กลยุทธ์การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) เพื่อยกระดับประสบการณ์ลูกค้าในธุรกิจประกัน

ข้อมูลสำหรับธุรกิจในยุคดิจิทัลอาจมีค่ามากกว่าทองคำหรือน้ำมัน เพราะเป็นวัตถุดิบที่สามารถนำไปต่อยอดเพื่อพัฒนาสินค้าและบริการที่ประสบความสำเร็จได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในธุรกิจประกัน ที่การวิเคราะห์ข้อมูล (data analytics) ทวีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ เพราะต้องใช้ข้อมูลมหาศาลเพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์ประกันในอนาคตและประเมินการเคลม

บทความนี้จะอธิบายถึงความสำคัญของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลที่จะช่วยยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า (customer experience) ในธุรกิจประกัน พร้อมแนะนำการวางกลยุทธ์ด้านข้อมูลและการเลือกใช้โซลูชันทางธุรกิจที่เหมาะสม

การวิเคราะห์ข้อมูลสำคัญต่อธุรกิจประกันอย่างไร?

บริษัทประกันหลายแห่งกำลังพยายามพัฒนา InsurTech หรือเทคโนโลยีด้านการประกัน เพื่อเอาชนะใจลูกค้าและขับเคลื่อนความสำเร็จทางธุรกิจ

เราเคยกล่าวไปแล้วว่า InsurTech มีความสำคัญต่อวงการประกันมากแค่ไหน และในการพัฒนา InsurTech นั้น การวิเคราะห์ข้อมูลประกันถือเป็นหนึ่งในฟังก์ชันสำคัญที่ใช้สร้างประสบการณ์เฉพาะบุคคลที่ดียิ่งขึ้น

จากข้อมูลของ Mordor Intelligence บริษัทวิจัยตลาด คาดการณ์ว่าตลาดการวิเคราะห์ข้อมูลประกันทั่วโลกจะเติบโตถึง 2.7 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2029 โดยมีอัตราการเติบโตต่อปี (CAGR) ที่ 15.90% และภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกจะเป็นโซนที่เติบโตเร็วที่สุด จึงไม่น่าแปลกใจที่บริษัทในอุตสาหกรรมนี้ยินดีลงทุนด้วยเม็ดเงินมหาศาลเพื่อนำเทคโนโลยีและองค์ความรู้ล่าสุดของ InsurTech มาปรับใช้ ลองเรียนรู้ว่าพวกเขาจะทำสิ่งนี้ได้อย่างไร

บริษัทประกันได้ประโยชน์อะไรจากการวิเคราะห์ข้อมูล

ลดการฉ้อโกงประกัน

การฉ้อโกงประกัน (insurance fraud) เป็นปัญหาใหญ่ในอุตสาหกรรมนี้ จากข้อมูลของสำนักงานอาชญากรรมการประกันภัยแห่งชาติ (NICB) ของสหรัฐอเมริกา พบว่า 10% ของการเคลมประกันทั้งหมดเป็นการฉ้อโกง ซึ่งอาจเกิดจากตัวผู้เอาประกันเอง, การสมรู้ร่วมคิดกับบุคคลที่สาม หรือพนักงานภาคสนามที่ร่วมมือกับผู้เอาประกันเพื่อเคลมในสิ่งที่ไม่ได้เกิดขึ้นจริงจากอุบัติเหตุหรือเหตุการณ์ไม่คาดคิด

ด้วยเหตุนี้ บริษัทประกันจึงต้องจ่ายค่าสินไหมทดแทนที่สูงเกินจริงจากการฉ้อโกง ทำให้ loss ratio และค่าใช้จ่ายในการจัดการสินไหมเพิ่มขึ้นโดยไม่จำเป็น การมีระบบวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้บริษัทประกันสามารถค้นหาข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เพื่อตรวจจับการฉ้อโกงได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งมีประสิทธิภาพกว่าการสุ่มตรวจหรือการเสียเวลาค้นหาเอกสารด้วยตนเองเหมือนในอดีต

คำนวณเบี้ยประกันได้แม่นยำยิ่งขึ้น

บริษัทประกันสามารถใช้ข้อมูลและสถิติของลูกค้ามาวิเคราะห์เพื่อประเมินความเสี่ยงรายบุคคลได้ เมื่อนำมารวมกับแบบจำลอง (simulation model) จะช่วยให้คำนวณเบี้ยประกันได้เหมาะสมกับระดับความเสี่ยงมากที่สุด ทำให้เบี้ยประกันมีความถูกต้องและยุติธรรม ทั้งยังช่วยป้องกันการสูญเสียเงินสำรองและทรัพยากรโดยไม่จำเป็น

