ROIPRESS / ESPAÑA / EXPERTOS - Los expertos Antonio Barriendos, Socio y Director de Innovación de AV Group, y Daniel Herrero, Head of Analytics de decide4AI, han participado en un evento virtual, en el que han abordado las dificultades de las compañías a la hora de determinar qué descuentos aplicar a sus asegurados, así como los procedimientos llevados a cabo mediante Machine Learning, para su optimización en la retención de la cartera de clientes.
Antonio Barriendos informó sobre cómo la globalización se ha extendido a un gran número de aseguradoras, lo que ha provocado la búsqueda de nuevos mercados en los que abrirse paso, y por ende, el incremento de una mayor competencia. Además los clientes han adquirido nuevos conocimientos, debido a la facilidad de acceso digital a las distintas ofertas, lo que ocasiona que cada vez sea más difícil retenerlos. Esto ha traído consigo un mayor crecimiento del riesgo de fuga, provocando que esta situación esté más presente en la mente de la mayoría de los directivos de estas compañías.
En este sentido, las aseguradoras sufren el impacto en sus carteras, por lo que buscan conservar a sus clientes, añadiendo servicios extra u ofertas personalizadas a su póliza. Todo ello, manteniendo una comunicación continua y fluida a través de diversos canales.
En este contexto, ¿somos capaces de identificar los patrones de conducta de estos clientes que nos abandonan? Barriendos apostilló, “la clave está en saber si los clientes se marcharán a pesar de lo que hagamos. Para ello, debemos incorporar modelos que nos permitan aprender del pasado y se auto-corrijan con la experiencia actual”.
Por su parte, Daniel Herrero informó sobre la ayuda que pueden ofrecer las últimas tecnologías a las aseguradoras. "Este sector, altamente competitivo, se encuentra más en riesgo que nunca. Las campañas comerciales deben empezar a adaptarse de manera ágil, tanto a los resultados como al entorno; por lo tanto, es importante dirigir bien los recursos y la capacidad económica para gestionar estos descuentos".
Machine Learning utiliza técnicas analíticas avanzadas, que ayudan a distribuir entre los clientes los descuentos de forma idónea, teniendo en cuenta los objetivos de la compañía y las características del cliente. Mediante esta herramienta, Daniel Herrero mostró las diferentes estrategias con las que las aseguradoras pueden trabajar, para ver el impacto antes de determinar qué campaña es idónea.
Esta herramienta usa dos modelos que permiten acotar las predicciones. Por un lado, el Modelo de Fuga del Cliente, que ayuda a saber si se asignan esos descuentos a las personas que no tengan una posibilidad de fuga. Y, por otro lado, el Modelo de Elasticidad al Precio, que muestra como de sensibles son las personas a quedarse dentro de la compañía, dependiendo del descuento ofrecido.
Otro patrón independiente es el Modelo de Optimización, que simula cómo tratar de retener al cliente que sea más rentable para la compañía, con el fin de acabar el año con una cartera que aporta mayor beneficio. Según Daniel Herrero, “la decisión a tomar es cuánto presupuesto debemos destinar a las personas, a las que se les va a asignar un descuento. Por ejemplo, en el seguro del automóvil los datos que utilizamos son las características de los asegurados, del vehículo, siniestros, historia de precios ofertados, etc. Una vez tengamos esos datos, generamos el modelo de fuga y elasticidad, y adaptamos estos modelos al colectivo al que nos dirigimos.”
En definitiva, los directivos de AV Group y Decide4AI concluyeron: "las ventajas del uso de los modelos tecnológicos permiten conseguir maximizar la rentabilidad de la cartera de clientes, así como minimizar su riesgo de fuga".
