Information Factory. Insurance

Fachartikel
Information Factory.
Insurance
Autoren: Lothar Lochmaier und Dr. Volker Fischer
Herausgeber: Jens-Thorsten Rauer
Fachartikel
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Versicherungen: Big Data Analytics
„as a Service“ stärkt Kerngeschäft
Nach wie vor dominiert in der Branche die Umsetzung
regulatorischer und gesetzlicher Vorgaben. Parallel dazu
in den Mittelpunkt rückt aber auch die digitale Agenda.
Denn die Kunden erwarten heutzutage online die gleiche
Dienstleistungsqualität wie offline und zunehmend
individualisierte Produkte. Als Schlüsselfaktor für die
Branche erweist sich der intelligente Umgang mit großen
Datenmengen in nahezu allen Formaten digitaler,
menschlicher Kommunikation, um neue geschäftliche
Potentiale zu erschließen.
Inhaltsverzeichnis
2
Im Spannungsfeld zwischen digitalem Wandel
und Regulierungsagenda – Aktuelle
Herausforderungen der Versicherungsbranche –
Roadmap 2020
4 Altsysteme ablösen: Stellschrauben zur
Bewältigung des digitalen Wandels
5 Versicherung 2.0: Der Kunde übernimmt die Regie
7 Schlüsselfaktor Big Data Analytics
8 Anwendungsszenario Social CRM: Make Big Data
Actionable
9 (Anti) Fraud Management: Neue Zielgebiete
für Analytics erschließen
10 Risk Management: Jedem Risiko einen Preis
geben
10 Predictive Analysis: Innovative Produkte gestalten
11 Bestandskunden halten und neue Zielgruppen
gewinnen
11 Die mobile Business-Agenda
12 Zukunftsvision: Digitales Kundenprofil eröffnet
maßgeschneiderte Optionen
Im Spannungsfeld zwischen digitalem Wandel und
Regulierungsagenda – Aktuelle Herausforderungen
der Versicherungsbranche – Roadmap 2020
Die größten Sorgenfalten bereiten den Versicherungsunternehmen aktuell die
Umsetzung der europäischen Verbraucherschutzrichtlinien sowie das Einarbeiten
neuer EU-Vermittlerrichtlinien. Laut der aktuellen Lünendonk®-Trendstudie
„Versicherungen 2020 – Trends, Technologien, Geschäftsmodelle“, für die das
Kaufbeurer Marktforschungsunternehmen mehr als 120 Manager aus der deutschen
Versicherungswirtschaft zu ihren Zukunftserwartungen befragt hat, rückt neben
gesetzlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen aber auch die digitale Agenda
immer mehr in den Branchenfokus.
Die Herausforderung: Zum einen nimmt die Kundenbindung durch neue Kommunikationsund Vertriebswege ab. Zum anderen tolerieren immer weniger Kunden einen mangelhaften
Service oder unklare Geschäftspraktiken und erwarten einen weitestgehend auf
die persönlichen Bedürfnisse zugeschnittenen Versicherungsschutz. Kurz, die hohe
Wechselbereitschaft der Kunden hält an. Umso mehr gehört die Gestaltung und Nutzung
neuer technischer Vertriebswege zu den derzeit wichtigsten Herausforderungen der
Versicherungsbranche. Vor allem den direkten Kundenzugang über Social Media und
mobile Apps sehen die Marktforscher von Lünendonk als wichtigen Einflussfaktor für die
künftige Geschäftsentwicklung und eine erfolgreiche Differenzierung an, in einem durch
zunehmenden Preisdruck geprägten Marktumfeld.
Gleichzeitig haben die Unternehmen seit geraumer Zeit mit einem sinkenden
Verbrauchervertrauen und in einigen Sparten mit einem rückläufigem Neugeschäft zu
kämpfen. Vor allem traditionelle Produkte wie Lebens-, Hausrats- oder Unfallversicherungen
lassen sich immer schwerer vermarkten, aber auch Standardprodukte wie die Kfzoder Privat-Haftpflichtversicherung stehen unter Preisdruck. Umso wichtiger ist
es, die weitergehenden Möglichkeiten der Dunkelverarbeitung, Optimierung von
Verarbeitungsprozessen und Anpassung des Underwritings auf das Risikoprofil einzelner
Versicherter anzupassen.
