5 moduri prin care AI ajută companiile de asigurări de viață să-și dezvolte afacerea

Când vine vorba de vânzarea asigurărilor de viață, companiile de asigurări se bazează în continuare pe interacțiunea personală și pe interacțiunea față în față pentru a obține rezultate de vânzări. Cu toate acestea, acest model vechi, învechit, nu mai este durabil pentru industria asigurărilor. Odată cu apariția big data, marketingul personalizat și automatizat, companiile de asigurări de viață exploatează inteligența artificială pentru a-și optimiza performanța vânzărilor.

AI a schimbat complet modul în care companiile de asigurări interacționează cu clienții lor – de la culegerea de date cruciale despre clienții lor țintă până la formularea de noi strategii de vânzare – analiza datelor bazată pe inteligență artificială le permite companiilor de asigurări să determine punctele forte și punctele slabe ale strategiilor lor de vânzare existente, permițându-le acestora pentru a-și optimiza campaniile de marketing. Consolidând și mai mult companiile implicate, chatbot-urile activate cu inteligența artificială permit companiilor de asigurări să interacționeze direct cu potențialii lor clienți, eliminând nevoia de a angaja și instrui noi personal, reducând costurile de administrare și obținând informații valoroase asupra comportamentului clienților.

Deci, dacă sunteți în industria asigurărilor sau aspirați să fiți unul care să învingă concurenții, iată cinci moduri prin care AI vă poate ajuta cu eforturile și strategiile de marketing pentru a excela pe piață.

1. Marketing și vânzări:

Industria asigurărilor de viață este plină de tradiție. În mod tradițional, a fost o industrie cu mișcare lentă, cu un ciclu lung de vânzări și în care produsele sunt similare.

Cu toate acestea, acele realități se schimbă. Astăzi, tehnologia are un impact semnificativ asupra modului în care asigurătorii de viață se conectează cu consumatorii, își prezintă produsele și își îmbunătățesc operațiunile de afaceri.

Soluțiile de inteligență artificială și de învățare automată ajută companiile de asigurări de viață să își înțeleagă mai bine clienții și să prezică comportamentul acestora. Aceasta include identificarea celor mai bune clienți potențiali de vânzări și estimarea modului în care vor răspunde la campaniile de marketing.

Un aspect cheie al inteligenței artificiale este capacitatea sa de a automatiza sarcini repetitive și de a elibera angajații să se concentreze pe aspecte mai importante ale locurilor de muncă. Introducerea datelor și munca administrativă sunt exemple bune de sarcini care pot fi automatizate folosind AI. Având în vedere acest lucru, să aruncăm o privire la modul în care AI poate ajuta companiile de asigurări de viață în eforturile lor de marketing și vânzări în trei domenii principale:

● Generarea de clienți potențiali – Companiile de asigurări s-au luptat de mult să genereze clienți potențiali din cantități mari de date. În timp ce instrumentele de învățare automată și bazate pe inteligență artificială au reușit să extragă informații utile din datele nestructurate, ele ajută, de asemenea, la generarea automată de clienți potențiali prin analizarea atât a datelor structurate, cât și a celor nestructurate din mai multe surse.

● Automatizarea vânzărilor – instrumentele de învățare automată pot ajuta companiile de asigurări să-și automatizeze procesele de vânzare. Analizând cantități mari de date despre istoricul cererilor de despăgubire, scorurile de credit, datele demografice, statutul de angajare și alți factori, aceste instrumente pot prezice care clienți au șanse mai mari să cumpere polițe de asigurare de viață și să îi vizeze pentru campanii de marketing.

● Segmentarea clienților – Segmentarea clienților a fost întotdeauna o parte esențială a marketingului, dar întotdeauna a fost extrem de greu de făcut corect, mai ales în asigurările de viață. Clienții au toți nevoi diferite, așa că toți au nevoie de abordări diferite. Cum vă identificați clienții ideali și apoi să le contactați cu un produs pe care și-l doresc? AI vă poate ajuta, permițându-vă să vă împărțiți clienții în grupuri în funcție de nevoile și preferințele lor. Acest lucru vă permite să vă personalizați strategia de sensibilizare, astfel încât să rezoneze cu fiecare grup și să se asigure că primește informații despre un produs care le satisface nevoile.

● Conținut personalizat – Ce se întâmplă dacă ai putea oferi fiecărui client o experiență individuală în care conținutul a fost adaptat special pentru el? Inteligența artificială poate face acest lucru posibil. Aflând despre datele demografice și interesele fiecărui client, algoritmii sunt capabili să genereze conținut care este probabil să fie atrăgător pentru fiecare utilizator. Acest lucru nu numai că are mai multe șanse să ducă la conversie, dar creează și o experiență mai bună pentru potențialii asigurați.

2. Subscriere:

Subscrierea este o problemă grea. Companiile de asigurări au sute de parametri pe care îi folosesc pentru a determina cine se califică pentru ce tip de acoperire. Pentru a afla cine primește ce fel de politică, ei se uită la orice, de la locul în care locuiți, la istoria familiei, la hobby-uri și multe altele. Problema este că există mii de combinații ale acestor diferiți factori care ar putea fi utilizați ca elemente de intrare în modelul de preț al unei polițe de asigurare. Cum știu companiile care este cea mai bună combinație?

Inteligența artificială poate ajuta la optimizarea modelelor de prețuri analizând datele anterioare – atât de la propria companie, cât și de la alte companii – și identificând tipare în ceea ce privește tipurile de clienți care vor depune probabil reclamații și cât vor costa aceste reclamații. Acest lucru îi ajută să stabilească prețuri suficient de mari pentru a acoperi costurile potențiale, dar suficient de mici pentru a atrage clienți care doresc politici accesibile. Acest lucru aduce beneficii tuturor:

1. Clienții beneficiază de prețuri mai mici.
2. Companiile fac profituri mai mari.
3. Autoritățile de reglementare nu trebuie să-și facă griji cu privire la încetarea activității companiei, deoarece prețul asigurărilor este mai mic.

