Yapay Zeka Hayat Sigortası Şirketlerinin İşlerini Büyütmesine Yardımcı Olan 5 Yol

Hayat sigortası satışı söz konusu olduğunda, sigorta şirketleri satış sonuçlarına ulaşmak için hala kişisel etkileşime ve yüz yüze etkileşime güveniyor. Ancak bu eski, modası geçmiş model artık sigorta sektörü için sürdürülebilir değil. Büyük verinin, kişiselleştirilmiş ve otomatikleştirilmiş pazarlamanın ortaya çıkmasıyla birlikte hayat sigortası şirketleri, satış performanslarını optimize etmek için yapay zekadan yararlanıyor.

AI, sigorta şirketlerinin müşterileriyle etkileşim kurma biçimini, hedef müşterileri hakkında önemli veriler toplamaktan yeni satış stratejileri oluşturmaya kadar tamamen değiştirdi. pazarlama kampanyalarını optimize etmek için. İlgili şirketleri daha da güçlendiren AI özellikli sohbet robotları, sigorta şirketlerinin potansiyel müşterileriyle doğrudan etkileşime girmesine, yeni personel işe alma ve eğitme ihtiyacını ortadan kaldırmasına, yönetim maliyetlerini düşürmesine ve müşteri davranışı hakkında değerli bilgiler elde etmesine olanak tanır.

Bu nedenle, sigorta endüstrisindeyseniz veya rakiplerinizi geride bırakmayı hedefliyorsanız, yapay zekanın pazarlama çabalarınız ve pazarda üstünlük sağlama stratejilerinizde size yardımcı olabileceği beş yol burada.

1. Pazarlama ve Satış:

Hayat sigortası sektörü geleneklere batmış durumda. Geleneksel olarak, uzun bir satış döngüsüne sahip ve ürünlerin benzer olduğu yavaş hareket eden bir endüstri olmuştur.

Ancak bu gerçekler değişiyor. Günümüzde teknoloji, hayat sigortacılarının tüketicilerle nasıl bağlantı kurduğu, ürünlerini nasıl sunduğu ve ticari operasyonları nasıl geliştirdiği üzerinde önemli bir etkiye sahip.

Yapay zeka ve makine öğrenimi çözümleri, hayat sigortası şirketlerinin müşterilerini daha iyi anlamalarına ve davranışlarını tahmin etmelerine yardımcı oluyor. Bu, en iyi satış fırsatlarını belirlemeyi ve pazarlama kampanyalarına nasıl yanıt vereceklerini tahmin etmeyi içerir.

Yapay zekanın önemli bir yönü, tekrarlayan görevleri otomatikleştirme ve çalışanları işlerinin daha önemli yönlerine odaklanmaları için serbest bırakma yeteneğidir. Veri girişi ve idari işler, yapay zeka kullanılarak otomatikleştirilebilen görevlere iyi örneklerdir. Bunu akılda tutarak, AI'nın hayat sigortası şirketlerine pazarlama ve satış çabalarında üç ana alanda nasıl yardımcı olabileceğine bir göz atalım:

● Potansiyel müşteri yaratma – Sigorta şirketleri, büyük miktarda veriden potansiyel müşteri elde etmek için uzun süredir mücadele etmektedir. Makine öğrenimi ve yapay zeka destekli araçlar, yapılandırılmamış verilerden faydalı öngörüler elde edebilse de, birden çok kaynakta hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri analiz ederek potansiyel müşteri adaylarının otomatik olarak oluşturulmasına yardımcı olur.

● Satış otomasyonu – Makine öğrenimi araçları, sigorta şirketlerinin satış süreçlerini otomatikleştirmesine yardımcı olabilir. Bu araçlar, hasar geçmişi, kredi puanları, demografi, istihdam durumu ve diğer faktörler hakkında büyük miktarda veriyi analiz ederek, hangi müşterilerin hayat sigortası poliçeleri satın alma olasılığının daha yüksek olduğunu tahmin edebilir ve onları pazarlama kampanyaları için hedefleyebilir.