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Vertriebs- und Kommunikationskanäle im Wandel
Bei der Nutzung unterschiedlicher Vertriebs- und Kommunikationskanäle steht die
Versicherungswirtschaft nach Einschätzung der von Lünendonk befragten Manager in den
kommenden Jahren vor fundamentalen Veränderungen. Dominierten bislang traditionelle
Kanäle, beispielsweise der Vertrieb über Ausschließlichkeitsvertreter oder externe
Vertriebspartner, wie Makler, Mehrfachagenten oder Vermögensberater, gewinnt nun der
Online-Kanal als Vertriebsweg weiter an Bedeutung.
Insbesondere für standardisierte Produkte setzen die Unternehmen in diesem Kontext
immer stärker auf alternative Vertriebswege. Der Direktvertrieb über Online-Portale und
die Kommunikation für Versicherungsprodukte über Webportale geben künftig mit den
Ton an, insbesondere für junge Zielgruppen, aber auch für Internet affine „Best Ager“. Denn
auch diese seien längst bereit, schon heute derartige neue Online-Kanäle aktiv zu nutzen,
betonen die Marktforscher. Allerdings nur unter der Voraussetzung einer stimmigen und
vollständig integrierten Vertriebs- und Kommunikationsstrategie, unter Einbezug aller
relevanten Kanäle (Online, Call Center und Außendienst). Denn auch im Netz erwartet
der Kunde letztlich die gleich hohe Beratungs- und Servicequalität wie im persönlichen
Beratungsgespräch.
Was den Markt antreibt: Geschäftsimpulse durch Social Media und Mobile Business
Angetrieben wird der Markt durch mobile App-Lösungen. Social Media und Mobile Business
haben in vielen Branchen neue Geschäftsmodelle ermöglicht und so dazu beigetragen,
neue Kundengruppen zu gewinnen und Umsatzrückgänge auszugleichen. Allerdings
sind neue Kundensegmente und junge Verbraucher nicht leicht zu begeistern und
anzusprechen. Positive Effekte sehen die Befragten vor allem im Vertrieb und Marketing,
etwa durch kundenindividuellere Marketing- und Vertriebskampagnen und auf die jeweilige
Kundensituation angepasste Leistungen.
Vor allem aber bieten Social Media und Mobile Business die Option, die Qualität des
Beratungsgesprächs, die Kundenzufriedenheit, Kundenbindung und damit auch den
Vertriebserfolg zu erhöhen. So gehen vier der fünf befragten Versicherungsmanager davon
aus, dass sich Vertriebspartner durch mobile Business Apps besser beim Kundengespräch
unterstützt fühlen. Drei Viertel äußerten außerdem die Ansicht, dass sich die Kunden durch
mobile Business Apps im Beratungsgespräch stärker einbezogen fühlen.
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Altsysteme ablösen: Stellschrauben zur
Bewältigung des digitalen Wandels
Mit Blick auf die Informationstechnologie setzt die digitale Wachstumsagenda voraus, mit
der rasanten Entwicklung Schritt zu halten. Das Marktforschungsunternehmen Gartner hat
kalkuliert, dass weltweit mehr als zwei Drittel der Schadens- und Lebensversicherer noch mit
IT-Systemen aus den 1970er- und 1980er-Jahren arbeiten. Kurz: Es besteht beim Gros der
Versicherer ein erheblicher technologischer Modernisierungsbedarf, jedoch nicht um den
Preis einer strategischen Fehlinvestition.
Eine repräsentative Befragung der Unternehmensberatung Bain zeigt die schwierige
Gratwanderung. Befragt wurden mehr als 2.500 private Kunden der führenden deutschen
Versicherungsanbieter. Für rund 60 Prozent der Bundesbürger ist das Internet künftig der
wichtigste Kanal zur Versicherung, um mit ihr zu interagieren. Unabhängig davon, ob es sich
um Beratung, Vertragsabschluss oder Schadensmeldung handelt, die Versicherten setzen
von ihrem Anbieter weit über die klassische Webseite hinaus ein umfassendes digitales
Angebot voraus. Die Kunden sehen beispielsweise Smartphones mit dementsprechend
vereinfachten mobilen Webseiten sowie Apps, Online-Chats und -Communities als wichtige
neue Zugangswege zu ihrer Versicherung.
