ДалееСледующее руководство
Как сравнить страховые котировки с помощью ИИ
Приложения
РУКОВОДСТВО ПО ПРИМЕНЕНИЮ
ИИ для продления страховки, удержания и перекрестных продаж
ИИ для продления страховки, удержания и перекрестных продаж использует данные о политике, выставлении счетов и услугах, чтобы предсказать, какие клиенты, скорее всего, уйдут при продлении, решить, когда проводить повторный маркетинг или обратиться к нам, а также выявить пробелы в покрытии, которые стоит обсудить.
На этой странице4 минуты чтения
Обзор
Это важно, поскольку сохранение существующего клиента обычно обходится гораздо дешевле, чем привлечение нового. Своевременные и релевантные беседы помогают клиентам избежать как переплаты, так и недостаточной страховки.
Глубокое погружение
Работа по хранению начинается с обновления данных. Операторы связи рассылают агентствам обновления политики и премиум-класса, часто через каналы загрузки, такие как IVANS. Это позволяет системе управления агентством видеть каждое предстоящее продление, новую премию и любые изменения в покрытии. ИИ добавляет прогнозирование и расстановку приоритетов. Модель перерыва или оттока оценивает вероятность того, что держатель полиса не продлит страховку. Общие прогностические функции включают в себя: размер изменения ставки при продлении; как долго клиент работает в агентстве; количество полисов в семье; недавние претензии и способы их рассмотрения; способ оплаты и пропущенные платежи; и недавние контакты со службами поддержки, особенно жалобы. Многие наблюдают, что клиенты с единым полисом уходят легче, чем домохозяйства с комплексными полисами. Это одна из причин, по которой перекрестные продажи и удержание связаны между собой. Время имеет значение. Многие агентства рассматривают продление за 60–90 дней вперед. Это оставляет время для ремаркетинга у других операторов связи, прежде чем клиент получит уведомление о продлении и начнет делать покупки. Модель, которая ранжирует учетные записи по риску и премии, позволяет небольшой команде тратить ограниченное время на продления, которые, скорее всего, будут потеряны и которые наиболее ценны для сохранения. В перекрестных продажах используется аналогичный подход для выявления пробелов в охвате. Примеры включают в себя домашний полис без защиты от наводнения в районе, подверженном наводнению, домохозяйство со значительными активами и без зонтика или малый бизнес без покрытия кибербезопасности или практики трудоустройства. Выделяются два заблуждения. Во-первых, клиент с самым высоким показателем оттока заслуживает первого звонка. Некоторые клиенты уйдут несмотря ни на что, а некоторые останутся. Аутрич помогает больше всего в промежуточных ситуациях. Во-вторых, перекрестные продажи просто означают продажу большего количества товаров. Цель состоит в том, чтобы устранить реальные пробелы. Навязывание ненужного покрытия подрывает доверие и может вызвать проблемы с регулированием и пригодностью, особенно в сфере страхования жизни и аннуитетных продаж.
Стратегическое воздействие
Выбор сборки
Проектирование на уровне приложения определяет, улучшит ли ИИ реальные результаты.
Команда и рабочий процесс
Хорошая интеграция рабочих процессов обеспечивает повышение производительности, которому пользователи могут доверять.
Риски и безопасность
Хорошо продуманные варианты использования снижают усталость от изменений и риск внедрения.
Будущее искусственного интеллекта для продления страхования, удержания и перекрестных продаж
Инструменты удержания становятся стандартными функциями в системах управления агентствами и платформах операторов связи. Разница между агентствами будет заключаться в том, как они действуют в отношении оценок, а не в том, есть ли они у них. Улучшение связей между выставлением счетов, претензиями и данными об услугах должно улучшить прогнозы. Тем временем регулирующие органы продолжают внимательно следить за тем, как страховщики используют данные в ценообразовании и маркетинге, включая обеспокоенность по поводу таких методов, как оптимизация цен. Агентства, которые измеряют результаты среди несогласных групп, поддерживают актуальность информационно-пропагандистской работы и документируют, почему они рекомендуют дополнительное покрытие, получат большую ценность и возьмут на себя меньший риск, чем агентства, которые просто автоматизируют объемы.
