보험 기업은 매일 대량의 데이터를 수집합니다. 그러나이 데이터를 재구성하여 가장 충성도가 높은 고객의 구매 패턴을 정확하게 예측하는 데 사용할 수 있다면 어떨까요? 그리고 적시에 적절한 제안과 할인이 어떻게 고객이 서비스를 갱신하도록 할 수 있는지에 대한 통찰력을 제공 할 수 있다면 어떨까요?

보험의 예측 분석 가능하게 할 수 있습니다. 

처음 시작할 때 보험 향후 몇 년 동안 사용할 수있는 강력한 도구와 기술에 충분한주의를 기울 였을 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다. 세계적인 유행병의 여파로 여러 보험 회사가 오래된 분석 모델을 만들고 데이터 기반 프레임 워크로 전환하여 실시간 예측을 추출합니다.

보험에 예측 모델링을 통합하는 방법에 대한 팁을 찾고 있다면 다음과 같이 도움이 될 것입니다.

시장 조사 수행

시장 조사 및 실행 가능성 테스트는 디지털 프로젝트를 시작하는 데 중요한 구성 요소입니다. 구현의 장단점을 나열하여 시작하고 그 효과를 시각화 할 수 있습니다. 예측 분석 보험에서 귀하의 비즈니스에 영향을 미칠 것입니다. 이를 테스트하여 샘플 데이터를 수집하고 예측 분석의 적용으로 상당한 향상을 가져올 영역을 찾을 수도 있습니다. 예를 들면 예측 분석 보험 인수에서 유리한 벤처가 될 수 있습니다. 반대로 해결하려는 문제를 식별하고 예측 분석을 사용하여 해결하는 방법을 확인할 수 있습니다. 이러한 실험을 통해 이니셔티브를 진행해야하는지 여부에 대한 가중치 분석을 수행 할 수 있습니다.

파워 마케팅에 사용

예측 분석은 행동 기반 마케팅 원하는 결과를 얻으려면. 이는 간단하지 않은 결실이며 보험 실현 목표에 대한 예측 분석 기능을 추가 할 수 있습니다. 또한 즉각적인 결과를 제공하는 데 매우 효과적입니다.

예를 들어 고객이 약간 이탈하거나 별도의 사이트로 이동하는 것을 발견하면 리 타게팅 캠페인을 시작할 수 있습니다. 공급 업체. 마찬가지로, 리드 프로필을 스캔하여 제품을 구매할 가능성이 더 높은 사람들을 선정하여 개인화를 제공 할 수 있습니다. 두 경우 모두 가능한 조치를 예측하여 고객을 앞으로 밀거나 이탈을 방지하기 위해 개입 할 수 있습니다.

기존 데이터 수집 및 스크럽

데이터가 예측 분석 모델을 지원하므로 올바른 데이터를 찾는 것이 올바른 방향을 제시 할 수 있습니다. 따라서 첫 번째 조치는 모든 소스, CRM 소프트웨어, MarTech 스택 등에서 가능한 한 많은 데이터를 캡처하는 것입니다. 수량 외에도 데이터 품질은 보험에서 예측 모델링의 정확성을 결정하는 데 중요한 역할을합니다. 따라서 다음 과정은 데이터를 정리하고 예측 분석 모델에서 쉽게 사용할 수 있도록 만드는 것입니다.

KPI 설정 및 측정

모든 디지털 솔루션과 마찬가지로 측정 가능한 KPI를 정의하고 벤치 마크를 설정하여 다양한 구현 및 실행 단계에서 성능 분석을 수행해야합니다. 보험에 예측 분석을 도입 한 후 현재 모델과 예상 상승률에 대한 데이터를 캡처하여 시작하십시오. 전자는 기준으로, 후자는 벤치 마크로 유지하십시오. 또한 이러한 KPI는 예측 분석을 향한 여정의 핵심 포인트를 표시하기 위해 마일스톤과 일치해야합니다.

예측 모델 계속 평가

예측 모델링 프레임 워크를 설정 한 후에는 수명주기 동안 성능을 계속 테스트하고 검증해야합니다. 이러한 지속적인 개선 경로를 통해 시스템의 문제와 병목 현상을 발견하고이를 간소화 할 수있는 방법에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 예상치 못한 시나리오에 더 잘 대비할 수 있도록 비정상적인 상황을 제공 할 수도 있습니다.

미래를 예측할 준비가 되셨습니까?

보험 인수 또는 위험 평가의 예측 분석을 통해 모든 추측을 제거합니다. 위의 팁을 사용하여 보험 사업의 필수 부분으로 만들고 새로운 성장과 발전을 이루십시오!

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