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title: "Ganha-ganha: Agilize os processos de sinistro de seguro para aumentar a lucratividade e melhorar a satisfação do cliente"
description: Descubra como as ferramentas do Minitab, como CART, Workspace e Random Forests, podem ajudar a reduzir o tempo necessário para os sinistros de seguros.
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# [Ganha-ganha: Agilize os processos de sinistro de seguro para aumentar a lucratividade e melhorar a satisfação do cliente](https://blog.minitab.com/pt/blog/simplifique-os-processos-de-sinistros-de-seguros-para-obter-lucratividade-e-satisfacao-do-cliente)

 Written by [Joshua Zable](https://blog.minitab.com/pt/blog/author/joshua-zable) | 24 de out. de 2023 04:00:00

Quando as pessoas pensam em seguros, elas pensam em probabilidades, estatísticas e eficiência. É por isso que os clientes têm ainda menos paciência com suas seguradoras quando esperam uma resposta sobre um sinistro. Embora as seguradoras sejam algumas das empresas mais hábeis em aproveitar o poder oferecido pelos dados para desenvolver produtos e perfis de risco, muitas vezes há oportunidades de aplicar a mesma disciplina às operações de sua própria organização, especialmente suas interações com os clientes. O Minitab pode ajudar as seguradoras a lidar com sinistros mais rapidamente e melhorar o relacionamento delas com os clientes.

**Meça a velocidade do tempo de resposta ao sinistro**

O tempo necessário para resolver um sinistro deve ser uma medida fundamental para as seguradoras. Como a medida da saída é um ponto de dados, ela deve ser bastante simples de ser coletada e medida. Usando um conjunto de dados de amostra e algumas estatísticas descritivas simples, o exemplo abaixo mostra que a média para o tempo de resolução do sinistro está entre 54 e 55 dias. Os dados também indicam que o tempo mínimo é de 40 dias e o tempo máximo é de 75 dias, de modo que o programa fornece uma faixa indicando os tempos mais rápidos e mais lentos, o que ajuda na definição de metas.

**Defina uma meta e faça um brainstorming sobre possíveis fatores que afetam o desempenho**

Processos de sinistro lentos trazem custo à organização não apenas em termos de experiência do cliente, mas quanto mais tempo o sinistro fica sem solução, mais incerteza para a organização em relação às responsabilidades. Defina uma meta estratégica de negócios para **liquidar os sinistros dentro de um determinado prazo. Neste exemplo, vamos definir uma meta realista de 50, que representa uma melhoria de aproximadamente 10% no tempo de resolução.**

Em seguida, faça um brainstorming das possíveis variáveis que podem estar afetando o prazo de resolução dos sinistros. Isso pode envolver qualquer coisa, desde o valor do sinistro, tipo de sinistro, tipo de cliente ou até mesmo o agente que está lidando com os sinistros.  O diagrama abaixo mostra um exemplo de diagrama de espinha de peixe popular, [uma das muitas ferramentas populares de brainstorming e resolução estruturada de problemas.](https://www.minitab.com/en-us/products/workspace/%23tabs-29685b65bb-3yeru86ocz-tab-2)

Pronto para debater problemas usando brainstorming?

 

**Use a modelagem preditiva para quantificar os impactos…**

Em geral, a modelagem preditiva é útil para auxiliar na realização de previsões, bem como na compreensão dos fatores que influenciam a resposta. Ao usar a [ferramenta de aprendizado de máquina automatizada do Minitab](https://www.minitab.com/en-us/solutions/analytics/data-science-machine-learning/%23tabs-f50bd7fc19-gneojulras-tab-7), não apenas conseguimos ver o melhor modelo (neste caso[Random Forests®](https://www.minitab.com/en-us/solutions/analytics/statistical-analysis-predictive-analytics/random-forests/)), mas também podemos ver o desempenho de outros modelos.

Nesse caso, o método de regressão popular e tradicional não só apresenta o pior desempenho, mas também não é muito preciso. Positivamente, o modelo [CART®](https://www.minitab.com/en-us/solutions/analytics/statistical-analysis-predictive-analytics/cart/), ideal para visualizar relacionamentos, apresenta desempenho relativamente bom.

**Aplicar melhorias…**

Ao observar a árvore de decisão [CART®](https://www.minitab.com/en-us/solutions/analytics/statistical-analysis-predictive-analytics/cart/)abaixo, fica claro que os sinistros relacionados a automóveis levam o menor tempo para serem resolvidos, enquanto as reivindicações de Roubo e Furto levam mais tempo. *Isso fornece a primeira área a ser abordada para melhoria.* Olhando um passo adiante, fica claro que a agente Rebecca aplicando um esforço extra nesses casos, em particular. Treinar Rebecca nesses casos específicos pode levar a alguma melhora imediata.

**…E operacionalize o modelo para se comunicar melhor com os clientes!**

Essa análise não só pode ajudar a identificar áreas de melhoria, mas também pode ajudar na comunicação com os clientes. Ao considerar os fatores em mãos e alavancar o modelo Random Forests® mais preciso (conforme determinado pelo aprendizado de máquina automatizado), podemos [operacionalizar o modelo](https://www.minitab.com/en-us/solutions/key-capabilities/model-deployment-ml-ops/) para se comunicar automaticamente com os clientes.. Usando soluções como o [Minitab Model Ops](https://www.minitab.com/en-us/products/model-ops/), à medida que esses pontos de dados são coletados, o modelo pode calcular o tempo estimado para resolver o caso e comunicar automaticamente o timing aos clientes. Isso garantirá que as expectativas dos clientes sejam definidas corretamente para que não fiquem desapontados. À medida que você melhora seu desempenho, pode não só atender às expectativas de seus clientes, mas também pode continuar a refinar seu modelo preditivo para informar um timing mais preciso para os clientes no futuro.

Procurando resolver outros desafios relacionados a seguros? 

 

 

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