Datos de Movilidad Sintéticos para Mejores Decisiones
Nuestros vehículos recopilan una enorme cantidad de datos que pueden usarse para desarrollar y ejecutar aplicaciones innovadoras. Los datos generados por movilidad nos permiten ejecutar servicios de vehículos conectados, mejorar la seguridad vial, habilitar la conducción autónoma y proporcionar asistentes personales inteligentes.
Con acceso listo a estos valiosos datos en formatos que son seguros y procesables, las compañías de seguros y otras industrias pueden usarlos para adquirir más clientes, aumentar la rentabilidad con mejor suscripción y crear experiencias superiores para el cliente.
¿Qué son los datos de movilidad?
Los datos de movilidad son la ubicación geográfica de un dispositivo, producidos pasivamente a través de la actividad normal, refiriéndose a la trayectoria de personas y objetos. Los datos basados en ubicación son cada vez más comunes gracias a los smartphones y los vehículos de próxima generación.
Si bien los usuarios son conscientes de su valor potencial, las empresas dispuestas a monetizar o extraer perspectivas de estos datos deben cumplir con las leyes actuales de privacidad de datos. Los patrones de movimiento son de particular interés para los aseguradores para comprender mejor las preferencias de los clientes y proporcionar precios personalizados.
La capacidad de procesar datos de movilidad en tiempo real y traducirlos en información de mayor nivel es fundamental. La inteligencia artificial ahora permite a los aseguradores aprender de estos datos para desarrollar servicios que están estrictamente adaptados para los usuarios. Además, los datos sintéticos apoyan el intercambio seguro de información de movilidad para promover la innovación sin comprometer la privacidad.
Redefiniendo la industria aseguradora con datos sintéticos de movilidad
Dado que los datos de movilidad son raros y difíciles de recopilar, las compañías de seguros han comenzado a explorar la generación sintética. Los conjuntos de datos sintéticos están reemplazando rápidamente enfoques antiguos de anonimización de datos como el enmascaramiento de datos o la seudonimización. Este enfoque es mucho más seguro, y los conjuntos de datos pueden crearse en una fracción del tiempo.
En una industria con consumidores sensibles al precio y competencia feroz, la participación efectiva del cliente y los precios basados en uso pueden ser el factor decisivo que separa a los ganadores de los perdedores.
Casos de uso clave para aseguradores:
- 1. Mejorar la publicidad dirigida: La publicidad dirigida implica conectar con audiencias que pueden relacionarse con los beneficios que ofrece el producto, aumentando las tasas de conversión dramáticamente. Sin embargo, para que la publicidad dirigida sea efectiva, es necesario una fuerte comprensión de la demografía y el comportamiento del cliente. Las compañías de seguros pueden hacer uso de datos sintéticos de movilidad para ejecutar una campaña en tiempo real de alto rendimiento basada en la ubicación y la intención de los compradores de autos de adquirir seguro de automóvil. Además, al usar datos de movilidad, las compañías de seguros podrían personalizar mensajes publicitarios para abordar las necesidades de compradores de autos nuevos o usados en el área para aumentar la relevancia y las conversiones, mejorando como resultado el retorno de inversión de sus campañas.
- 2. Maximizar ingresos mediante venta ascendente: Mediante la venta ascendente, los aseguradores pueden ofrecer a los clientes productos y servicios adicionales como cobertura extra sobre las pólizas básicas o actualizarlos a pólizas más comprehensivas. Para vender de manera ascendente efectivamente, las compañías de seguros tienen que entender la intención de sus clientes. Para saber qué productos y servicios adicionales querrían sus clientes en un futuro cercano y vender de manera ascendente efectivamente, los aseguradores deben mirar los datos sintéticos de movilidad. Por ejemplo, basándose en información de movilidad, una compañía de seguros puede ofrecer servicios adicionales como seguro deportivo para clientes que viajan a la montaña. Esto les permitiría maximizar sus ingresos y proporcionar a los clientes una experiencia encantadora que reforzará su lealtad con la empresa.
- 3. Crear nuevos productos y servicios: Construir los productos y servicios correctos para los clientes es esencial para cualquier empresa, no solo para los aseguradores. Esto no solo resultará en un aumento de confianza y lealtad, sino que también llevará a que los clientes recomienden su producto a sus familiares y amigos. Entender quiénes son sus clientes, cómo se comportan y qué quieren ayudará a las compañías de seguros a personalizar sus productos y servicios para satisfacer sus necesidades. Por ejemplo, los aseguradores pueden crear productos de seguro basados en uso como pay-as-you-drive (PAYD) y pay-how-you-drive (PWYD). Acceder a la verificación automatizada de millaje, tráfico por hora del día y seguimiento del comportamiento del conductor. Los datos sintéticos eliminan la mayor barrera para el seguro basado en uso, la protección de la privacidad de datos personales y los costos prohibitivos de desplegar y gestionar dispositivos telemáticos.
- 4. Detección de fraude: Las compañías de seguros también pueden usar datos sintéticos de movilidad para evaluar riesgos creando simulaciones realistas de varios escenarios de conducción y luego aplicando los resultados a sus estrategias de gestión de riesgos. Esta información puede usarse para predecir mejor la probabilidad de accidentes y las consecuencias potenciales de estos incidentes, permitiendo a los aseguradores tomar decisiones más informadas sobre evaluación de riesgos y precios. Por ejemplo, los datos sintéticos de movilidad pueden usarse para modelar diferentes tipos de condiciones de carretera, como tráfico pesado, clima inclemente o peligros en la carretera, para entender cómo estas condiciones podrían impactar el comportamiento del conductor y aumentar el riesgo de un accidente. Estos datos también pueden usarse para simular comportamientos de diferentes tipos de conductores, como conductores nuevos, conductores mayores o conductores bajo la influencia de drogas y alcohol, para ver cómo estos factores podrían impactar las tasas de accidentes.
Los datos sintéticos están emergiendo como una posible solución a todos estos desafíos. Los conjuntos de datos sintéticos contienen la misma cantidad de detalles que los datos originales del cliente, pero sin los detalles personales originales. Los conjuntos de datos sintéticos sin ninguna información personal también pueden ajustarse para mejorar el balance y la representación, y ayudar a los aseguradores a cumplir con regulaciones de privacidad como GDPR y CCPA.
En general, los datos sintéticos de movilidad pueden ser un activo valioso para las compañías de seguros en sus esfuerzos por crear nuevos productos y servicios innovadores, aumentar la lealtad y el compromiso con sus clientes, evaluar riesgos y reducir el fraude, y tomar decisiones más informadas sobre estrategias de marketing y precios de pólizas, resultando en un negocio mucho más duradero y rentable.
