Big Data ¿la pieza clave para los seguros digitales?

Desde siempre, la industria aseguradora ha recopilado una gran cantidad de datos de sus clientes; sin embargo, es uno de los sectores que más ha postergado el aprovechamiento de esta herramienta comercial para desarrollar propuestas innovadoras en el mercado. nn nnConforme la sociedad se involucra cada vez más en la era digital, el volumen de datos que se generan cada día incrementa de manera exponencial al grado que ha sido necesario definir este fenómeno a lo que hoy conocemos como Big Data.nn nnA lo largo de este blog hablaremos sobre el uso del Big Data en los seguros, los conceptos relacionados a esta herramienta y la propuesta de valor en los productos aseguradores.nn n

Básicos para entender el Big Data

n nnPara comprender la importancia del Big Data y su valor comercial, comenzaremos explicando tres conceptos imprescindibles: Big Data, Dark Data y Big Data Analytics.nn n

¿Qué es Big Data?

nBig Data es una combinación de datos a gran escala (masivos) que pueden ser estructurados, semiestructurados y no estructurados. Estos datos son recopilados por organizaciones con el fin de extraer información y analizarla mediante otras tecnologías como: Machine Learning, modelos predictivos y otras tecnologías de análisis avanzado.nn nnLas características que definen el Big Data se conocen como las 3 V’s que son:nn n

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• Velocidad: Las personas generamos información de manera acelerada, por lo que los datos aumentan significativamente cada día.

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• Variedad: La naturaleza de los datos está en constante cambio por lo que es necesario que se clasifiquen y analicen en categorías y criterios específicos.

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• Volumen: Quizá el elemento clave del Big Data. La capacidad de almacenamiento está calculada en Petabytes que equivale a 1,024 GB.

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n nnConforme la tecnología aumenta, se han añadido más cualidades a la definición original de Big Data.nnnnLos sistemas que procesan y almacenan este tipo de información se han convertido en un básico en la infraestructura informática de las empresas que apuestan por el valor agregado del Big Data.nn n

¿Qué es Dark Data?

n nnEn el espectro de datos que conforman el Big Data encontramos un grupo de información denominado Dark Data o Datos Oscuros que se refiere a los activos de información que las organizaciones recopilan, procesan y almacenan durante las actividades empresariales regulares, pero que no son utilizados para otro fin.nn nnUna de las principales razones por la que el Dark Data es excluido se debe a que las organizaciones prefieren información cuyo valor pueda verse “a simple vista”. La agrupación de datos que cumple con esta característica son los Datos Estructurados, por ende, se suele excluir a los datos No Estructurados. nn nnSin embargo, con un correcto tratamiento, los Datos Oscuros pueden ofrecer soluciones atractivas en las organizaciones. Para conseguirlo es necesario seguir un flujo de trabajo:nn n

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• Analizar la cantidad de información que tiene la empresa. Es importante tener conocimiento de dónde se encuentra, los tipos de datos y la forma de acceder a ellos.

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• Una vez identificados, es necesario que se clasifiquen para comprender mejor la información y con base en ello, determinar la mejor manera de procesarlos.

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• Finalmente, es indispensable que se clasifique el valor de los datos para poder filtrar lo que beneficia las operaciones comerciales de lo que es prescindible.

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n nnSe estima que el 80% de la información actual es considerada Dark Data, por lo que centrar esfuerzos en un correcto análisis representa el acceso a nuevas perspectivas empresariales fundamentadas en hábitos de consumo.nn n

¿Qué es Big Data Analytics?

nFinalmente, Big Data Analytics es el proceso que se utiliza para extraer la información significativa del Big Data. Para que la información tenga valor empresarial, es necesario que exista un método de estudio que interprete su potencial. nn nnEl análisis de Big Data ofrece ventajas en las organizaciones como una toma de decisiones consciente, la prevención de fraude o el diseño de nuevos productos.nn nnExisten cuatro formas principales en las que funciona el Big Data Analytics: nn n

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1. Análisis descriptivo: Resume datos anteriores en un formato de fácil lectura para las personas. Este tipo de analítica es ideal para crear informes como presupuestos, ingresos, ganancias, número de ventas, etc.

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2. Análisis de diagnóstico: Se utiliza para conocer el origen de un problema. Entre las técnicas de este tipo de análisis encontramos el desglose, la extracción y recuperación de datos, entre otros.

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3. Análisis predictivo: Se recurre a datos anteriores y actuales para proponer una visión futura. Este análisis utiliza herramientas como Inteligencia Artificial, Machine Learning o minería de datos con el fin de anticipar un comportamiento futuro basado en resultados anteriores. 

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4. Análisis prescriptivo: Determina una solución a un problema en particular. Se trata de una combinación de análisis descriptivo y predictivo apoyado en la Inteligencia Artificial. 

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¿Cómo funciona el Big Data?

n nnEl tratamiento correcto de la información que arroja el Big Data ofrece soluciones de alto valor para las organizaciones. Sin embargo, es indispensable que este análisis esté bien direccionado en función de los datos disponibles y los objetivos comerciales que se buscan alcanzar. nn nnDespués de que los datos son recopilados y analizados, se hace uso de otras áreas de estudio como Data Science, Machine Learning, Modelos predictivos, Minería de datos, entre otras.nn nnAlgunas variantes de análisis que pueden ser utilizadas en conjunto con las tecnologías mencionadas anteriormente incluyen:nn n

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• Análisis comparativo: Permite examinar métricas de comportamiento, así como la participación de los consumidores en tiempo real para comparar productos, servicios y marcas con la de los competidores.