Jedoch sind auch klassische Vertriebswege nicht zu vernachlässigen. Gefragt ist
vielmehr die sinnvolle Verknüpfung zwischen stationären, internetbasierten bzw. mobilen
Dienstleistungen. Die persönliche Betreuungs- und Beratungsqualität bleibt laut Bain für
nahezu drei Viertel der Befragten von hoher Priorität.
Vom Anbieter ihrer Wahl erwarten die Konsumenten aber nicht nur ein umfassendes
digitales Angebot, sondern auch die einfache, intuitive Bedienbarkeit. „Convenience“, sprich
der Faktor Benutzerfreundlichkeit, wird zu einem entscheidenden Differenzierungsmerkmal
im digitalen Zeitalter. Mobile Anwendungen, beispielsweise über App oder via QR-Code,
die den Postweg ersetzen, weisen hier den Weg zu neuen Umsatzpotentialen in der
Kundengewinnung und –bindung.
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Versicherung 2.0: Der Kunde übernimmt die Regie
Einige Anbieter haben den Paradigmenwechsel in Richtung „digitale Versicherung 2.0“
bereits eingeleitet. Die Allianz beispielsweise stellt lokalen Agenturen Werkzeuge und Inhalte
für deren Präsenz im Internet und in sozialen Netzwerken wie Facebook zur Verfügung. Der
größte deutsche Versicherer und die Deutsche Telekom planen außerdem neue digitale
Versicherungsservices für die Bereiche Heim und Gesundheit.
So soll beispielsweise das Smart Home inklusive einer digitalen Pannenhilfe für Zuhause
ausgestattet sein. Für Privatkunden verknüpfen die Partner dazu die neueste Informations-,
Kommunikations- und Sensortechnik mit konkreten Versicherungs- und Serviceangeboten.
Die Deutsche Vermögensberatung (DVAG) wiederum setzt konsequent auf die Nutzung von
iPads. Mehrere zehntausend Vermögensberater setzen Tablet PC’s in der Kundenberatung
ein. Dieser ermöglicht auch einen vollständigen Zugang zur eigenen Kundendatenbank
sowie zur Angebots- und Vermögensplanung.
Die Auswirkungen der Digitalisierung erfassen jedoch nicht nur den Vertrieb und
die Schnittstellen zum Kunden, sondern den gesamten Betrieb. Der Schlüssel für
erhoffte Effizienzgewinne liegt in der Anpassung operativer Kernaktivitäten wie der
Schadensmeldung und -regulierung sowie der Prämienkalkulation. Dies gilt vor allem für die
Übernahme ganzer Wertschöpfungsschritte durch die Kunden.
Praxisnahe Beispiele sind etwa die automatisierte Meldung von Kfz-Schäden per App
oder die Einreichung digitaler Rechnungen bei der Krankenversicherung. Je einfacher und
intuitiver der Kunde diese Arbeiten via Smartphone oder Tablet-Computer erledigen kann,
desto größer ist seine Bereitschaft, auf klassische Kommunikationswege zu verzichten, mit
entsprechend hohen Effizienzgewinnen für die Versicherer. Parallel können diese Daten
aber auch verwendet werden, um Betrugsdelikte leichter aufzudecken oder das Risikoprofil
einzelner Versicherungsprodukte weiter zu schärfen.
Nach Vertragsabschluss kommen immer häufiger digitale Technologien zum Einsatz. So
lässt sich die Abwicklung von Kfz-Schäden mithilfe von Apps beschleunigen, um Schritt für
Schritt die Erfassung der Schäden und deren Meldung an die Zentrale zu ermöglichen und
konkrete Empfehlungen zu geben, an welchem Ort sich in der Nähe des Unfallgeschehens
ein Schaden beheben lässt.
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Auch die Krankenversicherer vereinfachen mit Hilfe von Apps das Einreichen von
Rechnungen, sie erinnern Patienten an die regelmäßige Einnahme von Medikamenten und
ermuntern diese zu Vorsorgemaßnahmen. Die Deutsche Krankenversicherung (DKV) etwa
setzt wie die Allianz und die Hanse Merkur auf ein System, mit dem Privatpatienten ihre
Rechnung durch das Scannen eines QR-Codes unkompliziert einreichen. Andere Anbieter
wiederum adressieren den Wunsch nach Individualisierung und entwickeln beispielsweise
Portallösungen für spezifische Kundensegmente.
