Les données sont d’une importance vitale pour les acteurs de l’assurance. Avoir accès aux bonnes informations et les interpréter correctement doit être l’une des spécialités des assurances pour proposer les meilleures offres à leurs clients. Ces analyses servent notamment à estimer un risque, à mettre un prix sur ce risque permettant de créer une offre d’assurance adaptée à la situation de son client. A titre d’exemple, pour une assurance habitation, un grand nombre de données va permettre d’évaluer le risque encouru : adresse, maison ou appartement, nombre d’étages si c’est une maison ou l’étage où se situe l’appartement, l’habitation se situe-t-elle dans une zone inondable, etc.
Depuis quelques années, avec la digitalisation et le Internet of Things (IoT), le nombre de données potentiellement accessible aux assureurs ne cesse d’augmenter. Cette croissance de données exploitables est à la fois une bonne et une mauvaise nouvelle pour les assurances. En effet, plus d’informations implique qu’il est possible d’affiner l’estimation des risques mais encore faut-il savoir quelles données sont pertinentes. En termes d’application, de plus en plus d’assurances se lancent dans le Big Data, dans son étude World Insurtech Report, Capgemini annonce que 52% des assureurs mondiaux affirment récolter et analyser des datas en temps réel pour prédire et évaluer les risques. Selon Insurity, suite à la crise sanitaire en 2020, 83% des assureurs déclaraient vouloir massivement investir dans le data et l’analyse courant 2021.
Dans cet article, nous présenterons les différents enjeux liés aux Big Data.
La multiplication des sources de données
Comme expliqué en introduction, le nombre de données augmente de jour en jour. Les données ne sont pas les seuls à augmenter, leurs sources aussi se diversifient très fréquemment.
Interagir avec son assurance était uniquement possible via conseiller, puis par lettre, puis par téléphone, et maintenant via formulaire sur le site internet de l’assurance ou bien via un chatbot sur les sites et parfois même sur les réseaux sociaux. Bien qu’il existe un tronc commun d’informations récupérées, chaque support a sa spécificité.
De plus, plus le support utilisé par l’utilisateur pour interagir avec un collaborateur de l’assurance est digital, plus il est possible de récolter des informations.
Dès lors, il devient important pour les assurances de savoir organiser le stockage des données clients afin d’être dans la capacité de les exploiter dans le futur avec plusieurs usages possibles :
- La création de nouveaux produits
En comprenant comment leurs clients interagissent avec eux, mais surtout en réussissant à récolter des données du quotidien, les assurances peuvent comprendre les modes de vie actuels et anticiper des besoins d’assurance, cela s’est récemment prouvé via les assurances NVEI.
- La satisfaction client
Les informations clients se doivent d’être accessibles, sans pour autant remettre en cause leur sécurité. Cependant dans un contexte les nouvelles générations se démarquent par leur faible loyauté, la satisfaction client n’est donc plus une option que certains assureurs peuvent laisser de côté. A titre d’exemple, les chatbots, constituant déjà une réelle évolution ne pourront plus se limiter uniquement à la transmission d’informations généralisées et devront s’orienter vers des données personnalisées.
Concrètement, un chatbot sur Whatsapp, Facebook ou Snapchat doit pouvoir renseigner l’utilisateur de télécharger l’attestation d’assurance, de vérifier la date et le montant des derniers prélèvements réalisés, etc.
- La proposition de certaines offres d’assurance au client
La récolte et l’analyse des données clients ne doit pas se restreindre à l’évaluation du risque et le pricing de l’offre à laquelle ce dernier est en train de souscrire. Les nouveaux outils des assurances permettent ou doivent permettre de proposer des assurances adaptées aux données récoltées.
L’un des exemples le plus connu, que nous avons déjà abordé dans plusieurs articles est celui de l’Open Banking permettant aux assurances d’analyser, de catégoriser les dépenses de son client pour lui proposer des offres personnalisées. Bien que de nombreuses études démontrent un réel intérêt de la part des consommateurs pour cette méthodologie, encore faut-il que cela soit retranscrit dans les faits et que le consentement soit donné par le client à son assurance. Cependant, grâce au digital, d’autres méthodes de récolte et d’analyse des datas sont possibles. A titre d’exemple, un utilisateur se connectant depuis plusieurs années sur une application smartphone Android vient d’effectuer une première connexion via un iPhone, il est légitime d’estimer qu’il a changé de téléphone et donc, lui proposer une assurance pour couvrir son nouveau smartphone.
- Des offres plus pertinentes
Les points de contact avec les clients se sont diversifiés, le client n’est plus la seule source d’information existante. Régulièrement de nouvelles entreprises lancent des offres innovantes permettant aux assureurs d’acquérir des données pertinentes pour améliorer l’évaluation des risques. En guise d’exemple, de plus en plus d’assurance utilisent les images satellite analysées par des solutions d’intelligence artificielle pour évaluer divers risques tels que la chute d’arbres.
