保険 企業は日々大量のデータを収集しています。 しかし、このデータを再構築して、最も忠実な顧客の購入パターンを正確に予測するために使用できるとしたら? そして、適切な時期に適切なオファーや割引を提供することで、顧客がサービスを更新することをどのように促すことができるかについての洞察が得られるとしたら?

保険における予測分析 可能にすることができます。 

おそらく、あなたが最初に始めたとき、 保険 今後数年間で利用できるようになる強力なツールやテクノロジーに、あなたが十分に注意を払っていないかもしれません。 世界的なパンデミックの結果、いくつかの保険会社は時代遅れの保険を廃止することを余儀なくされました。 分析論 モデルを作成し、データ駆動型フレームワークを使用してリアルタイムの予測を抽出します。

保険に予測モデリングを組み込む方法についてのヒントを探している場合は、次のヒントが役立ちます。

市場調査を実施する

市場調査と実行可能性テストは、デジタル プロジェクトを開始するための重要な要素です。 実装の長所と短所をリストすることから始めて、その効果を視覚化できます。 予測分析 保険では、あなたのビジネスに影響を与えます。 それをテストしてサンプル データを収集し、予測分析の適用が大幅な後押しをもたらす領域を見つけることもできます。 例えば、 予測分析 保険引受においては、収益性の高いベンチャーになる可能性があります。 逆に、解決したい問題を特定し、予測分析を使用してそれらを解決する方法を理解することもできます。 このような実験を行うことで、イニシアチブを続行する必要があるかどうかについて重み付け分析を行うことができます。

マーケティングを強化するために使用する

予測分析は行動ベースを推進できます マーケティング 望ましい結果を得るために。 これは簡単な成果であり、保険の実現目標における予測分析に加えて機能することができます。 さらに、すぐに結果を出すのに非常に有効です。

たとえば、顧客が少し離れているか、別の顧客にシフトしていることに気付いた場合は、リターゲティング キャンペーンを開始できます。 ベンダー. 同様に、リード プロファイルをスキャンして、あなたの製品を購入する可能性が高い人をリストアップして、パーソナライズを提供できるようにすることができます。 どちらの場合も、顧客を後押ししたり、チャーンを防ぐために介入したりするために可能なアクションを予測できます。

既存のデータを収集してスクラブする

データが予測分析モデルの原動力であることを考えると、適切なデータを見つけることが正しい方向性につながります。 したがって、アクションの最初の行は、すべてのソース、CRM ソフトウェア、MarTech スタックなどからできるだけ多くのデータをキャプチャすることです。 したがって、次のコースは、データをクレンジングして、予測分析モデルですぐに利用できるようにすることです。

KPIの設定と測定

他のデジタル ソリューションと同様に、測定可能な KPI を定義し、実装と実行のさまざまな段階でパフォーマンス分析を行うためのベンチマークを設定する必要があります。 まず、現在のモデルに関するデータと、保険に予測分析を導入した後に予測される上昇率を把握することから始めます。 前者をベースラインとして、後者をベンチマークとして保持します。 さらに、これらの KPI は、予測分析への道のりの重要なポイントを示すマイルストーンにも対応している必要があります。

予測モデルの評価を続ける

予測モデリング フレームワークを設定したら、そのライフサイクル全体でパフォーマンスのテストと検証を継続する必要があります。 この継続的な改善の道により、システムの問題とボトルネックを発見し、合理化する方法についての洞察を得ることができます。 異常な状況に餌を与えて、予期しないシナリオに備えるように訓練することもできます。

未来を予測する準備はできていますか?

保険引受やリスク評価における予測分析により、当て推量をすべて排除できます。 上記のヒントを使用して、保険をあなたの保険ビジネスの不可欠な部分にし、成長と発展の新たな高みに触れてください!

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出典: https://datafloq.com/read/5-best-tips-adopting-predictive-analytics-insurance/15359