نقش هوش کسب و کار (BI) در صنعت بیمه
هوش تجاری از تمام جنبههای بصریسازی دادههای بیمه، از سودآوری، عملیات، ادعاهای خسارت، بازاریابی و فروش پشتیبانی میکند. یک پلتفرم هوش تجاری با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از دادهها و سپس نمایش آن ها به شیوه ای قابل هضم کار میکند. این نرمافزار جزئیات مهم را شناسایی میکند و آن جزئیات را ارائه میکند تا افرادی که برای شرکتها کار میکنند بتوانند به راحتی دادههای آنها را درک کنند – این شامل کاربران نهایی فنی و غیر فنی هم میشود. داشبوردهای سلف سرویس هوش تجاری – Self-service Dashboard در صنعت بیمه- تجزیه و تحلیل ادعاهای خسارت Claims Analysis
- مراکز تماس و داشبورد اطلاعات ادعاها
- تجزیه و تحلیل همبستگی مدعی و تقلب
- گزارشهای بیمه عملیاتی
- گزارشهای مالی
- بررسیهای اجرایی
- گزارشهای ادعایی به ایالت
- بالاترین ضرر در مقابل حق بیمه
- گزارش عملکرد نماینده
- پروفایل مشتری
مدیریت سودآوری – تجزیه و تحلیلهای پولی دقیقتر
هوش تجاری با تأثیر مستقیم بر سودآوری، عوامل پولی متعدد را به دقت تجزیه و تحلیل می کند.
تجزیه و تحلیل حق بیمه – Premiums
منبع درآمد اصلی یک شرکت بیمه از حق بیمه دریافتی است. بهینهسازی حق بیمه یکی از بهترین راهها برای بهبود درآمد بالا بدون سرمایهگذاری در بازارهای جدید است.
هوش تجاری به انجام تجزیه و تحلیل عمیق حق بیمه، ردیابی عملکرد حق بیمه بر اساس محصول، خط محصول، کانال توزیع، منطقه جغرافیایی یا عوامل دیگر کمک میکند. چنین تجزیه و تحلیل دقیقی میتواند بر بخشهای با بالاترین عملکرد و سایر تغییرات افزایشدهنده درآمد تمرکز کند.
تجزیه و تحلیل سودآوری محصول
فرایند تجزیه و تحلیل سودآوری محصول، محصولات بیمه فردی را در سطح دقیقتری بررسی میکند، عملکرد محصول و سود را بر اساس کانال توزیع، منطقه جغرافیایی، بخش مشتری و سایر عوامل بررسی می کند.
هنگامی که نرمافزار هوش تجاری برای تجزیه و تحلیل سودآوری محصول استفاده میشود، میتواند حق بیمه یک محصول و خطاها، ادعاها و سایر جزئیات آن را بررسی کند.
ارزیابی زیان پذیرهنویسی – Underwriting Loss Assessment
اگر حق بیمههای جمعآوریشده خسارتهای پرداختشده در مورد محصول بیمه را پوشش نمیدهد، ارزیابی زیان پذیرهنویسی برای تنظیم مجدد بیمهنامه مورد نیاز است. در این شرایط، هوش تجاری کمک میکند تا نادرستیها در محاسبات اولیه مشخص شود و حق بیمهها (یا طراحی مجدد محصول به طور کلی) در آینده محاسبه شود. این تنها راه برای سودآور کردن محصولی است که زیان کلی را در آینده میبیند.
هر شرکت بیمه ممکن است نیاز به ارزیابی زیان پذیره نویسی داشته باشد، با این حال چنین بررسیای به طور کلی برای شرکتهای بیمه درمان یا صنایع مشابه بسیار سودمند است. خیلی غیرمعمول نیست که ادعاها از حق بیمهی بیمه نامههای درمانی پیشی بگیرند.
با تغییر اقلیم و افزایش فراوانی بلایای طبیعی، تعداد فزایندهای از بیمهگذاران اموال و تلفات نیز باید این بررسیها را انجام دهند.
تحلیل مالی
تحلیل مالی که به نسبتهای تبدیل، نسبت هزینهها و نرخ حفظ مشتری نگاه میکند، برای ارائه یک نمای کلی بسیار قابل اجراتر از تجزیه و تحلیل عمیق یک محصول واحد است. همگام بودن با این نسبتها برای جلوگیری از بیش از حد پذیرهنویسی و باقی ماندن سود ضروری است. علاوه بر این، این نسبتها ممکن است در نمایشگر داشبورد نشان داده شوند زیرا آیتمهایی با تصویر بزرگ هستند و مرتباً مورد نیاز هستند.
مدیریت عملیاتی – شناسایی مسائل مربوط به از دست دادن، حفظ و کاهش مشتریان
در مورد پایگاه مشتری موجود، هوش تجاری به شناسایی دلایل از دست دادن بیمهگذاران شرکت کمک میکند.
