Analyseverfahren Künstliche Intelligenz Big Data

Ad­van­ced Ana­ly­tics I: Wie Künst­liche In­telli­genz Ver­siche­rungs­un­ter­neh­men bei Ent­schei­dun­gen hilft

Teil 1:  Customer Journey , Digitale Transformation und Wandel der Märkte als Treiber für Big Data und Advanced Analytics (hier geht’s zur Summary).

Analyse als Schlüsselkompetenz und Wett­be­werbs­vor­teil

Unter dem Schlagwort Advanced Analytics wird seit einigen Jahren das Versprechen beworben, aus einer Unmenge an Daten (Big Data) durch geeignete analytische Tools und Methoden einen Mehrwert für das Unternehmen zu identifizieren, der sich direkt oder indirekt monetär bewerten lässt. In der Regel taucht Advanced Analytics in Zusammenhang mit der sinnvollen Auswertung großer Datenmengen auf. Insbesondere durch die steigende Digitalisierung wächst die Menge an elektronischen Daten exponentiell, was das Thema zunehmend interessant werden lässt.

Für Versicherungen ist die Analyse und Auswertung von kundenbezogenen Daten schon immer eine entscheidende Grundlage für das Kerngeschäft gewesen. So sind mitunter Versicherungen noch immer branchenübergreifend Vorreiter beim Einsatz von Big Data Analyse-Methoden. Für die Branche also kein neues Thema.
Und dennoch ist es nicht einfach, beim aktuellen Sammeleifer der Social Media Unternehmen mitzuhalten.
Die Fähigkeit, die Kundendaten zusammenzutragen ist demnach eine große Herausforderung, jedoch nicht die Alleinige. Hinzu kommt, dass das Dürfen zunehmend beengt wird: Gesetzliche Richtlinien werden künftig die Datenverwendung immer stärker einschränken.

So stellt sich die Frage, ob unternehmensinterne Investitionen in Advanced Analytics gerechtfertigt sind.
Immerhin können die Unternehmen damit rechnen, dass die Erhebung und Auswertung der Daten durch den technischen Fortschritt künftig erheblich komfortabler und effizienter wird. Nichtsdestotrotz ist und bleibt das Thema komplex und bedarf einer intensiven Auseinandersetzung.
Daher macht es wenig Sinn, sich vor lauter Aktionismus in Ineffizienzen zu stürzen. Vielmehr sollten zunächst die Gründe und Möglichkeiten für Advanced Analytics betrachtet werden, um individuelle Lösungen zu schaffen. Denn tatsächlich bedeutet eine effiziente und kreative Analyse relevanter Daten nicht nur eine trendbedingte Investition, sondern auch die Möglichkeit, neue Erkenntnisse zu revolutionären Technologien und Ideen zu liefern.

Drei Treiber von Advanced Analytics

Um zu verstehen, warum der Analyse-Trend derart starken Druck auf die Unternehmen ausübt, lohnt ein zunächst zusammengefasster Blick auf die größten drei Treiber in einer sich stetig verändernden Marktsicht: Customer Journey, Digitale Transformation und Wandel der Märkte.

 

Advanced Analytics - die drei Treiber
Advanced Analytics – die drei Treiber

Customer Journey

Die erste treibende Kraft sind die Kunden, die zunehmend im Mittelpunkt stehen. Ihr Verhalten sowie ihre Bedürfnisse und Zwänge sind dabei alles andere als statisch und verändern sich fortlaufend, was zu einer hybriden Nachfrage führt. Sie steuern indirekt Innovationen und bestimmen, welche Angebote das Potential zu einem Trend haben und welche nicht.
Sie hegen den Wunsch, sich unabhängig vom jeweils verwendeten Medium umfassend zu informieren und individuelle und flexible Produkte zu erhalten. So gewinnen beispielsweise zusätzliche Leistungen, die über einen reinen Versicherungsschutz hinausgehen, immer mehr an Bedeutung. Aber auch die Anforderungen an den Service sind gestiegen. Erwartet wird heute eine hohe Erreichbarkeit und fortlaufende Customer Journey über sämtliche Kommunikationskanäle hinweg.