Données complémentaires et données dupliquées
La mise en place de solutions d’automatisation n’est pas nécessaire. Il est important d’établir des protocoles permettant à l’ensemble du tunnel de communiquer entre eux. En effet, prenons un cas d’usage courant. Une famille recherche une assurance emprunteur dans le cadre d’un emprunt à venir. Travaillant avec un courtier pour l’obtention du crédit, elle lui demande de faire des recherches pour l’assurance. Souhaitant s’assurer d’avoir le meilleur prix, les emprunteurs effectuent eux aussi de leur côté via différents comparateurs disponibles sur internet. Il est donc possible que les systèmes d’information des assureurs reçoivent plusieurs demandes pour le même profil. Il faut donc savoir interpréter les donner pour ne pas biaiser les analyses ni mettre en place un démarchage commercial trop agressif qui pourrait faire faire fuir le prospect. A titre d’exemple, dans le cas d’un utilisateur effectuant des recherches sur plusieurs comparateurs, l’assureur ne doit pas le relancer pour chaque comparaison effectuée mais envoyer un mail unique en exposant différents produits correspondant à son profil et lui proposer de souscrire directement en ligne.
Regrouper les données et les traiter dans leur globalité et non via des processus sans considération complémentaire. Cet effort de complémentarité des informations fastidieux à mettre en place débouche sur une plus grande satisfaction client et un meilleur taux de conversion. Pour reprendre notre exemple précédent, si les emprunteurs sont déjà clients de cette compagnie d’assurance, cette dernière peut décider de ne pas contacter le client par mail, mais plutôt le push d’une notification ou l’appel d’un conseiller selon le biais convertissant le mieux.
En fin de partie précédente nous parlions de l’utilisation des nouvelles technologies afin de mieux évaluer le risque en prenant le cas d’usage des images satellite pour des contrats d’assurance habitation. Ces sources permettent aussi de valider les données remplies par les clients. Pour reprendre le même exemple, l’utilisation de données satellite permet de valider les données saisies par le client sur la superficie totale de la maison à assurer, la présence ou non d’une piscine, etc. Ces vérifications sont une étape supplémentaire pour lutter contre des tentatives de fraude.
La continuité du processus
La mise en place de traitement des données n’est qu’une brique de la digitalisation. Comme expliqué, la récolte et le traitement des données doivent permettre de mieux personnaliser l’offre proposée au client. Cependant, encore faut-il simplifier le processus de souscription pour le client.
Depuis quelques mois, le terme d’Embedded Insurance, et plus généralement d’Embedded Finance est de plus en plus présent. En français, la finance intégrée (ou finance embarquée) correspond à l’intégration de processus de souscription à des produits financiers – produits bancaires, d’assurances ou d’investissement – dans des processus d’achat habituels tels que l’achat de mobilier, de matériel informatique, de voyage, etc.
Des solutions telles que Particeep Plug permettent de transformer toute interface digitale en un point de vente de produit financier.
L’accessibilité des données au service de l’expérience client
Les données sont donc importantes. Il ne suffit pas de les récolter, il est important de savoir les traiter et ressortir les informations pertinentes pour améliorer l’expérience client.
Les données acquises se doivent d’être continuellement complétées, vérifiées et ré-utilisées. Les assurances ont notamment une marge de progression concernant l’ouverture de leur système à des applications tierces via des APIs. Le cas d’usage le plus répandu étant les comparateurs. L’utilisation d’API permet au site de comparaison de se connecter au système de pricing de l’assurance afin de proposer les prix exacts et non une estimation à l’utilisateur final. Un second cas d’usage concerne les agrégateurs. Plus connu pour le monde bancaire, les agrégateurs d’assurance permettent d’avoir dans une seule interface l’ensemble de ses contrats d’assurance même si ces derniers sont souscrits dans plusieurs compagnies d’assurance différentes. Le partage de ces données, de façon sécurisée, est primordial pour les assurances puisqu’en cas d’impossibilité de faire cela, une frustration peut se créer chez le client et le pousser à changer d’assurance, notamment chez les nouvelles générations.
Les enjeux du Big Data pour les assurances ne sont donc pas limités uniquement à la récolte et au traitement de données pour proposer le tarif le plus faible possible mais concerne aussi l’ouverture des données clients à des entreprises tierces qui s’imposent comme des passerelles d’expérience client non négligeables. Dès à présent on peut constater ces services tiers, notamment les agrégateurs offrent des fonctionnalités complémentaires telles que la souscription, la déclaration de sinistres, etc. Les assurances font donc face à un double enjeu : satisfaction client et croissance de leurs activités.