Nutzung von Analytik für schnelle Renditen in der Versicherungsbranche

Die Revolution durch Analytik im Versicherungswesen verstehen

Der Versicherungssektor ist traditionell reich an Daten, aber arm an Erkenntnissen. Mit den Fortschritten in der Analytik verwandeln die Versicherer diese Daten jedoch in verwertbare Erkenntnisse. Einem Bericht von McKinsey & Company zufolge können Unternehmen, die fortschrittliche Analysemethoden einsetzen, ihre Einnahmen innerhalb weniger Monate um 5–10 % steigern. Diese Revolution wird von der Notwendigkeit angetrieben, das Kundenverhalten, Markttrends und Risiken genauer zu verstehen.

Prädiktive Analytik: ein Wendepunkt in der Risikobewertung

Die prädiktive Analytik hat die Bewertung von Risiken und die Preisgestaltung von Policen entscheidend verändert. Eine Studie von Deloitte hat gezeigt, dass Versicherer, die prädiktive Modelle zur Risikobewertung einsetzen, ihre Kosten um bis zu 20 % senken konnten. Durch die Analyse von Daten aus der Vergangenheit können Versicherer künftige Trends vorhersagen, Hochrisikofälle erkennen und ihre Versicherungsangebote entsprechend anpassen.

Verbesserung des Kundenerlebnisses durch Daten

Bei der Datenanalyse geht es nicht nur um die Risikobewertung, sondern auch um die Verbesserung des Kundenerlebnisses. Eine Umfrage von Accenture ergab, dass 79 % der Versicherungskunden bereit sind, Daten im Austausch für personalisierte Dienstleistungen weiterzugeben. Durch den Einsatz von Datenanalysen können Versicherer ihre Angebote individuell anpassen, personalisierte Empfehlungen geben und proaktiven Kundenservice anbieten. Dies erhöht nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern auch die Kundenbindung und -loyalität.

Rationalisierung der Schadenfallbearbeitung mithilfe von Analytik

Eine optimierte Schadenfallbearbeitung ist ein weiterer Bereich, in dem sich die Analytik erheblich auf die Rendite auswirken kann. Eine Studie von EY zeigt, dass die Implementierung von Analytik in der Schadenfallbearbeitung die Effizienz und Genauigkeit erhöhen kann, was zu einer schnelleren Schadenregulierung und geringeren Kosten führt(EY). Durch die Automatisierung der Datenverarbeitung und den Einsatz von Prognosemodellen können Versicherer betrügerische Schadenmeldungen schneller erkennen und die Bearbeitungszeiten verkürzen.

Die entscheidende Rolle qualitativ hochwertiger Daten in der Versicherungsanalytik

Qualitativ hochwertige Daten sind der Stoff, der den Motor der Analytik antreibt. Im Versicherungskontext wirkt sich die Qualität der Daten direkt auf die Genauigkeit der Risikobewertung, die Effektivität der Kundensegmentierung und die Effizienz der Schadenfallbearbeitung aus. Hochwertige Daten zeichnen sich durch ihre Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität und Relevanz aus. Wenn Versicherer ihre Entscheidungen auf solche Daten stützen, verringern sie das Risiko von Fehlern, Fehlkalkulationen und Fehleinschätzungen erheblich.

So stellen genaue Daten beispielsweise sicher, dass das Risiko angemessen bepreist wird, was den Versicherer vor potenziellen Verlusten durch zu niedrige Preise schützt und eine faire Preisgestaltung für den Kunden gewährleistet. Ebenso ermöglichen vollständige und zeitnahe Daten eine effektivere Betrugserkennung und eine schnellere Schadenfallbearbeitung, was die Kundenzufriedenheit erhöht und die Betriebskosten senkt.

Vorteile der digitalen Datenerfassung im Versicherungswesen

Der Übergang zur digitalen Datenerfassung hat die Art und Weise, wie Versicherer Informationen sammeln und verarbeiten, revolutioniert. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

1. Erhöhte Datengenauigkeit und Geschwindigkeit: Die digitale Datenerfassung minimiert menschliche Fehler und beschleunigt den Prozess der Datenerfassung. Der Einsatz digitaler Anwendungen für das Kunden-Onboarding stellt beispielsweise sicher, dass die eingegebenen Daten korrekt sind und sofort für die Analyse zur Verfügung stehen.
2. Datenanalyse in Echtzeit: Digitale Tools ermöglichen eine Datenanalyse in Echtzeit, die den Versicherern minutengenaue Erkenntnisse liefert. Dies ist entscheidend für eine dynamische Risikobewertung und für eine schnelle Anpassung an sich ändernde Markttrends.
3. Kosteneffizienz: Die Digitalisierung von Datenerfassungsprozessen reduziert den Bedarf an papierbasierter Dokumentation und manueller Dateneingabe, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.
4. Verbessertes Kundenerlebnis: Digitale Datenerfassungsmethoden, wie Online-Formulare und mobile Apps, bieten den Kunden Komfort. Sie können ihnen die erforderlichen Informationen schnell und mühelos bereitstellen und so deren Erlebnis insgesamt verbessern.
5. Datenintegration und -zugänglichkeit: Digitale Daten können problemlos in andere Systeme integriert werden, was einen ganzheitlicheren Blick auf Kunden und Abläufe ermöglicht. Diese Integration verbessert die Fähigkeit, aussagekräftige Erkenntnisse über verschiedene Aspekte des Unternehmens zu gewinnen.
6. Skalierbarkeit und Flexibilität: Digitale Systeme können je nach Bedarf des Versicherers nach oben oder unten skaliert werden und bieten somit Flexibilität und die Möglichkeit, sich an veränderte Geschäftsumgebungen anzupassen.

Die Quintessenz

Qualitativ hochwertige Daten sind für Versicherer, die Analysen für eine schnelle Rendite nutzen wollen, unerlässlich. Der Übergang zur digitalen Datenerfassung ist ein strategischer Schritt, der die Qualität, Zugänglichkeit und Verwendbarkeit von Daten verbessert. Während sich die Versicherungsbranche weiterentwickelt, wird der Schwerpunkt auf qualitativ hochwertigen, digital erfassten Daten ein Schlüsselfaktor sein, um Innovation, Effizienz und Kundenzufriedenheit zu fördern.