Für die Unternehmen bedeutet dies, dass sich der Fokus stärker denn je auf die einzelnen Touchpoints (Kontaktpunkte) entlang der Customer Journey, also der Reise eines potentiellen Kunden, richten muss. All diese Kontaktpunkte, ob online oder offline, können den Versicherungen bei näherer Betrachtung wertvolle richtungsweisende Informationen liefern. Sie geben Anhaltspunkte darüber, welche Innovationen oder Anpassungen nötig sind, um eine möglichst persönliche, positive und kundenfreundliche Customer Journey zu gestalten. Dies ist ein wesentlicher Aspekt, um Kunden zu gewinnen oder zu binden.
Auch, um aktiv neue Produkte und Angebote zu gestalten, müssen die Kundenbedürfnisse in den Mittelpunkt der geschäftlichen Aktivitäten gestellt werden. Doch um die Bedürfnisse gründlich zu ermitteln, sind eine Omnikanalstrategie und eine 360-Grad-Perspektive auf den Kunden vorausgesetzt.

Die so umfangreich anfallenden Nutzerdaten können anschließend jedoch nur zeitnah verwendet werden, wenn effiziente Tools bei der Analyse und Auswertung zur Verfügung stehen. Es besteht ein enges Zusammenspiel zwischen dem Kundenverhalten und den technischen Errungenschaften innerhalb der digitalen Transformation – dem nachfolgenden Treiber, was die schnelle Ausarbeitung erforderlich macht. Die Kundenbedürfnisse beeinflussen die Technik und die Technik beeinflusst wiederum das Kundenverhalten. Jederzeit abrufbare Informationen führen dazu, dass Konsumenten sich unabhängig von Ort und Zeit über Konditionen und Produkte informieren können und möchten.
Zudem fördern optimale Angebote den Wechsel zu dem jeweils attraktivsten Produkt. Die Suche nach dem individuellen und optimalen Angebot schafft zunehmend hybride Kunden. Dies ist für die Versicherer Risiko und Chance zugleich. Das Risiko überwiegt jedoch, wenn keine Analysetools Unternehmensentscheidungen stützen.

Digitale Trans­for­ma­tion

Ein zweiter Treiber ist die digitale Transformation. Die strategische Anpassung der IT-Landschaft wird zu einem wesentlichen Erfolgsfaktor für Anbieter von Versicherungen. Nur so können sie künftige Schlüsselkomponenten integrieren sowie koordinieren.

Die digitale Transformation verändert das Kundenverhalten und beschleunigt den Wandel der Märkte. Somit nimmt dieser Treiber eine besonders beeinflussende Schlüsselposition ein.
Diese Transformation führt dazu, dass elektronische Lösungen Unternehmensmitarbeitern zunehmend Arbeitschritte abnehmen.

Und doch ist das Thema zwiespältig, insbesondere da Menschen, Produkte und Angebote vielfältig sind. So sind beispielsweise Versicherungsprodukte nicht über einen Kamm zu scheren mit den Gebrauchs- und Verbrauchsgütern von E-Commerce-Portalen.
Je nach Komplexitätsgrad sind sie doch mehr als einen Klick entfernt.

Laut aktueller Studien vertrauen Kunden, aufgrund der besonderen Komplexität bei einigen Versicherungsprodukten, weiterhin vorrangig dem menschlichen Berater  – insbesondere beim tatsächlichen Abschluss. Interessant ist hierbei jedoch, dass die Versicherungsnehmer sich immer häufiger vor Vertragsabschluss online über die Angebote informieren. Dieser sogenannte ROPO-Effekt (research online, purchase offline) hat Auswirkung auf die Beratungsfunktion der Versicherungsanbieter.
Die Herausforderung besteht daher einerseits daraus, den Berater im Gespräch digitaler werden zu lassen. Es muss folglich nicht um die Substitution des Beraters gehen, sondern darum, angepasst an den digitalen Fortschritt die Touchpoints zu reformieren.
Anderseits führt digitale Transformation bei einfachen Versicherungsprodukten (z.B. Kfz, Zahnzusatz, Hausrat, Reise) dazu, dass Beratung und Verkauf online weiterhin zunehmen werden: research online – purchase online. Daher gilt es, für diese Produkte einen an den Kundenbedürfnissen ausgerichteten optimalen Service zu präsentieren. Dabei darf nicht vergessen werden, dass die Einführung neuer Technologien nicht gleichzeitig die Irrelevanz der Alten nach sich zieht. Aufgrund neuer Kommunikationswege dürfen nicht zwangsläufig bisherige vernachlässigt werden.
Dieser individuell angepasste Service kann jedoch nur dann bestmöglich gestaltet und optimiert werden, wenn die Vorstellungen der Kunden bekannt sind.

Die Digitalisierung der Touchpoints wird unabhängig vom Point-of-Sale zunehmend Mengen neuer Daten liefern. Um diese erfolgsorientiert zu nutzen, werden moderne Datenerfassung und Advanced Analytics benötigt. Die zusammengetragenen Daten können zusätzlich helfen den Kunden besser zu verstehen und das Angebot sowie die Qualität der stark angefragten Informationen entsprechend anzupassen.