ระบบวิเคราะห์ข้อมูลที่ดียังช่วยให้กระบวนการทำงานเป็นอัตโนมัติมากขึ้น เรียกว่าหมดสมัยของการคาดเดาหรือการคีย์ข้อมูลด้วยมือที่อาจนำไปสู่การคำนวณที่ผิดพลาด data analytics สำหรับธุรกิจประกันยังช่วยปรับปรุงกรมธรรม์ที่มีอยู่ให้สะท้อนความเสี่ยงที่แท้จริง และทำให้การออกแบบกรมธรรม์ใหม่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

นอกจากนี้ การใช้ประกันภัยตามการใช้งานจริง (usage-based insurance - UBI) หรือการคิดเบี้ยประกันตามการใช้งานจริง ยังช่วยให้ลูกค้ารู้สึกคุ้มค่ากับเบี้ยประกันที่จ่ายไปมากขึ้น ตัวอย่างของ UBI คือการใช้อุปกรณ์ IoT ที่มีเซ็นเซอร์ตรวจจับความเคลื่อนไหว, อุปกรณ์ตรวจจับการสตาร์ทเครื่องยนต์ และการเชื่อมต่อกับ GPS เพื่อคำนวณเบี้ยประกันตามระยะทางและพฤติกรรมการขับขี่

ตัวอย่างประกันที่นำข้อมูลมาปรับใช้ในไทยคือ ไทยวิวัฒน์ประกันภัย ที่มีประกันรถยนต์เปิด-ปิด ให้ลูกค้าจ่ายเบี้ยตามเวลาที่ขับจริงโดยเชื่อมต่ออุปกรณ์ TVI Connect เข้ากับรถยนต์ หรืออีกตัวอย่างคือ TIP Up2Mile ของทิพยประกันภัย และประกันรถยนต์ตามไมล์ของ SCB ที่ให้ลูกค้าจ่ายเบี้ยตามระยะทางที่ขับจริง เช่น ทุก 5,000 หรือ 10,000 กิโลเมตร โดยไม่ต้องติดตั้งอุปกรณ์เพิ่มเติม

อนุมัติการเคลมได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

เมื่อข้อมูลจากเอกสารและระบบการเคลมถูกบันทึกในรูปแบบดิจิทัล, เชื่อมต่อออนไลน์ และอัปเดตแบบเรียลไทม์ผ่านคลาวด์ การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อพิจารณาการเคลมก็จะทำได้ง่ายและรวดเร็วยิ่งขึ้น เมื่อไม่ต้องจัดการเอกสารด้วยตนเอง กระบวนการเคลมทั้งหมดจึงสามารถเสร็จสิ้นได้ในเวลาไม่กี่นาที

สร้างกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย

การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและตลาดช่วยให้บริษัทประกันสามารถสร้างกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย (lead) ได้ โดยจะช่วยชี้ให้เห็นแนวทางที่จะดึงดูดให้ลูกค้าเข้ามาอ่านรายละเอียดกรมธรรม์และตัดสินใจซื้อผลิตภัณฑ์ของคุณแทนที่จะเป็นของคู่แข่ง data analytics ยังช่วยให้เห็นตัวชี้วัดสำคัญ เช่น ต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้า (customer acquisition cost - CAC) ซึ่งเป็นข้อมูลล้ำค่าสำหรับทีมการตลาดในการวางแผนคอนเทนต์และแคมเปญที่ตรงใจลูกค้ามากขึ้น

สร้างประสบการณ์และความพึงพอใจให้ลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

เมื่อบริษัทของคุณมีผลิตภัณฑ์ประกันที่ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้า, ดำเนินการได้รวดเร็ว และมีเบี้ยประกันที่ยุติธรรม ก็จะนำไปสู่ประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น เพิ่มความพึงพอใจในบริการ และมีโอกาสที่จะเพิ่มอัตราการต่ออายุกรมธรรม์ หรือกระตุ้นให้ลูกค้าซื้อผลิตภัณฑ์ประกันอื่นๆ เพิ่มเติมในอนาคต ทั้งยังเพิ่มโอกาสในการบอกต่อ ซึ่งปัจจัยทั้งหมดนี้จะขับเคลื่อนความสำเร็จของธุรกิจในระยะยาว

จากที่กล่าวมา จะเห็นได้ว่าการเก็บข้อมูลลูกค้าไม่ว่าจะด้วยวิธีใดก็ตาม แล้วนำมาวิเคราะห์โดยไม่มีแผนที่ชัดเจนนั้น ไม่เพียงพออีกต่อไปในธุรกิจประกันยุคใหม่ นี่คือแนวทางของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ

ยกระดับประสบการณ์ลูกค้าในธุรกิจประกันด้วยกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล

1. เตรียมความพร้อมของทีม

• แบ่งปันความรู้, จัดอบรมเพื่อเพิ่มทักษะ (upskilling) หรือปรับทักษะ (reskilling) และเสริมสร้างทักษะที่จำเป็นเพื่อให้ทีมพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ต้องเข้าใจวิธีหา insight จากข้อมูลดิบและใช้เครื่องมือวิเคราะห์ต่างๆ ได้ McKinsey คาดการณ์ว่าตั้งแต่ปี 2016 ถึง 2030 อุตสาหกรรมประกันภัยจะมีความต้องการบุคลากรที่มีทักษะด้านเทคโนโลยีเพิ่มขึ้นถึง 55% พนักงานฝ่ายพิจารณารับประกัน (underwriting), ทีมคอลเซ็นเตอร์, ฝ่ายการเงิน หรือแม้แต่ฝ่ายขาย จำเป็นต้องพัฒนาทักษะด้านระบบอัตโนมัติ เพราะอาจคิดเป็นสัดส่วนถึง 70% ของทักษะที่จำเป็นทั้งหมด
  
  
• หาเครื่องมือและโซลูชันที่เหมาะสม เช่น แพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลอย่าง Mixpanel หรือโซลูชันคลาวด์ พร้อมทั้งปรับปรุงฟังก์ชันของเว็บไซต์, แอปพลิเคชัน และโซเชียลมีเดียเพื่อรองรับการทำงานให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
  
  

2. รวบรวมข้อมูลลูกค้า

• เก็บข้อมูลลูกค้าจากทุกช่องทาง (touchpoint) ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลกรมธรรม์, ประวัติการเคลม, การติดต่อคอลเซ็นเตอร์ หรือการมีส่วนร่วมผ่านเว็บไซต์และโซเชียลมีเดีย
  
  
• คัดกรองและรวบรวมข้อมูลทั้งหมดไว้ในแหล่งเดียวกัน (single source of truth) เช่น data warehouse หรือ data lake

3. วิเคราะห์พฤติกรรมและความชอบของลูกค้า

• จัดกลุ่มลูกค้า (customer segmentation) ตามลักษณะและความเสี่ยงร่วมกัน แล้วกำหนดกลุ่มเป้าหมาย (target persona) ของแต่ละกลุ่ม
  
  
• วิเคราะห์ความต้องการและปัญหา (pain point) ของลูกค้าในแต่ละ persona

4. ใช้ Insight ที่ได้มาสร้างเส้นทางของลูกค้า (Customer Journey)

• สร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ประกันภัยใหม่ๆ ที่เหมาะกับ target persona ของคุณ
  
  
• สร้างข้อความและน้ำเสียง (tone of voice) ที่เหมาะสมกับแต่ละ persona
  
  
• ปรับข้อความให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะกับทุกแพลตฟอร์ม ทั้งอีเมล, เว็บไซต์, โซเชียลมีเดีย, แชทบอท หรือแอปพลิเคชัน
  
  

5. ติดตามผลและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

• ติดตามผลการดำเนินงานของ customer journey ใหม่ที่สร้างขึ้น ตรวจสอบ KPI จากตัวชี้วัดต่างๆ เช่น ยอดขาย, อัตราการต่ออายุกรมธรรม์, ความพึงพอใจ และความคิดเห็นของลูกค้า
  
  
• ปรับกลยุทธ์ด้านข้อมูลอย่างต่อเนื่องตามผลลัพธ์ที่ได้ และพัฒนาอยู่เสมอเพื่อรักษาฐานลูกค้าเดิมพร้อมกับดึงดูดลูกค้าใหม่ให้ได้ตามเป้าหมาย

เราพร้อมช่วยคุณวิเคราะห์ข้อมูล

Seven Peaks ไม่ใช่แค่ที่ปรึกษาด้าน digital transformation แต่เรายังมีประสบการณ์เชิงลึกในการทำงานด้าน data analytics ให้กับธุรกิจ InsurTech ทั้งในและต่างประเทศ เราคือพาร์ทเนอร์ด้านเทคโนโลยีที่ได้รับความไว้วางใจจากบริษัท InsurTech ระดับโลก โดยให้บริการโซลูชันและการติดตั้งระบบวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง เช่น Mixpanel เรานำเสนอโซลูชันด้านข้อมูลและคลาวด์แบบครบวงจรเพื่อยกระดับคุณภาพการเก็บข้อมูลของคุณ

ติดต่อเราได้แล้ววันนี้