El valor añadido de la información no estructurada

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Artículo publicado en la revista Actualidad Asegurado por Javier Ortal, Responsable de Business Intelligence para el sector financiero de Capgemini

El sector asegurador adolece de información completa de sus clientes y de sus contactos. Esto es debido principalmente a la baja transaccionalidad, inherente al ciclo de vida del seguro, y a la escasa automatización de sus procesos.

Esta circunstancia han condicionado las acciones de marketing que intentan segmentar y personalizar al máximo las ofertas. En los últimos años el sector está realizando una importante inversión en sistemas de información y en completar los datos sociodemográficos y económicos de sus clientes, llegando en algunos casos hasta el nivel del gran referente: la banca.

Sin embargo, esta inversión no es suficiente si queremos responder a preguntas del tipo: ¿cómo perciben los clientes potenciales una comunicación de marketing o un deficiente servicio y cómo afecta al riesgo reputacional? ¿puedo comparar mis nuevas coberturas con el producto similar de la competencia en tiempo real? ¿puedo automatizar el análisis del texto de los comentarios del Contact Center?

Para lograrlo, el reto estará en incorporar información de otros ámbitos y no sólo la operacional, sino de fuentes no estructuradas de dentro y fuera de las compañías.

Los datos no estructurados son los datos que no se almacenan en bases de datos tradicionales o dentro de ficheros. Son los contenidos en las pólizas, email, informes Word, pdfs, comentarios en foros y redes sociales, texto libre en los contactos del call-center, dispersas en la red y en centenares de PCs. Se calcula que pueden llegar a suponer el 50% de los datos totales de las entidades y crece exponencialmente.

Según un análisis realizado por los expertos del sector asegurador de Capgemini en 2009, este es el resumen de la situación del sector, sobre el uso de esta información:

  • Se calcula que el 80% de la información en nuestros ordenadores es texto: correos electrónicos, informes en word, pdfs, etc… Debido al histórico de pólizas y a la todavía escasa implantación de CRM. Las gestiones son muy personales.
  • En el proceso de lanzamiento de ofertas las aseguradoras no se comparan con la competencia. Se lanzan los nuevos seguros sin un estudio exhaustivo de la oferta de la competencia.
  • No se reacciona a tiempo ante cambios que se dan en las redes sociales. Corrientes de opinión y rumores de quiebra como el caso de AIG pueden incidir en la reputación de nuestra compañía y el valor accionarial.

En este entorno crece la necesidad de implantar herramientas con tecnología avanzada de análisis de texto, que permitan extraer conocimiento del enorme flujo de información. Estas herramientas existen y disponen de capacidades para:

  • Analizar en tiempo real las corrientes de opinión de las redes sociales, permitiendo actuar si es negativa para contrarrestarla.
  • Leer y estructurar datos de fuentes tipo texto como las pólizas, el histórico de texto de las reclamaciones y los comentarios en los cuadros de texto libre en los contactos. Al clasificarla, podemos asociar a las estructuras de clientes, canal, ramo, etc. y obtener tendencias de niveles de satisfacción.
  • Comparar con los seguros de la competencia antes y después del lanzamiento, ajustando las garantías, coberturas y precios al máximo, anticipándose a la competencia.
  • Pronosticar tendencias y comportamientos aplicando Minería Avanzada (text mining) a las fuentes tipo texto.

Para las aseguradoras el coste de oportunidad de no invertir en estas tecnologías puede ser muy alto. El mercado dispone de tecnología para automatizar este proceso y a un coste competitivo. El éxito impactará directamente en la imagen y en la cuenta de resultados de la compañía.