Big data en el marketing de seguros

En 2001, Gartner propuso la siguiente definición de big data : “Big data son activos de información de gran volumen, alta velocidad y gran variedad que exigen formas rentables e innovadoras de procesamiento de información que permitan una mejor comprensión, toma de decisiones y procesos automatización.” Por lo tanto, las tres propiedades principales de big data incluyen gran volumen, alta velocidad y gran variedad. En pocas palabras, big data indica conjuntos de datos vastos y complejos tomados, por regla general, de fuentes no estándar. Estos conjuntos de datos son tan grandes que los programas tradicionales no pueden procesarlos. Al mismo tiempo, los empresarios pueden utilizar big data para resolver problemas que antes parecían demasiado complejos.

Las fuentes de Big Data pueden incluir:

  • Internet (redes sociales, blogs, medios, foros, sitios web, Internet de las cosas (IoT) ;
  • información corporativa (transacciones, archivos, bases de datos y almacenamiento de archivos);
  • Dispositivos (sensores, grabadoras y más).

No es de extrañar que los macrodatos sean la base del negocio de los seguros. Imagínese: todo el negocio de los seguros se basa íntegramente en información: estadísticas, información sobre clientes, eventos asegurados, la probabilidad de que ocurran y la valoración financiera de todos estos datos. Aparte de eso, los especialistas en marketing utilizan big data en los seguros para atraer nuevos clientes e impulsar las ventas. Este artículo describirá cómo se utilizan los macrodatos en marketing, en particular por parte de las compañías de seguros.

¿Por qué los macrodatos son importantes para el marketing?

El uso de big data con fines de marketing es el arma secreta de un especialista en marketing, algo que en FDL hemos experimentado de primera mano. Por sí mismos, los datos son prácticamente inútiles. Su valor se hace evidente en las ideas obtenidas a partir del análisis de datos, las decisiones tomadas y las acciones realizadas. El uso de big data en marketing lo ayuda a lograr múltiples objetivos:

  1. Atrae nuevos clientes . Big Data te ayudará a comprender quiénes son tus clientes y dónde se encuentran, qué quieren e incluso cuál es el mejor momento para contactarlos.
  2. Obtenga más clientes potenciales con inteligencia de ventas, es decir, una amplia gama de tecnologías que ayudan a los vendedores a encontrar, monitorear, comprender información sobre las actividades diarias de los clientes actuales y potenciales y, como resultado, aumentar las ventas de la empresa.
  3. Incrementar la fidelidad de los clientes existentes. El Big Data te permitirá saber qué influye en la fidelidad de tus clientes y qué les hace volver a los servicios de tu empresa una y otra vez.
  4. Optimice el marketing. Con big data, es más fácil determinar los costos de marketing óptimos en varios canales y mejorar los programas de marketing a través de sus pruebas y análisis de forma continua.
  5. Haga que la gestión de la reputación en línea sea más productiva y requiera menos tiempo. A través del análisis de big data, las organizaciones pueden encontrar millones de reseñas en línea, publicaciones en redes sociales, interacciones en línea y menciones específicas y conocer lo que piensan sus clientes sobre sus servicios y productos.

¿Cómo utilizan las compañías de seguros los macrodatos?

Vale la pena señalar que las compañías de seguros utilizan big data no solo con fines de marketing. Como ya hemos señalado, los datos son la base de cualquier servicio de seguros. Por tanto, el big data es fundamental para:

  • personalización de tarjetas de seguros;
  • evaluación de riesgos durante la formación de tarifas de seguros;
  • prevención de eventos asegurados;
  • anti fraude;
  • Automatización de procesos y operaciones de rutina.

El uso de big data en el negocio de los seguros es de vital importancia, ya que todas las decisiones se toman de acuerdo con el historial anterior y diversos datos de entrada.

Big data en el marketing de seguros

1. Personalización de ofertas de seguros

El consumidor moderno no quiere ser una unidad anónima del público objetivo. En cambio, el cliente necesita las ofertas solo para aquellos productos que le interesan. Una compañía de seguros puede ofrecer un producto de seguro adecuado analizando información sobre el comportamiento de los clientes potenciales. Por ejemplo, si una persona está interesada en hoteles y horarios de vuelos, probablemente necesite un seguro de viaje. Al mismo tiempo, las personas que miran anuncios inmobiliarios pueden estar interesadas en los servicios de seguros de propiedad. Es esencial señalar que el web scraping en el marketing de seguros juega un papel importante cuando los especialistas en marketing recopilan grandes datos sobre los clientes potenciales de la marca. El web scraping permite recopilar cualquier dato de una gran cantidad de recursos en línea, proporcionando a los especialistas en marketing información actualizada sobre las preferencias e intereses de los consumidores.