Herausforderung Crowdsourcing erfolgreich meistern
Auch Crowd-Sourcing-Portale wie friendsurance und Einkaufsportale wie iMingle
beeinflussen das Marktgeschehen. Letztere bündeln die Einkaufsmacht der Verbraucher,
beispielsweise durch Gruppentarife. Vorteil: Der Versicherer muss in diesem Fall zwar
niedrigere Tarife gewähren, spart dafür aber in erheblichem Maß an den Akquisitionskosten.
Das auf einer sozial vernetzten Community basierende Geschäftsmodell des Berliner
Anbieters friendsurance erinnert etwa an die Anfänge des Versicherungsgeschäfts.
Gleichgesinnte schließen sich zusammen und decken kleinere Schäden selbst ab. Bei
größeren Summen schalten diese eine Drittpartei ein. Den wesentlich höheren Selbstbehalt
dieser Versichertengruppe honorieren die Anbieter mit Beitragsnachlässen von bis zu 50
Prozent.
Bislang ist der Ansturm auf die attraktiven Rabatte jedoch ausgeblieben. Denn ein
derartiges Modell erfordert von den Kunden ein hohes Maß an Eigeninitiative, Disziplin und
Vertrauen, gibt die Unternehmensberatung Bain zu bedenken. Unabhängig vom Markterfolg
dokumentieren die neuen Geschäftsmodelle jedoch den Bewusstseinswandel und die
Verschiebung in Richtung Konsumentenmacht am Markt.
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Schlüsselfaktor Big Data Analytics
Neben einer technologischen Infrastruktur auf Höhe der Zeit, die zentrale
Herausforderungen wie das Cloud Computing und mobile Anwendungen adressiert,
rückt bei den Versicherern nun vor allem die Datenanalyse in den Mittelpunkt. Denn
die intelligente Nutzung und Aufbereitung vorhandener bzw. verfügbarer Daten bietet
schließlich die unternehmerische Grundlage dafür, das operative Geschäft weiter entwickeln
und optimieren zu können. Ein Beispiel ist die Datennutzung in der Kfz-Versicherung: Durch
Erfassung der tatsächlichen Fahrgewohnheiten von Kunden sind die Versicherer erstmals in
der Lage, individuell risikoadäquate Prämien zu berechnen.
So hat unter anderem die britische AA sowie Direct Line bereits mit der Nutzung
von Smartboxen begonnen, die im Fahrzeug zum Beispiel die Geschwindigkeit, das
Bremsverhalten und die Art der genutzten Straßen erfassen. Der Versicherte erhält
sämtliche Daten online und kann so sein Fahrverhalten – und damit seine Prämien – im
Laufe der Zeit an sein Verhaltensmuster anpassen.
In Deutschland dürfte die für das kommende Jahr vorgesehene Einführung des
europäischen Notrufsystems eCall und damit der Einbau entsprechender Geräte in
Neuwagen dafür sorgen, die Debatte um alte und neue Telematiktarife bei den Versicherern
neu zu beleben. Die Gratwanderung für die Branche wird darin bestehen, etwaige
Investitionen in neue IT-Lösungen möglichst punktgenau zu orchestrieren.
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Anwendungsszenario Social CRM: Make Big Data Actionable
Um teure Fehlinvestitionen in technologische Systeme zu vermeiden, ist eine Politik der
kleinen Schritte gefragt. Einen konkreten Gestaltungsansatz hierzu bietet das von Hewlett
Packard Enterprise (HPE) entwickelte Modell „Big Data Discovery Experience“. Dabei handelt
es sich um ein strukturiertes Vorgehensmodell, und zwar auf Basis eines klar strukturierten
Workshops, der Bereitstellung Data Scientists und einer on-demand „Big-Data-Test-LaborInfrastruktur“ zur Verarbeitung der Daten. Es dient vor allem dazu, anhand von kritischen
Daten beim Anwender erste konkrete Nutzungsszenarien rasch zu sondieren und profitabel
weiter zu entwickeln und so sehr effizient und ohne Investition in eigene Infrastruktur Big
Data Nutzenpotentiale zu testen.
