Según la consultora en Tecnologías de la Información Gartner, Business Intelligence es un término genérico que incluye aplicaciones, infraestructuras, herramientas y mejores prácticas para hacer posible el acceso al análisis de la información para mejorar y optimizar la toma de decisiones.
BI nos ayuda a encontrar la respuestas a preguntas previamente conocidas o establecidas.
Mas allá de esta definición, BI se nutre de fuentes de datos estructurados principalmente, como datos estadísticos, tablas externas, sistemas ERP y CRM e información estructurada de actividad generada en páginas web, entre otros, para ayudarnos a encontrar la respuestas a preguntas previamente conocidas o establecidas como por ejemplo:
- ¿Qué tipo de seguros son los que generan mayores beneficios?
- ¿Qué pólizas son contratadas por segmentos de clientes con características comunes?
- ¿Qué tipo de seguros son contratados en determinadas fechas o épocas del año?
- ¿Cuáles son las características de mi 10% de clientes mas rentables?
- ¿Qué promociones son más atractivas entre mis clientes?
- ¿Qué pólizas son contratadas por el mismo segmento de clientes?
- ¿Cómo van mis resultados frente a lo presupuestado?
- ¿Qué tipo de gastos están aumentando?
- ¿Dónde se concentra el 80% de mis ventas, costes y rentabilidad?
- ¿Qué objetivos se están cumpliendo?
Pero en muchas ocasiones los resultados son difíciles de comprender y nos cuesta entender cuáles ha sido las circunstancias que nos han llevado a cierto resultado; Nuestro pensamiento tradicional nos llevaría a intentar averiguar las raíces de qué provocan determinados hechos, entender el porqué.
Big Data ofrece una alternativa que en muchas ocasiones será de más valor que el esfuerzo por averiguar el significado de las cosas, nos presenta resultados de una manera rápida al operar con la totalidad de los datos. Las conclusiones son próximas a la realidad y éstas nos presentan el “qué” de nuestro entorno, es decir, obtenemos información de “qué” está sucediendo en el mundo.
Big Data también nos ayuda a encontrar aquellas cuestiones que no sabes encontrar o no se han planteado.
Es por tanto, que nos ofrece nuevas estrategias dentro del sector de seguros como:
- Algoritmos de detección de fraude. Ayuda a las compañías de seguros a reducir el número de denuncias por fraude y evitar grandes pérdidas, aplicando modelos analíticos para construir un perfil de riesgo asociado a una identidad y creando una puntuación basada en el riesgo que predice la probabilidad de fraude de una solicitud.
- Costes y externalización de los litigios. Con Big Data las compañías de seguros pueden diseñar reglas de negocio más completas y basadas en un estricto método científico para asignar un litigio a un equipo legal externo o a abogados de la compañía para mejorar la optimización del aprovechamiento de los recursos.
- Marketing Mix. Se trata de conseguir elaborar un modelo de Marketing óptimo donde se logre un equilibrio entre iniciativas de marketing maximizando el retorno de inversión. El objetivo es predecir quien va a responder a la oferta de un producto o un servicio. Para la determinación del Marketing Mix el análisis a realizar puede basarse en el comportamiento pasado de una población similar, en la respuesta obtenida ante una estrategia equivalente, o en algún elemento lógico susceptible de análisis estadístico
- Renovaciones, propensión al abandono y retención de clientes. Debido al alto nivel de fuga del sector, una compañía de seguros necesita optimizar sus procesos de recaudación mediante una segmentación en base a la propensión al impago. Las técnicas de analítica avanzada Big Data permiten identificar los clientes con mayor propensión al abandono y agruparlos en categorías para diseñar estrategias de retención específicas para cada uno de los segmentos de riesgo.
- Gestión de campañas. El Business Intelligence no resulta suficiente para hacer frente a las nuevas necesidades, estos sistemas tradicionales se hallan limitados al pasado y la visión que las aseguradoras requieren hoy día debe incluir también el futuro. El BI debe complementarse con la incorporación de modelos predictivos que permitan ganar en comprensión. La solución Big Data elegida ha de permitir realizar una segmentación de la cartera usando un método científico que identifique los canales idóneos por los que influir en cada cliente o cada perfil.
Tras esta breve síntesis de las características de Business Intelligence y Big Data, podemos concluir claramente que el Big Data no sustituye al BI, sino que lo complementa aportando predicción.