2. Fomento del conocimiento de la marca

Trabajar con big data es uno de los requisitos para una promoción de marca exitosa en la actualidad. Según el estudio de Aberdeen Group, los minoristas que utilizan big data aumentan el conocimiento de la marca en un 20,1% anual, mientras que aquellos que no lo utilizan, solo en un 7,4%. Las compañías de seguros no descuidan el uso de big data cuando se trata de aumentar el conocimiento de la marca. Combina varias estrategias basadas en el uso de big data (CRM, SEO, análisis del comportamiento de los visitantes del sitio web, estadísticas, etc.). Además, permite a los especialistas en marketing colocar contenido (publicaciones en blogs, anuncios dirigidos a redes sociales, banners) cuando un cliente potencial puede notarlo.

3. Mantenerse relevante y actualizado

El análisis de datos en tiempo real permite a las compañías de seguros detectar y responder rápidamente a los más mínimos cambios en el comportamiento de los consumidores. Si los antecedentes de la información y el comportamiento de los consumidores cambian, los especialistas en marketing de seguros perderán nuevas oportunidades publicitarias. Por ejemplo, según la investigación del Edelman Trust Barometer, al menos el 77% de los encuestados esperaba que las marcas enfatizaran la situación problemática en la que se encontraba el público objetivo en los anuncios de las empresas durante la pandemia. La mayoría de los encuestados (83%) exigió que las marcas demuestren de alguna manera su participación, y el 57% instó a tener cuidado con el humor. Seguramente, las compañías de seguros no podrían hacer la vista gorda ante tales cambios en el comportamiento y las expectativas de los clientes.

4. Recopilación de comentarios de los clientes

Los macrodatos permiten a las compañías de seguros procesar de manera eficiente la retroalimentación directa e indirecta de sus clientes actuales y potenciales. Como sabes, un cliente puede dejar comentarios en cualquier plataforma, incluidas algunas encuestas o cuestionarios, comentarios en redes sociales, reseñas en foros, etc. Gracias a la recopilación de macrodatos de esta variedad de recursos en línea, las compañías de seguros obtienen una imagen clara de la percepción de sus clientes sobre la marca y sus servicios.

5. Analizar las ofertas de la competencia

Como cualquier otro negocio, las compañías de seguros utilizan macrodatos para el análisis de la competencia. Les ayuda a comprender las debilidades y fortalezas de sus propios servicios e implementar nuevas ofertas para atraer nuevos clientes.

6. Estimación de la eficacia de los anuncios

Online-to-offline (u O2O) es otra nueva herramienta desarrollada gracias al big data. Es un enfoque que permite rastrear las compras fuera de línea de los clientes después de una campaña de marketing en línea. El análisis de grandes cantidades de datos, incluidos los recibos de las compras de millones de personas objetivo, ayuda a los especialistas en marketing a estimar el efecto real de una campaña de marketing en línea. Suponga que un anuncio en línea no conduce a una compra fuera de línea. En ese caso, es probable que un especialista en marketing desperdicie el presupuesto y, como resultado, deba cambiar el anuncio (la plataforma, el formato de comunicación, el mensaje, la audiencia objetivo, etc.).

7. Fidelizar a los clientes

No es de extrañar que las principales compañías de seguros den prioridad a la retención de clientes. Atraer nuevos clientes puede costar cinco veces más caro que mantener los existentes. Aumentar la lealtad de los clientes requiere datos: cuantos más, mejor. Al analizar las ventas, las compañías de seguros comprenden qué otros productos pueden ofrecer. Por ejemplo, una compañía de seguros tiene tres productos similares y su cliente ya ha comprado dos de ellos. Es probable que el cliente sea sensible al anuncio del tercer producto.

8. Visualización de datos

El 90% de los especialistas en marketing rara vez utilizan la visualización de datos en su trabajo. Sin embargo, los datos visuales son más transparentes para el espectador que las páginas de texto. Permite a los especialistas en marketing transmitir los puntos principales al lector rápidamente. La visualización de datos ayuda a analizar los resultados de las campañas de marketing y puede ser utilizada por profesionales del marketing de seguros. Es más conveniente para un comercializador en línea estudiar la dinámica de ventas cuando tiene un gráfico frente a sus ojos.

9. Cálculo del presupuesto de marketing y previsión de ventas

Explorar los patrones de compra de los clientes ayuda a los especialistas en marketing a anticipar las ventas futuras. Para ser más específico, el cálculo de las métricas del cliente (costo de adquisición, factura promedio, valor de vida del cliente) permite a una compañía de seguros comprender cuántos ingresos generará cada nuevo cliente en el futuro. Si una empresa no cuenta estas métricas, es un desafío realizar actividades prácticas de marketing.

En resumen, hoy en día el big data es una parte integral del mercado publicitario, incluido el negocio de los seguros. Independientemente de las tareas y los canales de distribución, el análisis de big data permite primero desarrollar una campaña publicitaria eficaz y luego evaluar los beneficios recibidos de la misma.