Ein konkretes Beispiel stellt die Inhaltserkennung von bestimmten Mustern im Datenverkehr
per eMail dar, etwa um Beschwerden rasch an die passenden Sachbearbeiter weiter leiten
zu können. Ein weiteres Szenario wäre die Betrugserkennung bei Arztabrechnungen,
denn rund 80 Prozent der Kosten entstehen aus Sicht des Versicherers direkt nach dem
Schadenseintritt.
Eine größere Datenbasis würde durch ein verbessertes Claim Management letztlich zu einer
deutlich minimierten Quote an Schadensfällen führen. Gelänge es dem Unternehmen, hier
neue Datenquellen aus unterschiedlichen internen und externen Informationsquellen wie
Social Media heranzuziehen, so ließen sich daraus wichtige, oftmals versteckte Erkenntnisse
für das eigene Kerngeschäft ableiten.
Der Einsatz von analytischen Anwendungen (Big Data Analytics) kann die Erträge der
Versicherer signifikant steigern. Nach einer Umfrage der auf den Finanzsektor spezialisierten
Unternehmensberatung Celent vom vergangenen Jahr ist die Branche allerdings nach
wie vor durch eine wachsende Verunsicherung gekennzeichnet, an welchen strategischen
Schnittstellen mit dem Einsatz entsprechender Lösungen begonnen werden soll. Ein
strukturierter Beratungs-Ansatz kann auch hier die passenden, individuellen Antworten
liefern.
ACTIONABLE CUSTOMER ANALYTICS
Voice Analytics
Effektive Dokumentation und Auswertung von Call
Center Daten (Real-time / Batch)
Social Media Analytics
Bedeutungssensitive (Meaning based) Suche und
Auswertung von Sozialen Medien
Big Data Analytics
Erweiterung der Analyse um Informationen aus
unstrukturierten Datenquellen
Contact Management
360° Analyse auf den Kunden
Holistic Data Management
Verknüpfung von unabhängigen Datenquellen zur
Unterstützung von Entscheidungsprozessen
Product Configuration
Definition von neuen Produkten auf Basis erweiterter
Informationsmodelle
Mobility
Integration vom mobilen Kanälen in den
Vertriebsprozess und Produktmanagement
Propensity Modelling
Profiling und weitergehende Analytics
in Vertrieb, Schaden und Betrug
Business Process Management
Erweiterte Workflows zur Unterstützung von
multi-chanel Angeboten
Legal eDiscovery
Intelligente Werkzeuge zur Steigerung der Effizienz im
Compliance Management (z.B. eArchivierung).
Portal Development
Kundenindividuelle Ansprache auf
Informationsportalen – “Amazon like” Content
Information
Customer Comms. Management
Management der eingehenden / ausgehenden
Kommunikation mit Kunden
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(Anti) Fraud Management: Neue Zielgebiete
für Analytics erschließen
Weitere wesentliche Zielgebiete stehen im Vordergrund bei der Nutzung von Big Data
Analytics. Zum einen generell die Reduktion von Kosten im administrativen Bereich
durch Prozessoptimierung, aber auch individuelle, sehr spezifische Ziele, wie eine deutlich
verbesserte Betrugserkennung. Letzteres stellt gerade für die Versicherungsbranche ein
zentrales Operationsfeld dar, denn bislang bleiben nach Schätzung von Industrieexperten
mehr als drei Viertel aller betrügerischen Schadensfälle unentdeckt.
So lässt sich beispielsweise durch den Einsatz von Voice Analytics, anderen öffentlich
zugänglichen Datenquellen wie Social Media, frühzeitig auf ein etwaiges Fehlverhalten
rekurrieren. Ein ausreichend großes Datenset ermöglicht es somit, nicht nur Schadensfälle
wesentlich effizienter zu erkennen und zu bearbeiten. Darüber hinaus lassen sich generell
die Verwaltungs- und Administrationskosten anhand einer aussagefähigen digitalen
Kundenakte in erheblichem Maß senken.
Claims Initiation
Claims Processing
Validate, Enrich
and Respond
Initiate and
Capture
Claims Benefits
Management
Portal
Incident Report
Capture – multi
channel –Voice,
documents,
Mobile, Portal
Validate
/ Enrich
Claims
Handling
Low
Risk
Risk
Rules
Claims
Rules
Insurer
Data
Claims
Investigation
Settlement
Higher
Risk
Accept
Reject
Loss Adjuster Investigation
ECM
MDM
Customer
Communications
subrogation and recovery
Billing
Compliance
Individual
Customer
Data
Reserves Priority
Shared
Industry
Data
Comms.