Реальная реализация
Модель агентства отмечает клиента-домовладельца, чья премия за продление резко подскочила и который дважды звонил по поводу выставления счетов. Менеджер по работе с клиентами обновляет политику примерно за два месяца до продления, вместо того, чтобы ждать, пока клиент уже совершит покупки в Интернете.
Система замечает, что домохозяйство с автомобильным и жилищным полисом добавило 16-летнего водителя и не имеет зонтичного полиса. Это ставит перед агентом задачу обсудить более высокие лимиты ответственности и зонтик.
Искусственный интеллект коммерческого агентства проверяет покрытие клиента ресторана при продлении и отмечает, что у него нет кибер-политики, несмотря на онлайн-заказы и платежи по картам. Продюсер договаривается с клиентом и получает ценовое предложение.
Вместо того, чтобы рассылать каждому клиенту электронное письмо о страховании жизни, агентство использует модель повышения, чтобы ориентироваться на домохозяйства, где ожидается, что информационно-пропагандистская работа изменит их деятельность. Он пропускает клиентов, которые все равно купили бы, и тех, кого это сообщение может раздражать.
Риски и ограничения
Автоматизация сломанного процесса может усугубить существующие проблемы.
Команды могут чрезмерно автоматизировать и исключить необходимое человеческое суждение.
Качество может ухудшиться, если результаты не будут оцениваться постоянно.
Дорожная карта реализации
Составьте карту текущего рабочего процесса и определите этап, вызывающий наибольшие затруднения.
Определите человеческие контрольно-пропускные пункты перед полной автоматизацией.
Обучайте пользователей подсказкам, путям эскалации и стандартам качества.
Отслеживайте результаты на уровне задач, чтобы подтвердить устойчивую ценность.
Продолжайте исследовать
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI for Insurance Renewals, Retention and Cross-Selling quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Часто задаваемые вопросы
Что такое ИИ для продления страховки, удержания и перекрестных продаж?
ИИ для продления страховки, удержания и перекрестных продаж использует данные о политике, выставлении счетов и услугах, чтобы предсказать, какие клиенты, скорее всего, уйдут при продлении, решить, когда проводить повторный маркетинг или обратиться к нам, а также выявить пробелы в покрытии, которые стоит обсудить. Это важно, поскольку сохранение существующего клиента обычно обходится гораздо дешевле, чем привлечение нового. Своевременные и релевантные беседы помогают клиентам избежать как переплаты, так и недостаточной страховки.
Какой профиль клиента модель оттока, скорее всего, будет рассматривать как высокий риск упущений?
Значительное изменение ставок, только одна политика и недавние жалобы — все это входит в список предвестников упущения.
Почему многие агентства рассматривают продление за 60–90 дней до даты продления?
Ранняя проверка позволяет агентству найти лучший вариант до того, как клиент самостоятельно отреагирует на более высокую премию за продление.
Почему не всегда лучшая стратегия — обзванивать в первую очередь клиентов с наибольшим показателем оттока?
Некоторые клиенты уйдут, а некоторые останутся независимо от контакта. Усилия окупаются больше всего с клиентами, чье решение все еще может измениться.
Что необходимо модели подъема и чего нет в модели базовой склонности?
Аплифт измеряет эффект действия, поэтому для него нужна группа сравнения, с которой не контактировали.
Модель использует в качестве входных данных причину отмены, записанную после истечения срока действия политики. Что это за проблема?
Эта информация недоступна, когда прогноз будет сделан. Его использование позволяет модели эффективно увидеть ответ во время тестирования.
Продолжайте учиться
Связанные руководства
Другие руководства, выбранные по этой теме