Александр Крестинин, консультант практики Business Intelligence AT Consulting, считает, что страховая отрасль сегодня подвержена глубоким переменам. Как повысить рентабельность и доходность бизнеса, он рассказа читателям «Аталаса страхования».

_______

Среди задач, стоящих перед страховыми компаниями, особый интерес представляют следующие: управление рисками, повышение прибыльности клиентов, разработка правил тарификации продуктовой линейки, мониторинг эффективности реализации стратегии.

Управление рисками

Под управлением рисками понимается способность определять риски и управлять ими. Решение этой задачи в значительной мере определяет конкурентоспособность страховой компанией. Для этого необходимы средства, помогающие реализовать последовательный подход:

• объединение разрозненных данных всех подразделений в единое хранилище для анализа и оценки различных видов рисков: инвестиционных, операционных, рисков ответственности;

• применение статистических методов моделирования и методов анализа временных рядов, позволяющих более точно оценить риски;

• обеспечение масштабируемости применяемых методик и поддержки развития и диверсификации бизнеса.

Повышение прибыльности клиентов

Эта задача связана с изменением стратегии работы с клиентами. Новая стратегия должна не только отвечать уже высказанным потребностям, но и посредством анализа потребностей, отчасти предвосхищать новые.

В среднем затраты на привлечение новых клиентов выше, чем затраты на удержание и обслуживание существующих страхователей, поэтому страховой компании необходимо принимать меры для повышения уровня лояльности клиентов и предотвращения их ухода.

Сейчас, когда клиент ежедневно сталкивается с однотипными продуктами и обилием рекламы, в деятельности страховой компании полезно акцентировать внимание на выявлении скрытых закономерностей и индивидуальных потребностей страхователей. Для этого необходимо сегментировать клиентскую базу по различным критериям.

Зачастую страховщики испытывают трудности с проведением эффективной сегментации по причине сложности многокритериального смыслового анализа всех исторических клиентских данных, которые накоплены в страховой компании. Также страховщики часто не имеют инструментария для отслеживания и оперативной идентификации изменений, происходящих внутри сегментов, например, в стиле жизни человека, социальном статусе или общем характере потребления. Это затрудняет анализ эффективности проводимых целевых маркетинговых кампаний.

Для сегментирования клиентов необходимо не только выполнить статистический анализ, но и использовать аналитико-прогнозные методы и средства интеллектуальной обработки данных. Сравнивая результаты анализа типового поведения клиентов различных сегментов, можно:

• идентифицировать основные факторы, влияющие на неуплату страховой премии;

• предсказывать вероятность ухода страхователей;

• разрабатывать на основе рассчитанной вероятности ухода эффективные предложения для склонных к уходу клиентов и тем самым способствовать повышению их уровня удовлетворенности;

• прогнозировать потребности в страховых услугах для каждой клиентской группы, определяя потенциал продаж продуктов по различным видам страхования или продуктов с расширенным покрытием.

Это возможно на основании анализа исторических данных о полисах, принадлежавших клиентам, данных об активных полисах, демографических данных, сведений о склонности клиентов к претензиям и других ключевых переменных. В результате страховщик может предложить каждому конкретному страхователю приобрести новые или сопутствующие продукты именно тогда, когда у того возникает в них необходимость. Например, можно проследить путь, который проходят клиенты от страхования машины через недвижимость к страхованию жизни, а затем, выявив общие характеристики подобных клиентов, направить маркетинговые усилия на клиентов, которые с большой вероятностью последуют аналогичным путем;

• оценивать и прогнозировать качество продуктовой линейки страховой компании, разрабатывая комплексные страховые программы, наилучшим образом обеспечивающие рентабельность бизнеса и отвечающие потребностям клиента.

Проводимая на регулярной основе сегментация клиентов и индивидуальная работа с каждым сегментом должна найти соответствующее отражение в бизнес-процессах компании. Проведение целевых кампаний должно быть запланировано и согласовано со всеми участвующими сторонами: как с бизнес-департаментами, так и с техническими подразделениями.

