Quels sont les atouts de l’analyse prédictive dans le secteur de l’assurance ?

Le traitement des données est aujourd’hui au cœur de toutes les attentions. Tant sur le plan de la sécurité de la collecte que de l’éthique de leur analyse, l’utilisation des données personnelles fait polémique. Afin de réglementer cette pratique et permettre aux entreprises d’utiliser les masses de données disponibles, les états européens ont mis en place le RGPD. Grâce à ce règlement, les acteurs du monde de l’assurance peuvent utiliser les nombreuses données à leur disposition afin de proposer les offres et produits les mieux adaptés à leur clientèle. Pour adapter leur offre, les compagnies vont faire appel à différentes solutions de traitement et notamment l’analyse prédictive.

L’entrée de l’assurance dans l’ère du Big Data

L’utilisation des données personnelles est un sujet particulièrement sensible dans la mesure où cette pratique peut représenter un risque pour la sécurité de la vie privée. Appliqué au marché de l’assurance, le Big Data peut néanmoins avoir des effets bénéfiques, et ce, autant pour les assurés que les assureurs. En effet, l’amélioration du profilage et la proposition de contrats adaptés aux besoins des assurés permet d’offrir des protections sur-mesures et donc d’améliorer la satisfaction client. Cette amélioration du service pour les assurés est donc permise grâce à un traitement et une analyse précise des données à disposition des compagnies. Les avantages se font donc ressentir pour les assurés mais également pour les assureurs qui réduisent leurs coûts et améliorent leur chiffre d’affaire grâce à une meilleure anticipation des risques. Afin de profiter des avantages du Big Data, il est nécessaire pour les assureurs d’adopter les nouvelles techniques de traitement de l’information, parmi lesquelles on retrouve l’analyse prédictive.

A quoi sert l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive est apparue avec l’émergence du Big Data et la possibilité pour les entreprises d’améliorer leur connaissance client. Parmi les différentes techniques de traitement des données, l’analyse prédictive s’inscrit dans une recherche d’informations pertinentes pour mieux connaître les comportements clients et prédire les évolutions du marché. Afin d’anticiper les tendances, l’analyse prédictive se base sur les masses de données clients, leurs comportements et habitudes. Plus le nombre de données sera important, plus les prédictions issues de cette analyse seront précises. Même si les résultats ne peuvent être entièrement garantis, l’analyse prédictive est un bon indicateur pour anticiper les futures tendances.

Quel rôle pour l’analyse prédictive dans l’assurance ?

Le secteur de l’assurance fait partie des pionniers en matière d’utilisation des données. En effet, afin d’évaluer les risques, les professionnels du secteur utilisent les données collectées afin d’établir des modèles prédictifs. Pour améliorer la gestion du risque client, les compagnies utilisent notamment des méthodes de scoring basées sur leurs données clients. Grâce au développement de l’Intelligence Artificielle, les assureurs disposent désormais d’outils encore plus performants pour optimiser leur activité et leur connaissance client. A partir de cette technologie, il va donc être possible d’élaborer des modèles prédictifs pour répondre à différents objectifs :

  • Evaluation rapide et fiable du risque client et du risque de fraude
  • Amélioration de l’identification de la “valeur client”
  • Automatisation de certaines tâches
  • Réduction des coûts (gestion, fraude…)
  • Proposition de produits sur-mesure et attractifs selon les profils clients

En plus de gagner du temps sur des tâches quotidiennes et proposer de meilleurs produits aux assurés, l’analyse prédictive va ainsi permettre aux professionnels du secteur de se consacrer à la relation client et la gestion des situations complexes. L’analyse prédictive vient donc redéfinir en partie le métier de l’assureur qui va pouvoir mettre en valeur son expertise.

Les atouts de l’analyse prédictive dans l’assurance

Services et produits compétitifs

Proposer une offre compétitive et adaptée aux besoins des clients est aujourd’hui indispensable pour faire face à la concurrence. Le nombre de compagnies présentes sur le marché permet aux assurés de comparer les différentes offres afin de trouver la solution la plus avantageuse. Mieux ajuster le contrat aux besoins et au profil de l’assuré est donc un atout considérable. A titre d’exemple, plusieurs compagnies s’appuient sur les technologies de géolocalisation pour proposer des offres d’assurance auto comme “Pay as You Drive”. La personnalisation des offres est aujourd’hui nécessaire pour faire face à la concurrence, et les technologies permettent aujourd’hui de proposer ce type de produits.

Optimisation des campagnes marketing

Grâce aux informations obtenues par l’analyse prédictive, les compagnies vont pouvoir améliorer leur connaissance client et anticiper les futurs besoins. Ces éléments sont particulièrement importants pour les équipes marketing dans l’élaboration de leurs campagnes publicitaires. L’analyse prédictive va ainsi permettre de segmenter la clientèle afin d’orienter au mieux les propositions de produits d’assurance en fonction des profils d’assurés.

Anticipation des fraudes

L’un des atouts de l’analyse prédictive concerne la détection de la fraude. En s’appuyant sur les modèles prédictifs élaborés, les logiciels d’Intelligence Artificielle peuvent détecter différentes anomalies : requêtes de couvertures douteuses, comportements inhabituels, demandes d’indemnisation récurrentes. Cette détection des anomalies en amont représente une véritable économie pour les assureurs.

Amélioration du service client

Permettant de gagner du temps sur différentes tâches, l’analyse prédictive laisse ainsi plus de temps aux assureurs pour se concentrer sur la gestion de la relation client. L’amélioration de la connaissance client et les prédictions sur les futurs besoins clients grâce aux donnés de l’analyse prédictive sont des atouts considérables pour améliorer la satisfaction client et ainsi le taux de rétention. Une meilleure gestion des risques et un perfectionnement du service client sont des points essentiels pour fidéliser ses clients et ainsi faire face à la concurrence sur ce marché particulièrement difficile.

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