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• Social Media Listening: Muestra lo que los usuarios comentan acerca de una marca o producto. Estas opiniones son útiles para identificar áreas de oportunidad y encontrar segmentos de mercado que puedan convertirse en clientes potenciales.

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• Análisis de Marketing: Es uno de los análisis básicos que permite optimizar esfuerzos en campañas de mercadotecnia, servicio al cliente, oferta de productos, entre otras actividades de distribución.

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• Análisis de satisfacción: Los datos que se recopilan sobre los consumidores pueden ser analizados para conocer cómo se sienten respecto a una marca, producto o servicio. Es decir, el nivel de satisfacción, los posibles problemas y la forma en que se puede mejorar el servicio al cliente.

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El aprovechamiento de Big Data en la oferta de seguros

n nnLa importancia de la información se ha maximizado no solo en la industria de los seguros, sino en todos los sectores que operan en el mercado, conforme las personas demandan productos y servicios cada vez más específicos.nn nnEn entradas anteriores hemos hablado sobre diferentes tecnologías que promueven el avance a la era digital del ecosistema asegurador, sin embargo, es necesario que exista una colaboración directa con el Big Data para que estas herramientas aporten valor en los procesos empresariales.nn nnEl análisis y procesamiento de información masiva ofrece ventajas particulares en el sector de seguros, tanto para empresas como para consumidores, entre los más destacables encontramos: nn n

Adquisición de clientes

nPara que cualquier organización sea rentable debe contar con una cartera de clientes que le generen ingresos.nn nnLas personas generamos grandes cantidades de datos cada día que en su mayoría no son aprovechados de la mejor manera. Al analizar y procesar la información que se genera en línea, las empresas pueden comprender mejor los hábitos, intereses y necesidades de las personas y en función de este análisis, es posible desarrollar estrategias de marketing dirigidas a sectores muy específicos y con un mayor nivel de certeza. nn nnEl seguimiento del comportamiento de los consumidores es mucho más eficiente que los métodos tradicionales como encuestas o cuestionarios.nn n

Retención de clientes

nNo basta con que las aseguradoras se enfoquen en atraer nuevos clientes, también es necesario mantenerlos.nn nnAsí como es posible conocer información del exterior, las organizaciones pueden tener acceso y control de datos internos que permitan a los algoritmos predecir signos de insatisfacción por parte de los clientes. nn nnAl trabajar con esta información, las empresas pueden tomar decisiones y elaborar estrategias que permitan incrementar la retención de clientes.nn n

Evaluación de riesgo

nUno de los quehaceres indispensables de todas las  compañías de seguros es la diversificación de los riesgos.nn nnEl análisis de Big Data permite eficientar los procesos de evaluación de riesgos y categorizar a los asegurados en función de sus perfiles. En el proceso de suscripción, las aseguradoras pueden indagar a través de modelos predictivos para encontrar irregularidades o factores de riesgo que muchas veces no son perceptibles a simple vista. nn nnLo anterior permite la oportunidad de ofrecer pólizas más “a la medida” con base en datos cuantificables y medibles.nn n

Detección y prevención de fraude

nLos actos fraudulentos representan uno de los mayores desafíos en la industria aseguradora. nn nnAl utilizar Big Data junto con otras tecnologías como Machine Learning, las instituciones de seguros pueden identificar patrones en los fraudes o intentos de fraudes realizados anteriormente y compararlos con nuevas alertas o perfiles que puedan ser sospechosos.nn n

Reducción de costos

nEl uso de tecnología en los procesos empresariales sin duda permite una mayor eficiencia que, eventualmente, conlleva a una reducción de costos.nn nnUna vez más, la colaboración entre Big Data con otras herramientas digitales que permitan la automatización de procesos manuales, optimizan las actividades cotidianas dentro de las organizaciones.nn nnLejos de ser una amenaza para los colaboradores, la automatización en la cadena de valor permite que las personas enfoquen sus esfuerzos en actividades que requieran un mayor nivel de análisis dejando a las máquinas las tareas repetitivas.nn n

Personalización

nOfrecer seguros “únicos y a la medida” es una de las grandes apuestas del ecosistema asegurador en los últimos años. nn nnEl análisis de Dark Data y otros elementos de Big Data permite un panorama más amplio de las demandas de los consumidores, lo que se traduce en productos y servicios con mayor nivel de personalización.nn nnLos seguros apoyados en Big Data y otras tecnologías como uso de API o telemática suponen una colaboración interconectada no solo con partners de la industria sino con terceros fuera del sector.nn n

En resumen…

n nnEl uso de Big Data en la industria de seguros representa una solución indispensable en cuanto se busca una propuesta innovadora de seguros. nn nnCon el apoyo de otras tecnologías de la Inteligencia Artificial, los datos se convierten en una herramienta poderosa que beneficia a las empresas y usuarios en el ecosistema asegurador, además de impactar directamente los procesos de la cadena de valor de los seguros.