Prin utilizarea automatizării și rularea unui raport al Biroului de informații medicale pentru consumatori, a istoricului medicamentelor pe bază de prescripție medicală, a raportului autovehiculului și a scorului de credit, deciziile de subscriere pot dura doar câteva minute. Din punct de vedere istoric, o decizie de subscriere ar dura o lună sau mai mult. Utilizarea automatizării poate ajuta chiar și persoanele cu boli cronice să se califice pentru acoperire.

Charlie Fletcher cu Diabetes 365 împărtășește următoarele: „Anumiți furnizori de asigurări experimentează oferirea de asigurări de viață pentru diabetici folosind subscriere automată. De exemplu, vedem că anumite companii de asigurări de viață pot oferi acoperire de 1,5 milioane de dolari unui diabetic de tip 2 în mai puțin de 10 minute.”

3. Dezvoltare personalizată a produselor de asigurare:

Discutați cu un agent de asigurări modern despre motivul pentru care cineva ar putea dori asigurare de viață și veți auzi inevitabil cuvântul „securitate”. Asta pentru că, de zeci de ani, asigurările de viață sunt vândute cu promisiunea că va oferi o pernă financiară membrilor familiei în cazul unui deces neașteptat. Este punctul de vânzare clasic al păturii de securitate: cumpărați acum ceva care va face mai ușor pentru familia dvs. să treacă peste un eveniment tragic în viitor.

Dar dacă oamenii nu vor securitate? Dacă nici măcar nu cred că au nevoie? Și dacă pot obține toate beneficiile asigurării de viață fără a fi nevoiți să plătească nicio primă? Acestea sunt câteva dintre provocările cu care se confruntă asigurătorii de viață de astăzi. De aceea, mulți dintre ei apelează la inteligența artificială (AI) pentru a-i ajuta să-și regândească strategiile de dezvoltare și distribuție a produselor. Prin îmbogățirea inteligenței artificiale cu datele clienților, asigurătorii de viață își pot personaliza produsele pentru anumite segmente. Ei pot folosi, de asemenea, inteligența artificială pentru a prezice vânzările și tendințele cu o mai mare acuratețe – o tehnică pe care o numesc analiză predictivă pentru a prognoza vânzările viitoare și a aduce mai multe afaceri.

4. Efectuați interacțiuni inițiale cu potențialii clienți:

AI poate fi folosită pentru a ajuta companiile de asigurări de viață cu implicarea clienților. Călătoria de achiziție a clienților pentru companiile de asigurări de viață poate fi dificilă și costisitoare. Deși este important ca clienții să fie bine informați despre produsele disponibile, interacțiunea umană poate duce uneori la confuzie și neîncredere. Atunci când consumatorii vorbesc cu reprezentanții companiilor de asigurări, aceștia sunt adesea întâmpinați cu o vânzare grea și forțați să facă o achiziție. Pentru a rezolva acest lucru, chatboții pot automatiza interacțiunile inițiale pentru consumatorii care caută asigurare și le pot permite să aleagă un produs care li se potrivește.

Chatboții sunt, de asemenea, valoroși pentru gestionarea sarcinilor repetitive, în special atunci când vine vorba de rezervarea întâlnirilor sau reprogramarea acestora. Ele pot fi, de asemenea, utilizate pentru a gestiona volume mari de date, cum ar fi informații despre reclamații, și pentru a ajuta agenții să se ocupe de cazuri individuale.

Stabilirea inteligenței emoționale este un alt domeniu în care AI a fost eficientă în a ajuta asigurătorii să se conecteze cu clienții lor. Înțelegerea diferitelor trăsături de personalitate și emoții poate ajuta companiile să ofere cele mai bune servicii posibile, adaptând experiența la nevoile fiecărui client.

5. Rezervarea mortalității:

Rezervarea mortalității este unul dintre cele mai importante procese în asigurările de viață. Calculul costurilor viitoare asociate cu decesul unui deținător de poliță actual, sau cu rezerva de mortalitate, poate avea un impact semnificativ asupra profitului unui asigurător. Dacă rezerva este prea mică, asigurătorul va fi insuficient pregătit pentru daune viitoare; dacă este prea mare, asigurătorul nu va fi profitabil.

Abordarea actuarială tradițională a rezervării se bazează pe experiența anterioară a mortalității și poate fi îmbunătățită prin utilizarea unui model mai avansat care încorporează factori externi care influențează riscurile de mortalitate, cum ar fi sănătatea clienților și obiceiurile de viață.

Aceste modele sunt cunoscute sub denumirea de „tabele de mortalitate” și sunt utilizate pentru a calcula primele pentru consumatori în funcție de vârstă, sex și starea generală de sănătate.

Din păcate, tabelele tradiționale de mortalitate nu sunt întotdeauna exacte, deoarece se bazează pe ipoteze actuariale și pe date istorice colectate de companiile de asigurări pe parcursul mai multor ani.

Aceasta înseamnă că s-ar putea să nu existe suficiente date disponibile pentru a prezice cu exactitate viitorul cu aceste metode, ceea ce face ca rezervarea să fie dificilă pentru asigurătorii care doresc să rămână competitivi pe piața actuală, fiind în același timp profitabile în orice moment.

O modalitate prin care AI ajută companiile de asigurări de viață cu rezervarea mortalității este prin încorporarea factorilor externi în modelele lor, astfel încât să poată prezice cu mai multă acuratețe costurile viitoare asociate cu plățile de daune pe baza stilului de viață și a sănătății unei persoane.