram as operações comerciais.

As soluções de IA e aprendizado de máquina estão ajudando as seguradoras de vida a entender melhor seus clientes e prever seu comportamento. Isso inclui identificar os melhores leads de vendas e prever como eles responderão às campanhas de marketing.

Um aspecto fundamental da IA ​​é sua capacidade de automatizar tarefas repetitivas e liberar os funcionários para se concentrarem em aspectos mais importantes de seus trabalhos. A entrada de dados e o trabalho administrativo são bons exemplos de tarefas que podem ser automatizadas usando IA. Com isso em mente, vamos dar uma olhada em como a IA pode ajudar as seguradoras de vida com seus esforços de marketing e vendas em três áreas principais:

● Geração de leads – As seguradoras há muito lutam para gerar leads a partir de grandes quantidades de dados. Embora o aprendizado de máquina e as ferramentas baseadas em IA tenham sido capazes de extrair informações úteis de dados não estruturados, elas também ajudam a gerar leads potenciais automaticamente, analisando dados estruturados e não estruturados em várias fontes.

● Automação de vendas – As ferramentas de aprendizado de máquina podem ajudar as seguradoras a automatizar seus processos de vendas. Ao analisar grandes quantidades de dados sobre histórico de sinistros, pontuação de crédito, dados demográficos, status de emprego e outros fatores, essas ferramentas podem prever quais clientes têm maior probabilidade de comprar apólices de seguro de vida e direcioná-los para campanhas de marketing

● Segmentação de clientes – A segmentação de clientes sempre foi uma parte central do marketing, mas sempre foi extremamente difícil acertar, especialmente em seguros de vida. Todos os clientes têm necessidades diferentes, portanto, todos exigem abordagens diferentes. Como você identifica seus clientes ideais e depois os alcança com um produto que eles desejam? A IA pode ajudar, permitindo que você divida seus clientes em grupos com base em suas necessidades e preferências. Isso permite que você personalize sua estratégia de divulgação para que ela ressoe com cada grupo e garanta que eles recebam informações sobre um produto que atenda às suas necessidades.

● Conteúdo personalizado – E se você pudesse fornecer a cada cliente uma experiência individualizada na qual o conteúdo fosse adaptado especificamente para eles? A inteligência artificial pode tornar isso possível. Ao aprender sobre a demografia e os interesses de cada cliente, os algoritmos são capazes de gerar conteúdo que provavelmente será atraente para cada usuário. Isso não só tem mais probabilidade de resultar em conversão, mas também cria uma experiência melhor para os segurados em potencial.

2. Subscrição:

A subscrição é um problema difícil. As companhias de seguros têm centenas de parâmetros que usam para determinar quem se qualifica para que tipo de cobertura. Para descobrir quem recebe que tipo de apólice, eles analisam tudo, desde onde você mora, sua história familiar, seus hobbies e muito mais. O problema é que existem milhares de combinações desses diferentes fatores que podem ser usados ​​como insumos no modelo de precificação de uma apólice de seguro. Como as empresas sabem qual é a melhor combinação?

A IA pode ajudar a otimizar os modelos de preços analisando dados anteriores – tanto de sua própria empresa quanto de outras empresas – e identificando padrões em quais tipos de clientes provavelmente registrarão reivindicações e quanto custarão essas reivindicações. Isso os ajuda a definir preços altos o suficiente para cobrir custos potenciais, mas baixos o suficiente para atrair clientes que desejam apólices acessíveis. Isso beneficia a todos:

1. Os clientes obtêm preços mais baixos.
2. As empresas têm lucros maiores.
3. Os reguladores não precisam se preocupar com o fato de a empresa fechar o negócio porque subvalorizou o seguro.

Usando a automação e executando um relatório do Departamento de Informações Médicas dos consumidores, histórico de medicamentos prescritos, relatório de veículos motorizados e pontuação de crédito, as decisões de subscrição podem levar apenas alguns minutos. Historicamente, uma decisão de subscrição levaria um mês ou mais. O uso da automação pode até ajudar pessoas com doenças crônicas a se qualificarem para a cobertura.