تجزیه و تحلیل از دست دادن مشتری جدید
از دست دادن مشتری جدید برای کسب و کارها در هر صنعتی نگرانکننده است، اما کسانی که در صنعت بیمه هستند باید به مشتریان جدیدی که از دست میروند توجه ویژهای داشته باشند. با در نظر داشتن بازه زمانی طولانی و فرآیند چند مرحلهای لازم برای جذب بیمهشدگان جدید، چندین نقطه در این فرایند وجود دارد که بیمهگذار ممکن است از خرید بیمهنامه جدید منصرف شود.
هوش تجاری دادههای ورودی را تجزیه و تحلیل میکند تا دقیقاً تشخیص دهد که چه زمانی و چرا مشتریان جدید برنامه خود را رها میکنند یا بیمهنامه فعلی خود را لغو میکنند. با بررسی مواردی مانند برداشتهای پیشنهادی و چکهای برگشتی در کانالهای توزیع و مناطق جغرافیایی، بیمهگران میتوانند گامهایی را شناسایی کنند که مشتریان جدید را بهتر حفظ کنند.
علاوه بر این، مزایای این تجزیه و تحلیل فراتر از هزینههای مالی ناشی از بیمه نامههایی است که خریداری نمی شوند.
هنگامی که یک مشتری جدید از درخواست بیمهنامه جدید منصرف میشود، ممکن است از چیزی در این فرآیند ناراضی باشد. این ممکن است منجر به از دست دادن مشتری مادام العمر شود. شناسایی و رسیدگی به هر چیزی که باعث نارضایتی می شود، منفعتی را به همراه خواهد داشت – بسیار فراتر از صرفاً نجات یک بیمهنامه آن مشتری.
تجزیه و تحلیل عدم تمدید بیمهنامه
چه به دلیل تغییر بیمهگر توسط مشتری، یا نقص در بیمهنامهها، به هر حال تصمیمگیری برای عدم تمدید بیمهنامه(یا پرداخت نکردن حق بیمه)، ضرری مضاعف برای بیمهگران است. نه تنها شرکت بیمه درآمد حاصل از یک بیمهنامه را از دست میدهد، بلکه مشتری نیز اغلب از دست میرود.
هوش تجاری ممکن است برای انجام تجزیه و تحلیل عدم تمدید استفاده شود. این از چند جهت مفید است. تجزیه و تحلیل را می توان بر اساس محصولات، کانالهای پرداخت حق بیمه، مناطق جغرافیایی و سایر عوامل تجزیه کرد.
بسته به یافته ها، این تجزیه و تحلیل میتواند در ارائه این بینشها مفید واقع شود:
- محصولات بیمه مشتریان را که بیشتر با شرایط آنها سازگار است را بفروشید
- وعده هایی که مشتری انتظار دارد را شفافسازی یا برآورده کردن کنید
- ارتباطات را برای مشتریان ساده و ساده کنید
- سایر علل زمینه ای لپس را بررسی کنید
علاوه بر این، این تجزیه و تحلیل همچنین به افزایش نرخ حفظ و کاهش نرخ فرسایش مشتری، هم در مقیاس کلان و هم در مقیاس خرد کمک می کند. تغییرات در مقیاس بزرگ در یک بخش (و دسترسی به مشتریان به صورت فردی) اغلب راههای موثری برای حفظ بهتر مشتریان و کاهش خطاهای بیمه نامه هستند.
مدیریت ادعاهای خسارت – درک بهتر ادعاهای مربوط به بیمهنامه
همانطور که تجزیه و تحلیل حق بیمه برای کسب درآمد بالا ضروری است، تجزیه و تحلیل مدیریت خسارت برای درک مهمترین هزینههای یک شرکت بیمه ضروری است. در مورد مدیریت ادعاها، دو راه اصلی وجود دارد که هوش تجاری سودمند است.
تجزیه و تحلیل ادعاها
تجزیه و تحلیل ادعاها شرکتهای بیمه را در جریان روند ادعای بیمهنامه نگه میدارد و هوش تجاری امکان مشاهده این روندها را بر اساس محصول بیمه، کانال توزیع، منطقه جغرافیایی و سایر عوامل فراهم می کند.
این نوع تجزیه و تحلیل نه تنها به بررسی محصولات برای عملکرد کلی کمک میکند، بلکه تجزیه و تحلیل در شناسایی الگوهای تقلب نیز مفید است. به عنوان مثال، سوء استفاده از ادعایی که توسط ارائه دهندگان مراقبتهای بهداشتی تسهیل میشود، ممکن است از طریق تجزیه و تحلیل منطقه جغرافیایی و سایر عوامل شناسایی شود. از طریق تحقیقات مشابه می توان تقلب در بیمهنامهها را نیز شناسایی کرد.
تجزیه و تحلیل پرداخت ادعای خسارت
تجزیه و تحلیل پرداخت ادعای خسارت یک فرآیند نسبتاً ساده است، اما با این وجود بسیار مهم است. بینشهای هوش تجاری به بهینهسازی فرآیند پرداخت خسارت کمک میکند تا تاخیرهای غیرضروری که میتواند بر رضایت مشتری تأثیر منفی بگذارد، وجود نداشته باشد.