Aber nicht nur in den Vertriebskanälen wird die digitale Transformation Auswirkung haben, sondern auch bei der Anpassung von individuellen Angeboten.
Als aktuelles Beispiel dienen die Telematik-Tarife im KFZ- oder Gesundheits-Bereich: Insbesondere junge Fahrer nutzen zunehmend Telematik-Angebote. Mit Hilfe von Black Boxen  in Fahrzeugen oder bereits integrierten Systemen werden an den jeweiligen Versicherer Daten überliefert. Diese können anschließend technisch unter anderem die Fahrweise überwachen. Zur Speicherung, Auswertung und Nutzung der so gewonnen Daten ist die Integration entsprechender Systeme notwendig.
Aber auch im Bereich Gesundheit werden bereits Telematik-Tarife angeboten. Hier können die Versicherten durch Kooperationen zwischen Fitness-Beratern und Versicherungen oder durch  Gesundheits-Monitoring bzw. Selbstvermessen (Self-Tracking) von vergünstigten Versicherungstarifen profitieren.

Um jedoch nicht nur zu reagieren, sondern pionierhaft zu agieren, lohnt ein Blick auf die unausweichlich anstehenden technischen Entwicklungen. Ob informieren oder abschließen – während heute noch PCs, Laptops und Smartphones die vorrangigen Medien darstellen, werden sie durch das Internet der Dinge (Internet of Things bzw. IoT) nach und nach in bestimmten Aufgaben ersetzt. Die Nachfolger werden die bisherigen Alltagsgegenstände, nur eben um digitale Funktionen und IP-Adressen ergänzt. Zudem werden Systeme beispielsweise erkennen, wann wir uns wo befinden und eventuell auch was unsere aktuelle Tätigkeit ist. Daraufhin können diese Daten an Versicherungen übertragen und unser Versicherungsschutz nicht nur individuell, sondern auch tätigkeitsbezogen und ortsgebunden maßgeschneidert just in time angepasst werden. Damit wird jeder Ort zum Touchpoint und somit zum Point of Sale.
Spätestens hier können nur jene Unternehmen Angebote liefern, die Advanced Analytics als Kernkompetenz etabliert haben.

Wandel der Märk­te

Ein dritter Faktor ist der Wandel der Märkte. Dieser wird beeinflusst durch die Kundenbedürfnisse und die digitale Transformation und hat gleichzeitig Auswirkung auf diese beiden Treiber.

Während früher für den Kunden der Versicherungsmakler quasi das Front-End zu einer Versicherung darstellte, sind es heute zunehmend Vergleichsportale und Direktanbieter, die online aufgesucht werden, um Versicherungen abzuschließen. Inzwischen mischen zunehmend InsureTech-Unternehmen mit, welche die digitale Transformation nutzen, um den Versicherungsmarkt neuzugestalten.

Dabei verschwimmen Branchengrenzen und es entstehen neue Märkte sowie Geschäftsmodelle. Dies fördert und ermöglicht neue Kooperationen (branchenintern und -extern). Immer mehr Startups tummeln sich in der Versicherungswirtschaft und besetzen mit innovativen Leistungen die Schnittstelle zum digital agierenden Kunden mit hybridem Konsumverhalten. Die klassischen Versicherungen müssen sich anpassen, um den Anschluss nicht zu verlieren. Neue intelligente Analysemethoden werden ein entscheidender Faktor sein, um zeitnah auf Marktveränderungen zu reagieren .

Die Ansprüche hybrider Kunden schaffen den Nährboden für Nischenangebote, welche wiederum durch den Fortschritt in der digitalen Transformation technische Innovationen entstehen lassen. Dieser Kreislauf hat immer kürzer werdende Produktlebenszyklen zur Folge. Um am Ball zu bleiben, werden schnell zur Verfügung stehende Analyseergebnisse und ein dazugehörendes flexibles Unternehmensklima erfolgskritisch sein.

Komplexität meistern als He­raus­for­de­rung

All diese Aspekte zeigen, dass Advanced Analytics als einer der wesentlichen Digitalisierungsthemen in der Lage ist, das Versicherungsgeschäft zu transformieren. Um jedoch das Potenzial auszuschöpfen, müssen Organisationen komplexe und umfassende Änderungen in ihren Prozessen und den verwendeten Technologien vornehmen.

