Así lo detalla el último estudio publicado por Bain & Company, que afirma que estos “rezagados” no son capaces de generar opiniones de los consumidores que puedan construir una ventaja competitiva.

Las compañías de seguros tienen la intención de invertir más en analítica avanzada entre los próximos tres y cinco años, un 24% en el área de Vida y un 27% en No Vida, matiza Bain. Sin embargo, la mayoría de las aseguradoras actualmente soloaplican el Big Data en dos áreas: ventas y marketing (que es donde más se emplea), seguido por el área de control de fraude, y muchas empresas aún no tienen un plan sólido para aprovechar el valor de los datos que están recopilando.

"En nuestro trabajo con aseguradoras de todo el mundo, las discusiones tienden a centrarse en cuestiones de gestión de datos y en las decisiones sobre la inversión en tecnología”, ha declarado Henrik Naujoks, coautor del informe y responsable del área de Servicios Financieros de Bain en Europa, Oriente Medio y África. “Muy pocos -añade- se centran en la cuestión más importante, la de cómo obtener información real y valiosa de los datos con el fin de informar mejor y tomar decisiones estratégicas, sobre su negocio, sus procesos y, lo más importante, sus clientes".

“No es suficiente con invertir solo en talento analítico”, explica por su parte Lori Sherer, encargada de la Práctica de Advanced Analytics de Bain y coautora del informe. “Las aseguradoras de mayor éxito involucran a todas las áreas de negocio de la organización para informar sobre el proceso de desarrollo analítico. El resultado es una serie de ideas que tienen más probabilidad de ser aprobadas por la primera línea de negocio (“front line”), lo que les ofrece una ventaja competitiva en la industria”.

Para familiarizarse más con el análisis de Big Data, Bain aconseja a las aseguradoras empezar con pequeños pasos. Estas deberían escoger un caso, formular la hipótesis sobre qué datos se correlacionan con el comportamiento en cuestión, obtener un conjunto de datos de fácil acceso y empezar a usar modelos para ver qué se desarrolla. A continuación, pueden construir sus capacidades para usar las herramientas de análisis en su máximo potencial.

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