Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
„Digital vernetzte Geschäftsprozesse stellen die umfassendste, agilste, innovativste, kreativste und emotionalste Art der Geschäftsabwicklung dar.“
Die Worte von Dr. Henna Karna, Geschäftsführerin und Chief Data Officer von XL Catlin, auf die Frage, wie die Versicherungsbranche in der Zukunft aussehen wird.
Die vollständige Vernetzung in der Versicherungsbranche birgt zwei Herausforderungen. Erstens die Akzeptanz von Technologien zur Vereinfachung von Geschäftsprozessen, wie beispielsweise der Einsatz von GIS-Technologie zur Überprüfung der Echtheit von Schadensmeldungen oder die Implementierung eines Enterprise Performance Management Systems zur Sicherstellung des reibungslosen Ablaufs zwischen den Abteilungen.
Zweitens geht es darum, die generierten Daten zu nutzen, deren Menge in diesem Sektor aufgrund zunehmender Regulierung und unsicherer Zeiten traditionell gering war. Da Verbraucher jedoch immer digitaler agieren und Produkte und Preise online vergleichen, verändern sich die Entscheidungskriterien. Durch dieses Verhalten entstehen neue Datenkontaktpunkte, deren Nutzungsmöglichkeiten enorm sind.
Bei all den anstehenden Veränderungen wird letztendlich derjenige Marktführer sein, der das beste Kundenerlebnis bieten kann, wobei die Nutzung der Daten von zentraler Bedeutung ist.
Obwohl die Datennutzung in der Versicherungsbranche traditionell eher gering ist, hat sich in letzter Zeit einiges getan. Lesen Sie beispielsweise den vorherigen Artikel über Anwendungsfälle von Analysen für Versicherungsunternehmen . Auf dem Weg zu einem datengetriebenen Versicherungsunternehmen müssen Unternehmen daher ihren Umgang mit Daten überdenken und ihre verschiedenen Datenbestände gezielt ausbauen, um maximalen Mehrwert zu generieren.
Im Zuge der digitalen Transformation ist es entscheidend, die möglichen Chancen zu erkennen und zu nutzen, um je nach Bedarf und aktueller Situation passende Markteintrittsstrategien zu entwickeln. Datenanalysen helfen dabei, diverse Probleme zu lösen , die in den verschiedenen Phasen des Kundenlebenszyklus einer Versicherung auftreten – von der Akquise bis zum After-Sales-Service.
1. Kundengewinnung:
Das Verständnis des ersten Interaktionspunkts ist von entscheidender Bedeutung, da die Daten und ihre Kanäle (Website, E-Mail, Empfehlung, soziale Medien, Agent usw.) zahlreiche Informationen liefern können. Laut einem aktuellen Bericht von Bain schließen Versicherungskunden auch Verträge für Zusatzleistungen ab, die über die eigentlichen Versicherungspolicen hinausgehen und sich nur mithilfe der Daten analysieren lassen. Einige Bereiche, in denen Datenanalysen zur Kundengewinnung eingesetzt werden können, sind:
- Wirksamkeit der Kampagne
- Upselling und Cross-Selling von Zusatzleistungen
- Ausgabenoptimierung
- Agentenproduktivität
Mithilfe von Business-Intelligence-Tools lassen sich die Probleme verschiedener demografischer Gruppen und Kundensegmente ermitteln, was wiederum bei der Analyse der Marketingbudgets und -ausgaben für die Zukunft hilfreich sein kann.
2. Produktpreise:
Wir leben nicht mehr in einer Welt, in der Standardlösungen gelten. Durch die richtige Kundensegmentierung können wir hohe Konversionsraten erzielen, indem wir sicherstellen, dass jeder Kunde die passende Versicherungspolice erhält. Zudem bleiben wir über die Preise der Wettbewerber informiert und können mithilfe von Schadenmodellierung und automatisiertem Underwriting die Versicherungsprämien so bestimmen, dass die Rentabilität gewährleistet ist. Mit prädiktiver Analytik lässt sich die manuelle Bewertung und einfache statistische Analyse durch datenbasierte Vorhersagen ersetzen. Dies reduziert manuelle Eingriffe, verbessert die Qualität und behält gleichzeitig das Risiko im Griff.
