Το πρόβλημα

Για τις ασφαλιστικές εταιρίες, ο κύριος μοχλός ανάπτυξης είναι η πώληση ασφαλιστικών προϊόντων, ωστόσο ο προτιμώμενος τρόπος είναι μέσω του υπάρχοντος πελατολογίου, καθώς η εύρεση νέων πελατών είναι μια πολύ πιο δαπανηρή διαδικασία στον ασφαλιστικό κλάδο σε σύγκριση με άλλους κλάδους. Επομένως, οι ασφαλιστικές εταιρίες βασίζονται στα υπάρχοντα δεδομένα που έχουν στην κατοχή τους για να κατανοήσουν τη συμπεριφορά των πελατών, να κάνουν πιο στοχευμένες προωθήσεις και προσφορές προϊόντων και να αντλήσουν το μέγιστο δυνατό κεφάλαιο που μπορεί να διαθέσει ένας πελάτης.

Το ζητούμενο

Πρόβλεψη της πιθανότητας ένας υπάρχων πελάτης να ενδιαφερθεί για την αγορά μιας πιο ακριβής εκδοχής των ασφαλιστικών προϊόντων που βρίσκονται στην σφαίρα ενδιαφέροντός του.

Η λύση

Data Με τη χρήση μοντέλων μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης τα οποία είναι εξαιρετικά εργαλεία στόχευσης, μπορεί να γίνει ο εντοπισμός των πελατών που έχουν υψηλή πιθανότητα θετικής ανταπόκρισης σε μια ενδεχόμενη πρόταση αγοράς της πιο ακριβής εκδοχής του ασφαλιστικού προϊόντος για το οποίο ενδιαφέρονται.

Το όφελος

Αποτέλεσμα της εφαρμογής των παραπάνω μεθόδων είναι η αύξηση των εσόδων, η επιτάχυνση της ταχύτητας της εν λόγω διαδικασίας και η μείωση των δαπανών που συνδέονται κύρια με τους απαιτούμενους ανθρώπινους πόρους και τα έξοδα επικοινωνίας.