● Müşteri Segmentasyonu – Müşteri segmentasyonu her zaman pazarlamanın temel bir parçası olmuştur, ancak özellikle hayat sigortalarında doğruyu bulmak her zaman son derece zor olmuştur. Müşterilerin hepsinin farklı ihtiyaçları vardır, bu nedenle hepsi farklı yaklaşımlar gerektirir. İdeal müşterilerinizi nasıl belirler ve onlara istedikleri ürünle nasıl ulaşırsınız? AI, müşterilerinizi ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre gruplara ayırmanıza izin vererek yardımcı olabilir. Bu, sosyal yardım stratejinizi her grupta yankılanacak ve onların ihtiyaçlarını karşılayan bir ürün hakkında bilgi almalarını sağlayacak şekilde uyarlamanıza olanak tanır.

● Kişiselleştirilmiş içerik – Her müşteriye içeriğin onlar için özel olarak uyarlandığı kişiselleştirilmiş bir deneyim sunabilseydiniz ne olurdu? Yapay zeka bunu mümkün kılabilir. Algoritmalar, her müşterinin demografisini ve ilgi alanlarını öğrenerek, her bir kullanıcı için çekici olabilecek içerik üretebilir. Bu, yalnızca dönüşümle sonuçlanma olasılığını artırmakla kalmaz, aynı zamanda potansiyel poliçe sahipleri için daha iyi bir deneyim yaratır.

2. Yüklenici:

Sigortacılık zor bir sorundur. Sigorta şirketlerinin, kimin ne tür bir teminata hak kazandığını belirlemede kullandıkları yüzlerce parametresi vardır. Kimin ne tür bir politika aldığını anlamak için, yaşadığınız yerden aile geçmişinize, hobilerinize ve daha fazlasına kadar her şeye bakarlar. Sorun şu ki, bir sigorta poliçesinin fiyatlandırma modeline girdi olarak kullanılabilecek bu farklı faktörlerin binlerce kombinasyonu var. Şirketler hangi kombinasyonun en iyi olduğunu nasıl biliyor?

AI, hem kendi şirketlerinden hem de diğer şirketlerden gelen geçmiş verilere bakarak ve ne tür müşterilerin talepte bulunacağı ve bu taleplerin ne kadara mal olacağı konusundaki kalıpları belirleyerek fiyatlandırma modellerini optimize etmeye yardımcı olabilir. Bu, potansiyel maliyetleri karşılayacak kadar yüksek, ancak uygun fiyatlı politikalar isteyen müşterileri çekecek kadar düşük fiyatlar belirlemelerine yardımcı olur. Bu herkese yarar sağlar:

1. Müşteriler daha düşük fiyatlar alır.
2. Şirketler daha büyük karlar elde eder.
3. Düzenleyicilerin, sigortayı düşük fiyatlandırdığı için şirketin iflas etmesi konusunda endişelenmelerine gerek yok.

Otomasyonu kullanarak ve bir tüketici Tıbbi Bilgi Bürosu raporu, Reçeteli İlaç Geçmişi, Motorlu Araç Raporu ve Kredi Puanı çalıştırarak, sigortalama kararları yalnızca birkaç dakika sürebilir. Tarihsel olarak, bir sigortalama kararı bir ay veya daha uzun sürer. Otomasyonu kullanmak, kronik hastalıkları olan kişilerin kapsama almaya hak kazanmasına bile yardımcı olabilir.

Diabetes 365'ten Charlie Fletcher şunları paylaşıyor: “Bazı sigorta sağlayıcıları, otomatik sigortalama kullanarak şeker hastaları için hayat sigortası sunmaya çalışıyor. Örnek olarak, belirli hayat sigortası taşıyıcılarının, tip 2 diyabet hastalarına 10 dakikadan daha kısa bir sürede 1,5 milyon dolarlık teminat sunabildiğini görüyoruz.”

3. Kişiselleştirilmiş Sigorta Ürün Geliştirme:

Modern bir sigorta acentesiyle birinin neden hayat sigortası isteyebileceği hakkında konuştuğunuzda, kaçınılmaz olarak “güvenlik” kelimesini duyarsınız. Çünkü onlarca yıldır hayat sigortası, beklenmedik bir ölüm durumunda aile üyelerine finansal bir yastık sağlayacağı vaadiyle satılmaktadır. Klasik güvenlik battaniyesi satış noktası: ailenizin gelecekte trajik bir olayı atlatmasını kolaylaştıracak bir şey şimdi satın alın.