Rules /
Workflow
Accept / Reject
Correspondence
ECM
Claim Confirmation
Abbildung 1: Beispiel für die Nutzung von Big Data im Schadenbearbeitungsprozess
Underwriting
Settle the claim and feed
back into insurer data
Apply rules and assess the risk
– 75% of claims admin costs
FNOL and enrich with structured
and unstructured data
Intake
Claims Settlement
Premium
Adjustment
Individual
Customer
and
Policy Data
ECM
Claims
Case File
Customer
Communications
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Risk Management: Jedem Risiko einen Preis geben
Die Kernaufgabe jeder Versicherung besteht zweifellos darin, jedem geschäftlichen Vorgang
bzw. Szenario ein angemessenes Risikomaß bzw. eine konkrete Eintrittswahrscheinlichkeit
zuzuweisen – um daraus resultierend die adäquate Preisbildung für den Kunden zu
ermitteln. Diese Basisfunktion, das Risiko gemäß der jeweiligen Eintrittswahrscheinlichkeit
konkret zu taxieren, betrifft sowohl das Design neuer Produkte als auch die
Aufrechterhaltung des laufenden Betriebs, anhand möglichst exakt kalkulierbarer
Schadensfälle.
Eine schlagkräftige Big Data Analytics trägt hier dazu bei, die unternehmerischen Risiken
der Versicherer zu identifizieren und konkret zu quantifizieren. Deutlich wird dies am Beispiel
der Autoversicherer und Hausratsversicherungen: Dort können zusätzlich erhobene und
gezielt ausgewertete Daten jenseits von gängigen Erhebungsmustern (Alter, Geschlecht,
Vorgeschichte) wie beispielsweise feinmaschige Geodaten dazu dienen, das eigene Angebot
deutlich effizienter und profitabler auf die Gegebenheiten des Marktes auszurichten.
Predictive Analysis: Innovative Produkte gestalten
Big Data eröffnet generell neue Horizonte zu einer effizienten Kapitalbindung. Denn
aufwändig erhobene Daten aus investitionsintensiven Telematiklösungen sind
nicht die einzige Lösung, neben Kostengründen allein schon aus Erwägungen beim
Datenschutz. Demgegenüber offerieren geographische Mikrodaten, etwa auf Basis von
Sensortechnologien, weitere wichtige Anhaltspunkte, beispielsweise in der privaten
medizinischen Versorgung.
Zudem fließen durch Big Data Analytics relevante individuelle Daten in die vorausschauende
Taxierung des passenden Risikomaßes ein, wie beispielsweise im Gesundheitssektor
die regelmäßigen sportlichen Aktivitäten des Kunden sowie weitere kontextbasierte
Verhaltensmuster, die einen Einfluss auf die Gestaltung des jeweiligen Preismodells nach sich
ziehen. Dazu lässt sich ein ungesunder oder risikoreicher individueller Lebensstil mit einem
adäquaten Preismodell ausstatten.
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Bestandskunden halten und neue Zielgruppen gewinnen
Die wesentliche Aufgabe von „Actionable Analytics“ (Big Data Analytics) besteht darin,
gemäß der individuellen Rahmenbedingungen, dem Lebenszyklus und den persönlichen
Kundenbedürfnissen entsprechend die richtigen Produkte und Dienstleistungen zu
antizipieren, um den Kunden gezielt und bedarfsgerecht anzusprechen.
Beispiel: Wer aus der Social Media Kommunikation eines Kunden einen bevorstehenden
Hauskauf identifiziert, könnte als Reaktion darauf im Sinne des Beziehungs- und
Vertrauensaufbaus auch einen Fördermittel-Link anstatt eines Angebotes über eine
Hausratversicherung schicken.
Einfließen können hier auch Daten zu privaten Vorlieben und Gewohnheiten, ohne
dabei jedoch die Vertrauenswürdigkeit der geschäftlichen Beziehung in Frage zu stellen.
Wichtig ist insbesondere die Interaktion und Einverständniserklärung durch den Nutzer,
um verfügbare Daten aus Social Media oder Location Based Services zu nutzen, die das
allgemeine Datenset (z.B. Wetter, Kriminalität, Einkommen und Demographie) sinnvoll
ergänzen. Kurz, eine „360-Grad-Sicht“ kann hier erhebliche neue Spielräume zur Stärkung
des eigenen Kerngeschäfts für die Versicherer bereitstellen.
