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.
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, não apenas conseguimos ver o melhor modelo (neste casoRandom 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®, ideal para visualizar relacionamentos, apresenta desempenho relativamente bom.
Aplicar melhorias…
Ao observar a árvore de decisão 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 para se comunicar automaticamente com os clientes.. Usando soluções como o Minitab 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.
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