MARKETING PREDICTIF : LA STRATEGIE INCONTOURNABLE POUR LES ASSURANCES

2019-02-01

Big data, machine learning, automation… La plupart des tendances qui redessinent les métiers actuels s’articulent autour de la notion plus générale de marketing prédictif. Outil statistique par excellence, le marketing prédictif se doit d'être au cœur des stratégies d’entreprises, et particulièrement en assurance. Décryptage.

Le marketing prédictif, c’est quoi ?

Le marketing prédictif est l’une des applications de l’analyse prédictive. Cette dernière vise à anticiper certains événements et comportements pour les accompagner, les prévenir ou les corriger. Elle repose sur des techniques de modélisation basées sur un historique de données. Plus les données sont nombreuses, plus les modélisations sont précises. Ainsi, on utilise généralement plusieurs sources de données : socio-démographiques, comportementales, de consommation, de sinistralité, etc.

Le marketing prédictif ne relève ni de la fiction, ni de l’inaccessible. Bien au contraire. Ses bénéfices sont nombreux, et notamment dans le secteur de l’assurance. La multiplicité des clients, leur variété et les nombreuses sollicitations de la concurrence rendent le comportement des adhérents difficilement prévisible avec les outils traditionnels de segmentation.

Les bénéfices du marketing prédictif en assurance

Limiter l’attrition client
Depuis l’entrée en vigueur de la loi Hamon en Janvier 2015, résilier son assurance auto, habitation ou emprunteur, après 1 an de contrat est devenu chose simple. La maîtrise du temps et l’anticipation sont donc essentielles.

L’enjeu du prédictif face à l’attrition client ? Collecter les signaux faibles d’insatisfaction client avant qu’elle ne se manifeste réellement. Les assureurs peuvent alors mieux identifier la « valeur client », estimer la probabilité de churn et déclencher des actions correctives à temps.

Personnaliser les offres et la tarification
À l'aide d’analyses prédictives, il est possible de déterminer à l'avance ce que les clients sont susceptibles de rechercher comme services et produits. Ainsi, les outils permettent de faire du marketing ciblé.

L’enjeu du prédictif dans la personnalisation ? Fidéliser les segments de clientèle à plus forte valeur ajoutée et améliorer la tarification et le taux de souscription des différents contrats d’assurance. D’ailleurs, Allianz Partners France l’a bien compris et utilise une solution de marketing prédictif pour améliorer ses recommandations d’offres.

Améliorer la détection des fraudes
Plutôt que d'avoir un système de gestion réactif aux changements, il semble indispensable d'améliorer les processus internes en apportant une vision prédictive des interventions. Cela permet d'agir en amont du problème et d'avoir recours, à la souche des problématiques, à une gestion active.

L’enjeu du prédictif dans la détection de fraude ? Identifier des comportements inhabituels ou des incohérences dans les dossiers d’indemnisation, et ainsi détecter des réclamations frauduleuses. Avec des programmes prédictifs de détection de fraude pour freiner le phénomène en amont, des économies substantielles peuvent, de toute évidence, en ressortir.

Mieux vaut prédire que guérir !

Que ce soit en assurance de dommages, en assurance vie ou encore en matière de régimes de retraite, la clientèle change, vieillit, transforme ses priorités et ses besoins. Ce sont des situations auxquelles les assureurs sont amenés à répondre. Et le plus grand apport de l'analyse prédictive est de réduire le risque lié à l’intuition.

L’utilisation de données internes via l’analyse prédictive permet aux assureurs de renforcer leur compétitivité et de dégager de nouveaux avantages compétitifs. Il est donc essentiel de bien utiliser ces données internes pour conserver une longueur d’avance.

Pour bénéficier de cet avantage concurrentiel, plusieurs outils de modélisation prédictive, tel AfterData, sont conçus pour :
- Bénéficier d’une expertise data
- En accédant à des technologies puissantes
- Et sans ressources ni compétences particulières
- Dans un laps de temps très court (2-3 mois environ)
- Avec une vraie souplesse et agilité quant aux processus existants

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