Die mobile Business-Agenda
Das zeitgemäße Outfit vor dem Hintergrund einer digitalisierten Branchenagenda dient
auch dazu, neue und jüngere Zielgruppen frühzeitig zu erreichen und anzusprechen. Gerade
hoch qualifizierte und später einkommensstarke Schichten aus dem akademischen Umfeld
sind von besonderer Relevanz. Nach Erhebung und Auswertung geeigneter Datensets
kann der Versicherer beispielsweise – je nach Versicherungsprodukt - entsprechend
maßgeschneiderte Bonus- oder Loyalitätsprogramme starten, die den Anreiz für attraktive
neue Zielgruppen deutlich erhöhen.
Um diese perspektivisch zu binden, bildet der Einsatz mobiler Kommunikations- und
Vertriebskanäle über das Smartphone einen idealen Ausgangspunkt, z.B. durch attraktive
aber auch nützliche „Versicherungsapps“. So bietet beispielsweise die am Markt bereits
erhältliche „Geico-App“ die Option, per Smartphone eine Autoversicherung abzuschließen,
einschließend digitaler Identitätsprüfung.
“Investing in new product development and expanding the product
catalog are the most difficult things to do in hard times, and also
among the most important.”
- William Hewlett and David Packard
Fachartikel
Zukunftsvision: Digitales Kundenprofil
eröffnet maßgeschneiderte Optionen
Am Ende des Tages zählt für die Versicherungsbranche weniger die in den IT-Systemen
produktiv bewältigte Datenmenge, sondern die Vorgabe, „Klasse statt Masse“. Ein möglichst
vollständiges digitales Kundenprofil eröffnet zahlreiche neue Spielvarianten für neue
Produkte und Dienstleistungen, auf Basis feinmaschiger, idealerweise verhaltensbasierter
Datenbestände. Eine granulare Sicht auf die gesamte Kundenbeziehung eröffnet somit
die richtigen Designansätze für neue Produkte und Dienstleistungen. Deshalb muss jeder
Versicherer den für ihn passenden Projektansatz identifizieren und gezielt auswählen, um
zunächst mit einem überschaubaren Vorhaben zu starten, das gleichwohl einen hohen
Erkenntniswert für das eigene Kerngeschäft aufzuweisen hat. Folglich liegt der strategische
Fokus eines jeden Vorhabens auf dem Mehrwert für den Kunden, die durch eine fundierte
Datenanalyse und –aufbereitung im Sinne der „Actionable Big Data Analytics“ erfolgt.
Der HPE „Big Data Discovery Experience“ Ansatz eröffnet bereits binnen kurzer Zeit
anhand von geschäftsrelevanten Testszenarien konkrete unternehmerische Vorteile, mit
einem finanziell nachweisbaren Return-on-Invest. Denn schließlich eröffnet ein proaktiver
Ansatz beim Management von großen, strukturierten und unstrukturierten Datenmengen,
die einzigartige Chance, sich deutlich vom Durchschnitt der übrigen Marktteilnehmer
abzuheben.
Big Data Discovery
Experience, BDDE
Ein innovativer Ansatz
zur Verbesserung von
Geschäftsprozessen durch die
Entdeckung wertvoller Einblicke
- unter Nutzung aller verfügbarer
Daten
SERVICES
Die Discovery Experience ist eine Methode
und ein Service, der Kunden in die Lage
versetzt, den Geschäftswert ihrer Daten
schnell aufzudecken
• Ein Ort, an dem Kunden ihre Daten
(“Big Data”) erforschen können
• Eine private, sichere Umgebung,
die führende Methoden, Tools und
Technologien verbindet mit der
Unterstützung durch ein Team von
Data Scientists und anderen Experten
• Ein gesteuerter Prozess und eine
Methode zur Entdeckung und Analyse
von Geschäfts-Einblicken
PLATFORM
Die Discovery Umgebung ist eine
Plattform,die das Aufdecken wertvoller
Einblicke aus allen zur Verfügung stehenden
Daten (internen und externen) ermöglicht
Weitere Informationen
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4AA4-xxxxENW, Januar 2016