Voz del Cliente en Seguros

Para las compañías de seguros resulta vital entender el feedback que sus clientes -actuales y potenciales- expresan a través de todo tipo de canales y puntos de contacto. A toda esta valiosa información le llamamos la Voz del Cliente. Por cierto, no hace mucho, le dedicamos un post al papel de la Minería de texto en el sector de seguros.

(Este post es un desarrollo de la presentación de meaningcloud.com en el I Congreso de Big Data en el sector asegurador español organizado por ICEA. Más abajo tenemos la presentación que hicimos desde Meaning Cloud).

Cada vez hay más empresas que entienden que para crecer de forma rentable en entornos de mucha competencia, necesitan clientes satisfechos. Conseguir diferenciación entre los productos de las aseguradoras no resulta fácil.  La experiencia del cliente (Customer Experience) es un elemento fundamental en el éxito comercial del sector.

Escuchar, entender y actuar sobre lo que los clientes nos están diciendo sobre su experiencia con nuestras compañías está directamente relacionado con la mejora de la Experiencia de Usuario y con la rentabilidad. En el post sobre Voz del Cliente y NPS vimos con más detalle esta correlación entre experiencia de cliente y beneficios.

 

Big Data en el Sector Asegurador Español

 

ICEA - I Congreso de Big Data en el sector asegurador. First Congress of Big Data in the Spanish Insurance Industry

Las fuentes de datos sobre las que hay que trabajar con la Voz del Cliente tienen las tres “Vs” de Big Data: Volumen, Variedad y Velocidad.

Volumen: las compañías de seguros tienen a su disposición ingentes volúmenes de texto diariamente.

Variedad: Los canales son muy diversos: sus agentes, centros de atención a clientes, correo electrónico, redes sociales, web en general. La información recogida incluye reclamaciones y quejas, resultados de encuestas, interacciones relevantes de clientes y no-clientes en redes sociales, etc.

Velocidad: Si el análisis se hace en tiempo real, la inmediatez y el carácter más “emocional” de los nuevos canales sociales los convierte en una impresionante fuente de materia prima para obtener valiosos insights y gestionar la experiencia del cliente (CX) cuando se necesita, en tiempo real.

Sin embargo, en nuestra experiencia, buena parte de esta fuente de información se queda sin explotar. Y no porque las compañías de seguros no hayan entendido el valor de la Voz del Cliente.  El problema es que no hay gente suficiente en las empresas de seguros como para atender, clasificar, interpretar o extraer tal volumen de datos. Y mucho menos aún para hacerlo cuando se necesita: en tiempo real.

Tecnología Semántica para la Voz del Cliente

Sólo un procesamiento automático o casi-automáticos de estas fuentes de datos no-estructurados nos permite realizar este análisis con las características de calidad, volumen, tiempo de respuesta y homogeneidad necesarias.

Actualmente, las herramientas de análisis semántico nos permiten extraer casi en tiempo real el significado de ingentes cantidades de datos no-estructurados (texto) que la empresa obtiene de sus clientes. Así, las conversaciones por email, teléfono y medios sociales pueden incorporarse a la ecuación de la Voz del Cliente y la gestión de experiencias del cliente aporta todo su alcance y espontaneidad.

Por otra parte, el análisis de sentimiento (también conocido como minería de opiniones) consiste en el uso de tecnologías de procesamiento del lenguaje natural, analítica de textos y lingüística computacional para identificar y extraer información subjetiva de contenido de diversos tipos.

La automatización del análisis de sentimiento permite procesar datos que por su volumen, variedad y velocidad harían poco eficiente su tratamiento por medios humanos.

Perfilado de usuarios

Igualmente, a partir de sus conversaciones online e interacciones en canales sociales, la tecnología de Meaning Cloud nos permite realizar un perfilado de usuarios, tanto clientes, como futuros clientes, e incorporar información demográfica, información personal y profesional, aficiones, intereses y temas relevantes sobre cada usuario. Esta extracción de información se basa en un enfoque basado en técnicas mixtas basadas en reglas, en aprendizaje automático y en técnicas de extracción de información.

Finalmente, en las diapositivas de abajo, podemos ver varios ejemplos de cómo la tecnología semántica extrae valor de la Voz del Cliente en el sector de seguros. Utilizamos para el análisis fuentes públicas como foros de Internet y Twitter.

¿Qué pueden hacer las compañías de seguros para explotar toda su información no estructurada?

Las compañías de seguros recogen diariamente grandes volúmenes de texto a través de diferentes canales (sus agentes, centros de atención al cliente, correos electrónicos, redes sociales, web en general). La información recopilada incluye pólizas, informes de expertos y de salud, reclamaciones y quejas, resultados de encuestas, interacciones relevantes entre clientes y no clientes en redes sociales, etc. Es imposible manejar, clasificar, interpretar o extraer la información esencial de esa gran cantidad de material.


Acerca de Eduardo Valencia

Data-driven by instinct and by learning. I began my career as a linguist. Some things stay with you to the grave. Since 1995, I have been leading teams and companies that have successfully developed and distributed hundreds of successful data, analytics and ICT projects. I am the author of the book DATA COACHING (http://www.eduardovalencia.com/p/data-coaching.html).

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