Charlie Fletcher com Diabetes 365 compartilha o seguinte “Certas seguradoras estão experimentando oferecer seguro de vida para diabéticos usando subscrição automatizada. Como exemplo, estamos vendo operadoras de seguros de vida específicas oferecerem US$ 1,5 milhão em cobertura para diabéticos tipo 2 em menos de 10 minutos”.

3. Desenvolvimento de Produtos de Seguros Personalizados:

Converse com um corretor de seguros moderno sobre por que alguém pode querer um seguro de vida e você inevitavelmente ouvirá a palavra “segurança”. Isso porque, há décadas, o seguro de vida é vendido com a promessa de proporcionar uma proteção financeira para os familiares em caso de morte inesperada. É o clássico argumento de venda do cobertor de segurança: compre algo agora que tornará mais fácil para sua família superar um evento trágico no futuro.

Mas e se as pessoas não quiserem segurança? E se eles nem mesmo acreditam que precisam? E se eles puderem obter todos os benefícios do seguro de vida sem ter que pagar nenhum prêmio? Esses são alguns dos desafios enfrentados pelas seguradoras de vida de hoje. É por isso que muitos deles estão recorrendo à inteligência artificial (IA) para ajudá-los a repensar suas estratégias de desenvolvimento e distribuição de produtos. Ao enriquecer a IA com dados de clientes, as seguradoras de vida podem personalizar seus produtos para segmentos específicos. Eles também podem usar a IA para prever vendas e tendências com maior precisão – uma técnica que eles chamam de análise preditiva para prever vendas futuras e gerar mais negócios.

4. Realizar interações iniciais com clientes em potencial:

A IA pode ser usada para ajudar as companhias de seguros de vida com o envolvimento do cliente. A jornada de aquisição de clientes para seguradoras de vida pode ser difícil e cara. Embora seja importante que os clientes estejam bem informados sobre os produtos disponíveis, a interação humana às vezes pode gerar confusão e desconfiança. Quando os consumidores falam com representantes de companhias de seguros, eles geralmente são recebidos com dificuldade e pressionados a fazer uma compra. Para resolver isso, os chatbots podem automatizar as interações iniciais para os consumidores que procuram um seguro e permitir que eles escolham um produto que lhes agrade.

Os chatbots também são valiosos para lidar com tarefas repetitivas, principalmente quando se trata de agendar compromissos ou reagendá-los. Eles também podem ser usados ​​para lidar com grandes volumes de dados, como informações sobre sinistros, e ajudar os agentes a lidar com casos individuais.

O estabelecimento de inteligência emocional é outra área em que a IA tem sido eficaz em ajudar as seguradoras a se conectarem com seus clientes. Compreender os diferentes traços de personalidade e emoções pode ajudar as empresas a fornecer o melhor serviço possível, adaptando a experiência às necessidades de cada cliente.

5. Reserva de mortalidade:

A reserva de mortalidade é um dos processos mais importantes no seguro de vida. O cálculo dos custos futuros associados à morte de um segurado atual, ou reserva de mortalidade, pode afetar significativamente os resultados de uma seguradora. Se a reserva for muito baixa, a seguradora estará despreparada para sinistros futuros; se for muito alto, a seguradora não será lucrativa.

A abordagem atuarial tradicional de reserva é baseada na experiência anterior de mortalidade e pode ser aprimorada usando um modelo mais avançado que incorpora fatores externos que afetam os riscos de mortalidade, como saúde do cliente e hábitos de vida.

Esses modelos são conhecidos como “tabelas de mortalidade” e são usados ​​para calcular os prêmios para os consumidores com base em sua idade, sexo e saúde geral.

Infelizmente, as tabelas de mortalidade tradicionais nem sempre são precisas porque se baseiam em suposições atuariais e dados históricos coletados por companhias de seguros ao longo de vários anos.

Isso significa que pode não haver dados suficientes disponíveis para prever com precisão o futuro com esses métodos, o que dificulta a reserva para as seguradoras que desejam permanecer competitivas no mercado atual e, ao mesmo tempo, serem lucrativas.

Uma maneira pela qual a IA ajuda as companhias de seguros de vida com reservas de mortalidade é incorporando fatores externos em seus modelos para que possam prever com mais precisão os custos futuros associados aos pagamentos de sinistros com base no estilo de vida e na saúde de um indivíduo.