Gestion des données clients pour les assurances
Des données clients fiables accélèrent le go-to-market des offres numériques.
Les clients exigent des parcours de souscription numériques qui mènent rapidement et facilement à la conclusion d'une assurance. Les insurtechs donnent l'exemple d'un parcours client basé sur les données; les assureurs établis sont mis au défi. La qualité des données clients aux points de contact numériques devient de plus en plus importante.
Les assurances évoluent aujourd'hui dans un monde numérisé, dans lequel les clients ont des exigences très élevées, par exemple en matière de personnalisation et de service, mais aussi de possibilités de communiquer à tout moment sur n'importe quel canal et n'importe quel appareil, pour n'importe quel sujet. Dans ce contexte, le rôle des entreprises du secteur passe de celui de simples assureurs à celui de véritables compagnons de vie. Elles doivent être en mesure de reconnaître à temps les moments clés et d'être pour ainsi dire 'prédictives' à leurs côtés.
Mais la numérisation signifie aussi que le contact personnel diminue et qu'il est transféré vers le monde virtuel. Dans ce contexte, les données des clients et des personnes intéressées aux points de contact numériques revêtent une importance capitale. En effet, seules ces données sont encore disponibles pour comprendre les besoins, les souhaits et les attentes des clients. C'est pourquoi la qualité des données doit être contrôlée et fiable. Sinon, tout ce qui touche de près ou de loin les bases de données peut aller de travers, de l'approche ratée au conseil et à la facturation erronés, et va mal tourner.
"Numériser le secteur de l'assurance signifie utiliser intelligemment les données clients pour mettre en œuvre un parcours client basé sur les données grâce à la connaissance".
Quel soutien pour la qualité des données ?
- Des processus clients efficaces :
Si les données clients et prospects sont bien gérées, fiables et adaptées à leur utilisation, les processus qui traitent ces données fonctionnent également. - Connaissances des clients :
C'est bien beau d'avoir beaucoup de données. Mais il faut savoir les utiliser. Ce n'est que lorsque les données sont gérées qu'elles révèlent leur savoir. Il en résulte des informations qui peuvent être utilisées pour le business, par exemple l'up-selling et le cross-selling. - Entretenir les relations :
Une qualité élevée des données permet de proposer des offres et des services personnalisés. En identifiant les besoins, les préférences, les habitudes et les différentes phases de vie, il est possible d'agir individuellement et avec précaution. - Booster d'efficacité :
Les processus et procédures internes peuvent être améliorés et automatisés. L'analyse des données permet d'identifier les goulots d'étranglement et les processus inefficaces et d'y remédier. L'automatisation permet également de réduire les coûts. - Une approche globale :
Si l'on parvient à consolider les données et à les mettre à disposition de manière centralisée, il est possible de rompre les silos de données et surtout d'éliminer les redondances. Sur la base de multiples Golden Records, le cas échéant, différentes agrégations permettent d'élargir les visions et les possibilités qui s'offrent à l'utilisateur.
C'est justement en ce qui concerne la numérisation que les insurtechs sont en avance sur les compagnies d'assurance établies. En effet, leur modèle commercial repose d'emblée sur des processus numériques. Dans cette mesure, les parcours de vente numériques sans rupture de média, intégrés dans un site web épuré et utilisant des techniques analytiques, font par exemple partie de l'équipement de base. On sait que les données sont décisives. Mais ce n'est pas tout. Il faut également disposer des compétences nécessaires pour traiter les données et utiliser les connaissances qu'elles contiennent de manière utile et à valeur ajoutée.