Meist spielen bei Versicherungsunternehmen fortgeschrittene mathematische Modelle und komplexe Finanztheorien eine wesentliche Rolle und sind ein wichtiges Werkzeug für Mitarbeiter, um Risikokostenstrukturen zu erstellen. Ihre Berechnungen und Kalkulationen beeinflussen direkt ihre Profitabilität und können bei Fehlern sogar massiv die Rentabilität der Versicherungsunternehmen gefährden. Steigende Rechenleistung und zahlreiche Fortschritte bei Computermodellen in den letzten zwei Dekaden revolutionierten die Kerndisziplinen der Versicherer und verschoben damit die Grenze jenseits der traditionellen Versicherungsmathematik. Traditionelle Risikoberechnungsroutinen basierten auf Eingaben wie historischen Unfallraten. Heute konzentriert man sich vermehrt auf komplexere Modelle, die in der Lage sind, mehr Daten auszuwerten. So können beispielweise Verhaltensmuster von Kunden auf die Risikofreude beim Autofahren hinweisen.

Advanced Analytics kann den Mitarbeitern ein entlastendes Tool an die Hand geben. Denn erst die Verknüpfung verschiedener personenbezogener Datenquellen bringt radikal neue Erkenntnisse über den Kunden und schärft damit auch sein Risikoprofil mit Hinblick auf die jeweils abzuschließende Police.
Das System „Reagieren auf historische Daten“ wird abgelöst durch Systeme, welche den Versicherungsnehmer maßgeschneidert und situationsbezogen anhand von Live-Auswertungen absichern.

Nicht weil es ein neuer Trend ist, sondern weil diese Entwicklungen unausweichlich sind, lohnt ein gründlicher Blick auf die hochentwickelte Analyse. Daher durchleuchtet der nächste Blogbeitrag dieser Serie die Abgrenzung, Schritte und Tools von Advanced Analytics.

Weiterführende Links

 

Summary

Die stetig wachsende Menge an Daten (Big Data) ruft Advanced Analytics auf den Plan. Das Sammeln von Kundendaten ist ein Kerngeschäft für Versicherungen, daher ist es gerade für sie wichtig, am Ball zu bleiben. Darauf, dass Advanced Analytics die Unternehmen zunehmend beschäftigen wird, weisen die folgenden drei Treiber hin:

Customer Journey – die Reise des Kunden an den Touchpoints entlang: Die Zufriedenheit während der Customer Journey und der jeweiligen Kontaktpunkte kann nur positiv und innovativ beeinflusst werden, wenn das Kundenverhalten anhand einer ausgereiften Analyse und der anschließenden Omnichannel-Strategie und 360-Grad-Sicht erforscht wird. Nur so können die Kunden einen individuellen und optimal angepassten Service erfahren.

Digitale Transformation – Technik schreitet unaufhaltbar und unumkehrbar in die Moderne:  Für die Unternehmen bedeutet dies eine Anpassung an die sich stetig verändernden technischen Errungenschaften, um den Kunden einen bestmöglichen medienübergreifenden Service bieten zu können. Das feine Zusammenspiel zwischen Kunden, Unternehmen und neuen Technologien ist hoch komplex und kann nicht dem Zufall überlassen werden. Nur durch die effiziente Datenanalyse können die so umfangreich anfallenden Kundendaten begriffen werden. Die Analyse bietet eine Entscheidungsgrundlage für beispielsweise individuell angepasste Telematik Tarife.

Wandel der Märkte – Die Digitalisierung und neue Kundenbedürfnisse verändern laufend die Strukturen: Im Versicherungsmarkt werden die Karten in immer kürzer werdenden Abständen neu gemischt. Das Spielfeld ist ebenfalls nicht mehr statisch. Der klassische Vertrieb von Versicherungsprodukten wurde längst ergänzt und teils ersetzt durch neue innovative Ideen. In klaffende Marktlücken siedeln sich neue Geschäftsmodelle an. Um dieser Vielfalt nicht hinterherzuschleichen, sondern sie mitzugestalten, sind Analysemodelle nötig, die zukunftsorientierte und pionierhafte Entscheidungen ermöglichen: Advanced Analytics bietet hier eine optimale Grundlage.

Katy Spalek

Katy Spalek

Manager Corporate Publishing bei BROCKHAUS AG
Katy Spalek ist bei der BROCKHAUS AG als Redakteurin für die Bereiche Marketing und Vertrieb zuständig und verantwortet Recherche, Verfassen und Layout von Texten zur Kundenkommunikation. Für das blogHAUS verfasst sie Beiträge über aktuelle Trendthemen aus IT, Marketing und Wirtschaft.
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