При этом необходимо обеспечить не только интеграцию между преднастроенными страховыми аналитическими моделями и процессами управления целевыми кампаниями, но и наличие преднастроенных шаблонов для проведения типовых кампаний. Должны быть разработаны функции управления такого рода мероприятиями, позволяющие автоматически отслеживать каждый элемент кампании и оптимизировать загрузку каналов коммуникации (email, sms-рассылки и другие). Нужно предусмотреть также возможность постановки на расписание сложных кампаний, проходящих в несколько этапов по нескольким каналам коммуникации. Кроме того, необходима организация эффективного отбора, просмотра и фильтрации внутренних и покупных списков контактов для получения очищенных, освобожденных от дублей целевых списков, а также организация учета ответов для автоматического обновления истории контактов, сопровождения ответов и последующей аналитической обработки.

Только эффективно выстроенные процессы управления кампаниями, объединенные с качественными предложениями, направленными на конкретные сегменты клиентской базы, принесут желаемый эффект.

Разработка правил тарификации продуктовой линейки

Правильное определение цен страховых продуктов непосредственно влияет на прибыльность, на лояльность клиентов, а также на конкурентную позицию страховщика на рынке.

Аналитические инструменты предоставляют возможность многокритериального и высокоточного анализа цен. С их помощью становится возможным объединить данные об убытках и премиях, рассчитывать соотношения с высокой точностью, создавать новые схемы расчета тарифов, сохранять исторические данные о тарифах по продуктам.

Актуарии, менеджеры продуктов и андеррайтеры должны иметь удобную в использовании среду для того, чтобы изучать убытки и данные о ценах, управлять формированием репрезентативных выборок данных и расчетом зависимостей, строить ценовые модели, использующие широкий спектр статистических методов, выбирать модели, которые будут наилучшим образом отражать заданную ситуацию.

Мониторинг эффективности реализации стратегии

Для преобразования бизнес-стратегии в действия, для оценки степени продвижения организации к намеченным стратегическим целям, необходим инструментарий описания этих целей, мероприятий по их достижению и подготовки отчетности по ключевым показателям эффективности. По результатам сравнения целевых, прогнозных и фактических значений показателей должен проводиться анализ развития ситуации, выявляющий причины расхождений, что позволит своевременно разработать корректирующие планы и принять соответствующие меры.

Но многим компаниям становится все труднее достичь этой цели, поскольку высшему менеджменту для принятия решения приходится трансформировать огромный объем потенциально полезных данных, разбросанных по всей организации. Неоптимальные бизнес-процессы замедляют предоставление информации аналитикам и лицам, принимающим решения, а отсутствие четких критериев эффективности следования выбранной стратегии может сделать невозможным ее успешную реализацию.

Для поддержки процесса стратегического управления необходимо собирать информацию о процессах, протекающих во всех подразделениях, и затем на ее основе разрабатывать измеряемые показатели достижения стратегических целей. После того как такие показатели эффективности разработаны, их следует довести до сведения всех уровней управления, определив ответственных за реализацию мероприятий.

Для успешного управления реализацией стратегии аналитическая система должна отвечать следующим требованиям:

• быть инструментом, который позволяет бизнес-пользователям определять и документировать стратегическое направление развития, метрики, цели и требуемые инициативы, обеспечивать взаимодействие на различных уровнях управленческой иерархии, обмениваться результатами деятельности. Например, это может быть основанный на web-технологиях интерфейс с поддержкой стратегических карт, таблиц, схем, графиков и текстовых комментариев;

• содержать базу знаний для изучения новых возможностей. Такая база, специально разработанная для сбора, хранения и использования корпоративных знаний, дает возможность создания внутренних каналов коммуникации, упрощения организации взаимодействия и аудита каждого информационного потока, курсирующего внутри компании с требуемой бизнесу скоростью;

• поддерживать карту стратегических показателей уровня компании, объединяющую в единую иерархию бизнес-показатели различных подразделений для представления общей картины происходящего;

• обеспечивать специфическую архитектуру данных страховщика, позволяющую быстро объединять разрозненные источники данных в рамках надежной платформы для создания «единой версии истины» и эффективного анализа ситуации, который обеспечит действенную систему поддержки принятия решений.

На сегодняшний день ведущие поставщики в области Business Intelligence уже предлагают аналитические решения, обладающие требуемой функциональностью. Более того, крупнейшие страховые компании на российском рынке уже делают шаги в этом направлении.

Как показывает практика, для успешного запуска подобных аналитических решений требуется время. Причем если на подготовку внутренних IT-систем компании и запуск необходимых бизнес-процессов в среднем уходит от полугода до года, то для построения достоверных статистических прогнозов требуются значительные объемы исторических данных за несколько лет.