3. Risikoanalyse:
Mithilfe prädiktiver Analysen und qualitativ hochwertiger Kundendaten können Versicherungsnehmer in Hoch- und Niedrigrisikogruppen eingeteilt und das potenzielle Risiko für die Verbraucher bewertet werden. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, zukünftige Aktivitäten wie Kostenverteilung, Prämienberechnung und Betrugsanalyse entsprechend zu planen und zu minimieren. Techniken wie Was-wäre-wenn-Analysen und szenariobasierte Simulationen tragen ebenfalls dazu bei, Risiken in anderen Szenarien zu verstehen und Unternehmen darauf vorzubereiten.
4. Schadenmanagement:
Die Bearbeitung von Schadensfällen ist ein zentraler Aspekt für die Versicherungsbranche. Hierbei gilt es, Schadensfälle zu regulieren und gleichzeitig mögliche Betrugsfälle aufzudecken. Analysen können dabei helfen:
- Propensity-Modellierung
- Automatisierte Schadensmeldung (FNOL) – Erste Verlustmeldung
- Reduzierung der Schadenszyklen
- Subrogationsanalyse
- Aufdeckung von Schadensbetrug
- Aufspüren unglaubwürdiger Behauptungen mithilfe von GIS-Daten
Darüber hinaus können mögliche Rechtsstreitigkeiten frühzeitig erkannt werden, um ein Eingreifen zu ermöglichen und die Kosten für das Unternehmen zu reduzieren. Außerdem können Techniken wie Text Mining eingesetzt werden, um riesige Datenmengen zu analysieren.
5. Kundendienst/Betrieb nach dem Verkauf:
Dies ist eine der wichtigsten Unterstützungsmaßnahmen, um ein positives Kundenerlebnis während des gesamten Versicherungszyklus zu gewährleisten. Einige Bereiche, die durch Digitalisierung verbessert werden können, sind:
- Automatisierung der Schadensmeldung
- IVR-Anrufantworten
- Beschwerdeverfahren
- Chatbot
Darüber hinaus kann die Analyse der verfügbaren Daten aus den Anruftrends beim Personalmanagement zur Optimierung der Ressourcenzuweisung beitragen und auch die Leistungsindikatoren (KPIs) oder die Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizieren.
6. Datenmanagement:
Dies ist ein Schlüsselbereich, sowohl im Hinblick auf regulatorische Vorgaben, die ein agiles Datenmanagement mit strengen Datenqualitätsanforderungen erfordern, als auch auf den Datenschutz und die Datensicherheit, die von den zunehmend digital versierten Verbrauchern im heutigen Kontext erwartet werden. Ohne geeignete Datenmanagementtechniken würde die Datenextraktion und -transformation zudem mehr Zeit in Anspruch nehmen und höhere Kosten für das Unternehmen verursachen. Ein gut durchdachter Datenmanagementplan mit Cloud-Diensten trägt dazu bei, kurze Bearbeitungszeiten für Kunden, Unternehmen und Versicherer zu gewährleisten.
Datenmanagement und -visualisierung spielen in allen Funktionen eine Rolle, um ein besseres Verständnis der finanziellen Lage anhand der zu messenden Kennzahlen zu ermöglichen. Der Übergang von Tabellenkalkulationen zu Dashboards trägt ebenfalls dazu bei, die wichtigsten Fokusbereiche zu verstehen.
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Nutzen Sie Ihre Daten optimal, indem Sie Ihre Datenbedürfnisse verstehen und personalisierte Lösungen entsprechend Ihren Anforderungen einsetzen.
Wir können sehen, dass die Datenanalyse jede Phase des Kundenlebenszyklus in der Versicherungswirtschaft verändert, von Kernaktivitäten wie Risikoprüfung, Regressabwicklung usw. bis hin zu unterstützenden Aktivitäten wie Prozessautomatisierung oder Kostenoptimierung.
Datenanalysen helfen dabei, Schadensschätzungen genauer zu berechnen und das Kundenverhalten sowie die Ergebnisse von Schadensfällen besser zu verstehen, was letztendlich zu Effizienzsteigerungen führt. Analysen liefern das nötige Fachwissen, um alle Prozesse umfassend zu betrachten und mit einem datengestützten Ansatz eine zukunftsweisende Perspektive zu entwickeln.
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