Ama ya insanlar güvenlik istemiyorsa? Ya buna ihtiyaçları olduğuna bile inanmıyorlarsa? Peki ya herhangi bir prim ödemeden hayat sigortasının tüm avantajlarından yararlanabiliyorlarsa? Bunlar, günümüzün hayat sigortacılarının karşılaştığı zorluklardan bazıları. Bu nedenle birçoğu, ürün geliştirme ve dağıtım stratejilerini yeniden düşünmelerine yardımcı olmak için yapay zekaya (AI) yöneliyor. Hayat sigortacıları, yapay zekayı müşteri verileriyle zenginleştirerek ürünlerini belirli segmentler için kişiselleştirebilir. Ayrıca, gelecekteki satışları tahmin etmek ve daha fazla iş getirmek için tahmine dayalı analitik olarak adlandırdıkları bir teknik olan satışları ve eğilimleri daha doğru bir şekilde tahmin etmek için AI'yı da kullanabilirler.

4. Potansiyel Müşterilerle İlk Etkileşimleri Gerçekleştirin:

AI, hayat sigortası şirketlerine müşteri katılımı konusunda yardımcı olmak için kullanılabilir. Hayat sigortası şirketleri için müşteri edinme yolculuğu zor ve pahalı olabilir. Müşterilerin mevcut ürünler hakkında iyi bilgilendirilmesi önemli olsa da, insan etkileşimi bazen kafa karışıklığına ve güvensizliğe yol açabilir. Tüketiciler sigorta şirketlerinin temsilcileriyle konuştuklarında, çoğu zaman sert bir satışla karşılaşırlar ve bir satın alma yapmaya zorlanırlar. Bunu çözmek için sohbet robotları, sigorta arayan tüketiciler için ilk etkileşimleri otomatikleştirebilir ve kendilerine uygun bir ürün seçmelerine izin verebilir.

Sohbet robotları, özellikle randevu alma veya yeniden planlama söz konusu olduğunda, tekrarlayan görevlerin üstesinden gelmek için de değerlidir. Ayrıca, talep bilgileri gibi büyük hacimli verileri işlemek ve acentelerin bireysel vakalarla ilgilenmelerine yardımcı olmak için de kullanılabilirler.

Duygusal zeka oluşturmak, AI'nın sigorta şirketlerinin müşterileriyle bağlantı kurmasına yardımcı olmada etkili olduğu başka bir alandır. Farklı kişilik özelliklerini ve duygularını anlamak, deneyimi her müşterinin ihtiyaçlarına göre uyarlayarak şirketlerin mümkün olan en iyi hizmeti sunmalarına yardımcı olabilir.

5. Ölüm Rezervi:

Ölüm rezervi hayat sigortalarında en önemli süreçlerden biridir. Mevcut bir poliçe sahibinin ölümü veya ölüm rezervi ile ilişkili gelecekteki maliyetlerin hesaplanması, bir sigortacının kârlılığını önemli ölçüde etkileyebilir. Rezerv çok düşükse, sigortacı gelecekteki talepler için yeterince hazırlıklı olmayacaktır; çok yüksekse, sigortacı karlı olmayacaktır.

Ayrılmaya yönelik geleneksel aktüeryal yaklaşım, geçmiş ölüm oranı deneyimlerine dayanmaktadır ve müşteri sağlığı ve yaşam tarzı alışkanlıkları gibi ölüm risklerini etkileyen dış faktörleri içeren daha gelişmiş bir model kullanılarak geliştirilebilir.

Bu modeller "ölüm tablosu" olarak bilinir ve yaş, cinsiyet ve genel sağlık durumuna göre tüketiciler için prim hesaplamak için kullanılır.

Ne yazık ki, geleneksel ölüm tabloları her zaman doğru değildir çünkü bunlar sigorta şirketleri tarafından birkaç yıl boyunca toplanan aktüeryal varsayımlara ve geçmiş verilere dayanmaktadır.

Bu, bu yöntemlerle geleceği doğru bir şekilde tahmin etmek için yeterli veri bulunmayabileceği anlamına gelir ve bu da her zaman kârlı olmaya devam ederken günümüz pazarında rekabetçi kalmak isteyen sigortacılar için rezervasyon yapmayı zorlaştırır.

AI'nın ölüm rezervi olan hayat sigortası şirketlerine yardımcı olmasının bir yolu, bir bireyin yaşam tarzına ve sağlığına dayalı hasar ödemeleriyle ilişkili gelecekteki maliyetleri daha doğru bir şekilde tahmin edebilmeleri için dış faktörleri modellerine dahil etmektir.