مدیریت بازاریابی و فروش – تولید و تبدیل کارآمدتر
در بخش بازاریابی و فروش عملیات یک شرکت بیمه، هوش تجاری دادهها و پیشبینیهایی را ارائه میکند که به بهبود تولید و افزایش نرخ تبدیل سرنخها به طور موثرتر کمک میکند.
تجزیه و تحلیل جمعیت شناختی
تلاش های بازاریابی ممکن است با تجزیه و تحلیل جمعیت شناختی آغاز شود، که در آن شرکت ها انواع مختلفی از مشتریان را که ممکن است به یک محصول یا طیفی از محصولات خاص علاقه مند باشند، شناسایی می کنند. این اطلاعات برای انتخاب مخاطبان هدف برای کمپینهای بازاریابی، اجرای تاکتیک Upsell و Cross-sell و تنظیم استراتژیهای فروش برای دستیابی به مشتریان بالقوه مناسب استفاده میشود.
تجزیه و تحلیل محصول
در حالی که تجزیه و تحلیل جمعیت شناختی از دیدگاه مشتری محور به بازاریابی می پردازد، تجزیه و تحلیل محصول پروفایلهای مشتری بالقوه را از دیدگاه محصولمحور توسعه میدهد. وقتی این دو تحلیل با هم جفت میشوند، تطابقهای همپوشانی مشتریان بالقوه را نوید میدهند.
تحلیل کمپین
هنگامی که یک کمپین برای دستیابی به یک گروه خاص از مشتریان هدف راهاندازی می شود، هوش تجاری بر اثربخشی آن کمپین متمرکز میشود. بینشهای جمعآوریشده به تنظیم دقیق کمپین برای بازگشت سرمایه بهتر کمک میکنند، و بینشها اغلب منجر به کمپینهای مؤثرتر در آینده میشوند.
تحلیل کانال
هنگام تصمیم گیری در مورد نحوه دستیابی به مشتریان، تجزیه و تحلیل کانالْ بازگشت سرمایهای را نشان میدهد که کانالهای مختلف برای حداکثر بهینهسازی ارائه میکنند. شرکتها با توجه به منطقه جغرافیایی، بخش مشتری، خط تولید (و سایر عوامل)، می توانند مؤثرترین راهها را برای دستیابی به پایگاههای مشتریان هدف خود با روشهای مقرون به صرفه شناسایی کنند. از درآمد بالا گرفته تا کاهش هزینههای خسارت، راههای متعددی وجود دارد که نرمافزار BI و استفاده مؤثر از تجسم دادهها میتواند عملکرد را بهبود بخشد.
راهکارهای TartBI دستیار تصمیمگیری دادهمحور در صنعت بیمه
با درک نقش حیاتی هوش تجاری (BI) در صنعت بیمه، ما به کمک تارت TartBI، نرم افزار بصریسازی داده – Data Visualization- در مسیر تصمیمگیری دادهمحور با استفاده حداکثری از پتانسیل دادههای سازمانتان، همراه شما هستیم.
TartBI با داشبورد سلفسرویس – Self-service Dashboard خود، راهحلهای مدیریت سودآوری دقیقی ارائه میدهد و این امکان را به شما میدهد تا تحلیلهای پولی دقیقی مانند تحلیل حق بیمه، تحلیل سودآوری محصول، و ارزیابی زیان پذیره نویسی را مستقیماً از داشبورد انجام دهید. در مدیریت عملیاتهای سازمان شما کمک میکند تا گلوگاهها را شناسایی کنید و داشبوردی از ابزارها را برای شناسایی و اصلاح مشکلات از دست دادن مشتری، افزایش نرخ حفظ و کاهش ریزش مشتریان ارائه می دهد.
داشبورد سلفسرویس TartBI مدیریت ادعاهای خسارت و فرایند بازاریابی را بیشتر بهبود میبخشد و تجزیه و تحلیلهای کارآمدی از جنبههای جمعیتشناختی، محصول، کمپینها و کانالهای فروش و بازاریابی را برای بهبود تولید سرنخ و افزایش نرخ تبدیل تسهیل میکند.
تیم مجرب ما به شما اطمینان می دهد که از قابلیت های داشبورد سلف سرویس TartBI به طور کامل استفاده کرده و دادههای خام سازمان شما را به بینشهای عملی تبدیل میکند. با اذعان به چالشهای منحصر به فرد بخش بیمه، ما راه حلهای سفارشی را برای رفع نیازهای خاص شما ارائه می دهیم.
به کمک داشبورد سلف سرویس TartBI و خدمات اختصاصی، هدف ما افزایش کارایی عملیاتی و سودآوری شماست. برای دریافت دموی رایگان محصول و برای دریافت مشاوره خدمات دادهمحور با ما در ارتباط باشید.