Analítica avanzada como eje de la toma de decisiones

El gran reto para el mercado asegurador reside en conocer el impacto que la oferta de la compañía tiene en el cliente y, más aún, en cuantificar cómo sus esfuerzos de captación y retención impactan en la fidelización del mismo.

Ya no es solo necesario disponer de la infraestructura adecuada para almacenar y gestionar toda la información relativa a cada contacto del cliente con nuestra compañía. La diferencia competitiva reside en la capacidad de la entidad para monitorizar y poner en valor toda esa información. Segmentar y analizar las distintas variables que pueden influir para identificar, por ejemplo, el perfil de cliente adecuado para una oferta comercial, es una de las muchas formas en la que los datos pueden impactar en los resultados de la empresa.

Mutualista satisfecho, objetivo principal para Mutua Madrileña

En Mutua Madrileña, los mutualistas son el centro de muchas decisiones y estrategias. Todas las acciones de la compañía priorizan su satisfacción, desde la facilidad y agilidad para dar de alta un siniestro y tramitarlo, hasta el servicio que se recibe de un proveedor externo que trabaja para la Mutua. Un mutualista satisfecho multiplica su valor cuando ejerce de prescriptor para captar y ayudar a fidelizar a otros mutualistas.

En 2008, con la incorporación de un nuevo equipo Técnico-Actuarial, Mutua Madrileña se planteó el objetivo de aprovechar al máximo y extraer conocimiento de toda la información de clientes que almacenaba.

Se trataba de información detallada sobre los más de dos millones de pólizas que por aquel entonces tenía la compañía; información de tremendo valor estratégico que se quería situar como eje de la toma de decisiones de la aseguradora. El nuevo equipo se planteó el reto de fijar una estrategia analítica consistente para toda la entidad, al servicio de la toma de decisiones a todos los niveles.

Como reflejo de la situación del mercado, Mutua Madrileña no escapaba a la reducción de su cartera y al empeoramiento del perfil de sus nuevos mutualistas. Como respuesta, la compañía decide implementar una estrategia a tres años vista.

Como parte del proyecto se definió una estructura tarifaria nueva, segmentada y orientada a una selección profunda de perfiles. La nueva estrategia de captación incluiría todo tipo de acciones, desde publicidad y definición de nuevos productos, hasta suscripción y gestión técnica.

Para la explotación de la base de datos era necesaria una herramienta probada, robusta y flexible que se adaptase a las necesidades propias de la entidad. "SAS ofrece un potencial enorme en muchísimos aspectos, desde el acceso, tratamiento y cruce de cualquier base de datos, hasta la facilidad para volver a ejecutar procesos y automatizarlos. SAS nos ayuda a ofrecer las respuestas a las preguntas de negocio que se hacen desde los distintos ámbitos de la compañía", afirma Jean Louis Hernández, Director Actuarial de Mutua Madrileña.

Además, SAS aportó a Mutua Madrileña la capacidad de trazabilidad, ayudando a la compañía en el seguimiento de todas sus acciones comerciales y de marketing, tanto actuales como futuras. El área actuarial de Mutua Madrileña definió una infraestructura centrada en los datos, en la que éstos se convertían en el motor de todas las decisiones de negocio, bien para la gestión técnica y comercial o bien para la optimización de prácticas de cara al cliente, como la gestión de siniestros y fraude.

Aprovechamiento eficaz de los datos

El éxito de su estrategia comercial y el consecuente crecimiento de Mutua Madrileña se debieron a la combinación de muchos elementos. Un mejor aprovechamiento de sus datos, contar con excelentes analistas en sus filas o la generación de mejores modelos predictivos, que les aseguran definir las acciones con mayor probabilidad de éxito, son algunos de los factores destacados. Pero el mayor aspecto diferencial de Mutua Madrileña es la concienciación de toda la entidad del valor del análisis de datos como generador de ventajas competitivas para la compañía. Para ello, fue necesario generar una dinámica adaptada al trabajo en equipo y definir unas prioridades de actuación claras.

El continuo diálogo del área comercial con el área analítica fue fundamental para el éxito de este proyecto. El alineamiento entre comerciales y analistas tuvo frutos muy positivos. Permitió la profesionalización de la modelización de manera que todos los modelos realizados tenían un claro objetivo de negocio. La gestión de los modelos y su actualización era eficiente y estaba basada en automatismos, lo que simplificaba enormemente las gestiones, aseguraba el éxito en el futuro y daba fiabilidad a los resultados conseguidos.

Las soluciones de SAS se posicionaron en el centro del proceso, facilitaron la extracción de la información y la simulación final y permitieron una puesta a punto en los mercados mucho más rápida.

"El análisis de datos fue una de las estrategias en las que se apoyó Mutua Madrileña en 2009 para optimizar sus tarifas y aumentar la fidelización y captación de nuevos mutualistas. Las soluciones analíticas de SAS ayudaron a Mutua a prever los comportamientos y tendencias sobre las que luego se basarían decisiones de negocio. Esta estrategia, de hecho, fue un apoyo fundamental para que Mutua consiguiese en 2012 un incremento neto de más de 65.000 pólizas de autos y hogar", comenta Jean Louis Hernández.

Previsión de futuro

Según Jean Louis Hernández, "cuando ves que algo funciona y que realmente aporta valor, tienes que seguir adelante con ello. Siempre puedes mejorar, hacerlo de una forma más óptima y rápida que al final se traslade como la mejor decisión de negocio que permita diferenciarme de otros. Esto es muy importante en un sector que se compara con otras compañías cada mes y que presenta resultados cada tres meses. Nuestro trabajo está basado en el futuro y prevé ciertos comportamientos y tendencias. Ahí es donde la capacidad predictiva de SAS nos ayuda a marcar la diferencia".