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- Los algoritmos de machine learning le dan otro enfoque a los seguros y los convierten en productos más personalizados, asertivos y rentables, señala Iara Guzmán
- La fuerza de ventas que abrace esta metodología podrá aprender de sus errores, mejorará su propuesta de valor y eliminará tareas de poca cuantía, apunta la especialista en ciencia de datos
- Los gustos de los consumidores son cada vez más diversificados, por lo que es vital que las aseguradoras ordenen la información y la exploten para mejorar su rentabilidad
Por: Marcos Medina
@MmedinaMarcos
Durante décadas, la industria aseguradora se ha enfrentado al difícil escollo de manejar riesgos y encontrar, con el uso de cálculos matemáticos y algoritmos, la mejor prima posible para sus clientes. Los tiempos han cambiado, y el consumidor está obligando a las compañías de seguros a esforzarse como nunca antes por mejorar sus propuestas de valor, de manera tal que construyan el mejor producto posible con el sello distintivo de todo negocio en estos tiempos: inteligencia.
Los agentes de seguros y las áreas de comercialización no han podido escapar de esta transformación, y hoy en día se enfrentan al enorme reto de mutar en sus estrategias, de adaptarse a la nueva dinámica del negocio y encontrar, con las herramientas digitales disponibles, el mejor modo de prospectar y vender coberturas, lo cual los ha conducido hasta machine learning, un recurso tecnológico que permite grandes aportes a la solución.
La tecnología machine learning constituye una disrupción capaz de aprender automáticamente de los datos y es el aliado ideal para que los agentes y las compañías de seguros mejoren sus ventas, ya que permite aumentar los índices de asertividad e incluso aprender de los errores, afirmó Iara Guzmán, gerente de Desarrollo de Negocios de OPI Analytics, empresa mexicana que diseña herramientas tecnológicas de análisis de datos para la toma de decisiones.
En entrevista con este medio, la especialista en ciencia de datos puntualizó que frente a las nuevas exigencias del mercado y ante un consumidor que se perfila como nativo digital, difícil de sorprender, es indispensable que la fuerza de ventas de las aseguradoras abrace tecnologías como machine learning, ya que a través de estas herramientas podrán mejorar su propuesta de valor y eliminar tareas de poca cuantía, todo ello bajo la premisa de eficientar los procesos y aumentar sus índices de rentabilidad.
Guzmán explicó que machine learning es una innovación disruptiva capaz de procesar información por sí misma y de tomar decisiones sin necesidad de que éstas sean programadas. Puntualizó que, a diferencia de lo que ocurre con otras herramientas digitales, en ésta el aprendizaje de datos puede crear algoritmos que son capaces de estudiar comportamientos a partir de un patrón de datos; es decir, machine learning tiene la habilidad de analizar aspectos particulares y concretos que generan un resultado de aplicación general.
El algoritmo de machine learning logra concretar adivinanzas educadas para obtener un resultado óptimo. Lo fascinante de la aplicación es que puede analizar al mismo tiempo características, gustos, edades y géneros; o sea, es omniabarcante gracias a la capacidad de cómputo que existe en la actualidad, que puede examinar grandes volúmenes de información, asentó Guzmán.
Para el caso concreto de la industria aseguradora, Guzmán declaró que, a diferencia de los algoritmos tradicionales que se utilizan desde hace medio siglo, el de machine learning posee la cualidad de aprender; entonces, en lugar de realizar asignaciones aleatorias, descubre nuevos comportamientos y patrones que permiten conocer mejor a los clientes, mejorar el cálculo del riesgo asociado y definir el precio de la prima.
Una segunda área de acción de machine learning, continuó la especialista de OPI Analytics, tiene que ver con el área comercial de las compañías de seguros. En tal sentido, señaló que estas herramientas permiten mejorar la fidelización de los clientes, ya que dejan atrás el tradicional análisis descriptivo y lo convierten en uno predictivo.
“La ciencia de datos nos va a permitir anticiparnos a lo que va a suceder; por lo tanto, cuando el algoritmo vaticine que un cliente ya no quiere renovar su póliza, la fuerza de ventas podrá idear una estrategia de retención a través de una correcta personalización y adecuación de los productos, de manera que se podrán atender las verdaderas necesidades del cliente”, añadió.
Segmentación como revulsivo ante la exigencia
En materia de marketing, machine learning también puede modificar radicalmente la operatividad de las áreas de comercialización de las empresas y romper viejos paradigmas, dijo Iara Guzmán. La especialista apuntó que por medio de estas herramientas los agentes de seguros logran mejorar sus estrategias de prospección.
“Con machine learning, las compañías de seguros podrían darse cuenta de que la inversión en radio o en televisión ya no es tan eficaz como en el pasado. Además, estas herramientas permiten impulsar pequeños experimentos en plataformas digitales, con lo que se desarrollaría un marketing que no es lineal; por lo tanto, es una herramienta dinámica que identifica el cambiante comportamiento del consumidor”, detalló.
Iara Guzmán aseguró que en la actualidad los gustos de los consumidores son cada vez más diversos; por ello exhortó a las compañías de seguros a adoptar tecnologías como machine learning. “Es necesario que las aseguradoras identifiquen los diversos perfiles del cliente, ya que solo así se podrá llegar a ellos por medio de mensajes mucho más acordes y a través de los canales de distribución que tengan más sentido”, agregó.
Sensibilización, irremplazable
Guzmán reconoció que en la actualidad es todo un reto comercializar productos como los seguros, puesto que los patrones de consumo se están transformando radicalmente y los estilos de vida en sociedades como la mexicana son cada vez más heterogéneos.
Ante esta realidad, la especialista en ciencia de datos destacó que herramientas como machine learning tienen la capacidad de procesar un gran volumen de datos y variables de forma eficiente; sin embargo, aclaró que el aprendizaje que lleve a cabo una máquina no debe considerarse como un sustituto del agente de seguros, sino como un complemento en el proceso de toma de decisiones.
“La sensibilidad en el negocio de los seguros va a seguir siendo un factor determinante, visto que las máquinas no pueden, por ahora, descifrar sentimientos y emociones; por lo tanto, esta herramienta, machine learning, es un complemento que les otorga mayor certidumbre a las decisiones”, explicó Guzmán.
La representante de OPI Analytics advirtió también sobre el riesgo que correrían las compañías de seguros en caso de no abrazar tecnologías como machine learning. Aseguró que los competidores que entiendan los enormes dividendos que generan las nuevas tecnologías disruptivas tomarán ventaja frente a los que no lo hagan.
“Sin machine learning, las áreas de comercialización de las aseguradoras seguirán dejando de lado nichos de mercado que tradicionalmente no se han podido atender por falta de información. Creo que hay una enorme posibilidad de expandir el mercado; sin embargo, esto solo será posible si las aseguradoras mejoran sus procesos internos y dejan atrás los esquemas de trabajo tradicionales”, especificó.
Iara Guzmán indicó que en la actualidad la información es crucial para darles un nuevo enfoque a los seguros, puesto que ésta es la base para predecir comportamientos futuros a partir de antecedentes históricos.
“Machine learning es una herramienta que consolida y refuerza en gran medida los procesos internos de las compañías de seguros y que va más allá de las ventas, puesto que ayuda a mejorar el crecimiento de la organización, refuerza las áreas de comercialización y permite que se conozca el nivel de aceptación de las propuestas de valor, dijo Guzmán, para concretar diciendo que las ventajas son incuestionables y las compañías de seguros no deben seguir posponiendo una transformación digital que es inevitable”.