Το έχουμε ξαναπεί: Τα δεδομένα είναι για τα καλά στη ζωή μας, παράγοντας και καταναλώνοντας συνεχώς! Έτσι λοιπόν η επιστήμη των δεδομένων (Data Science) μπορεί να βοηθήσει την εκάστοτε ασφαλιστική βιομηχανία να ενισχύσει το marketing της, κάτι που θα δώσει ώθηση στα κέρδη!
Μέσω των δεδομένων λοιπόν, οι ασφαλιστικές είναι σε θέση να χρησιμοποιήσουν τα predictive analytics (προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία) ώστε να καταφέρουν να εντοπίσουν ποιος από το κοινό που επισκέπτεται για παράδειγμα την ιστοσελίδα τους μπορεί να γίνει πελάτης τους. Αναλύοντας με ακρίβεια το ιστορικών των συναλλαγών του εκάστοτε επισκέπτη και δυνητικού πελάτη, συνδυαστικά με συγκεκριμένα αγοραστικά χαρακτηριστικά, οι εταιρείες μπορούν να δημιουργήσουν ένα μοντέλο πρόβλεψης μελλοντικής αγοραστικής συμπεριφοράς.
Για παράδειγμα εάν το μοντέλο πρόβλεψης μιας ασφαλιστικής αναδείξει πως ο καταναλωτής είναι απίθανο να δεσμευτεί, τότε ένας επιθετικός τρόπος marketing είναι να προβάλει διαφημίσεις από άλλες εταιρείες, σε μια προσπάθεια να δείξει ότι εκείνη υπερτερεί σε μια σειρά χαρακτηριστικών κι έτσι να μετατρέψει τον επισκέπτη σε πελάτη! Με αυτόν τον τρόπο, οι ασφαλιστικές εταιρείες μπορούν να αυξήσουν τα έσοδα τους, προσελκύοντας ένα μεγαλύτερο μέρος κοινού και να κερδίσουν πελάτες που υπό άλλες συνθήκες δεν θα τους έκαναν ποτέ!
Το παραπάνω μοτίβο λειτουργίας δεν είναι υποθετικό, αφού αρκετές καινοτόμες εταιρείες, ήδη κάνουν χρήση της συγκεκριμένης στρατηγικής, έχοντας οδηγήσει ορισμένες σε αύξηση του τζίρου ακόμα έως και κατά 30%. Ας δούμε πώς τα predictive analytics μπορούν να ενισχύσουν την αξία της επαφής με τους πελάτες σας!
Οι περισσότεροι επισκέπτες του site δεν «αγοράζουν»!
Η πλειοψηφία των ασφαλιστικών εταιρειών ξοδεύουν μεγάλο μέρος του διαφημιστικού τους budget σε μια προσπάθεια να προσελκύσουν υποψήφιους πελάτες στο site με σκοπό εκείνοι να επιλέξουν ένα ασφαλιστικό πακέτο. Από αυτές τις ενέργειες, έπειτα από την ανάλυση των στοιχείων, το ποσοστό των επισκεπτών που εν τέλει θα επιλέξει ένα ασφαλιστικό πακέτο, είναι μονοψήφιο. Παρόλα αυτά όμως, ακόμα κι όσοι δεν «αγοράσουν» τελικά, μπορούν να είναι εξαιρετικά πολύτιμοι.Σκεφτείτε το με αυτόν τον τρόπο: Τα άτομα που φτάνουν στη σελίδα προσφορών μιας ασφαλιστικής, είναι υποψήφιοι αγοραστές που έχουν ήδη περάσει το χρόνο συμπληρώνοντας μια μακρά φόρμα προσφοράς. Με άλλα λόγια, αυτό το κοινό δίνει στους ασφαλιστικούς φορείς το ιερό δισκοπότηρο του digital marketing: Αρχικά έχουν δείξει την πρόθεσή τους να αγοράσουν ένα προϊόν και εν συνεχεία, έχουν δώσει πολύτιμα δημογραφικά δεδομένα. Με αυτόν τον τρόπο οι ασφαλιστικές μπορούν να προσφέρουν tailor made προσφορές. Τέλος, με αυτόν τον τρόπο, μπορούν να επιλέξουν επίσης σε ποιους καταναλωτές θα προβάλλουν διαφημίσεις και σε ποιους θα εμφανίζουν μόνο μια προσφορά.
Προσαρμογή των διαφημίσεων
Πάνω απ 'όλα, τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία παρέχουν στις ασφαλιστικές και κατά συνέπεια σε κάθε ασφαλιστή, τις πληροφορίες που χρειάζονται για να προσαρμόσουν τη στρατηγική δημιουργίας εσόδων για κάθε επισκέπτη του ιστότοπου. Μέσω των αναλυτικών μοντέλων πρόβλεψης, οι εταιρείες μπορούν να κατηγοριοποιήσουν τους καταναλωτές σε ομάδες ανάλογα την πιθανότητα αγοράς ή όχι! Κάτι που θα τους επιτρέψει να προσαρμόσουν το budget τους ανάλογα και να μην το σπαταλάνε σε κοινό που δεν δείχνει κανένα αγοραστικό ενδιαφέρον.
Τα predictive analytics προσφέρουν ένα μεγάλο πλεονέκτημα!
Είναι γεγονός πως οι ασφαλιστικές εταιρείες ενισχύουν κατά πολύ τον προϋπολογισμό τους σε ότι αφορά το digital marketing. Έχουν αντιληφθεί πως ο πελάτης βρίσκεται σε κάθε κανάλι επικοινωνίας κι η προσέλκυση νέων καταναλωτών θα γίνει ακόμα πιο ανταγωνιστική. Αυτό σημαίνει ότι οι διαφημιζόμενοι γίνονται όλο και πιο πρόθυμοι να πληρώσουν σημαντικό ποσό για να προσεγγίσουν τους πιο πολύτιμους καταναλωτές τους ή διαφορετικά αυτούς που είναι πιο πιθανό να γίνουν πελάτες τους.
Το παιχνίδι του digital marketing θα το κερδίσουν οι ασφαλιστικές που είναι σε θέση να χρησιμοποιήσουν την επιστήμη των δεδομένων για να αποκομίσουν την περισσότερη δυνατή αξία από κάθε αλληλεπίδραση με τους καταναλωτές. Εάν μια ασφαλιστική θέλει να «βγει» μπροστά από τον ανταγωνισμό πρέπει να χρησιμοποιήσει προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για έξυπνη δημιουργία εσόδων.
