Versicherungsunternehmen im Big Data Zeitalter

Den Kunden die „perfekte Customer Experience“ bieten zu können, ist ein wesentlicher Faktor, um sie für das eigene Versicherungsunternehmen zu gewinnen. Die Kunden von heute und morgen sind anspruchsvoll, online und erwarten bestmöglichen Service. Dazu gehören intuitive E-Services, schnelle Antwortzeiten und der Einblick in den aktuellen Bearbeitungsprozess für den Versicherungsnehmer. Natürlich soll dies mit der eigenen Sprache, mit jedem (mobilen) Gerät, von überall und zu jeder Zeit möglich sein.

 

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Erfolg bei Kundenzufriedenheit und Loyalität wird mit erstklassigen und raschen Informationen, Transparenz und proaktiven Informationen über unterschiedliche Kommunikationskanäle erreicht. Die Prozesse in Versicherungsunternehmen sind jedoch oft sehr komplex und umfassen sehr informationsintensive Prozesse in einer sehr heterogenen Applikationslandschaft. Es wird somit immer wichtiger für Versicherungen, sich durch Geschwindigkeit und Agilität von Mitbewerbern abzuheben.

Wissen ist das Öl für Innovationen – es ist wertvoll und essenziell für die Effizienzsteigung im Unternehmen. Darum ist es umso wichtiger, Wissen als das zu sehen, was es ist: eine Ressource. Und so wie jede Ressource können auch Daten verschwendet oder eben durch den richtigen Umgang effizient genutzt werden.

Die interne Prozess-Modellierung wird in Versicherungsunternehmen immer stärker forciert. Ziel ist es, Prozesse abzubilden, um die Qualität zu sichern und umständliche Prozesse zu optimieren. Mit diesem Vorgang wird bereits eine Menge an Wissen formal abgebildet, welches direkt für die interne Automatisierung verwendet werden kann.

Ein praktisches Beispiel für diese Entwicklungen verkörpert die Geschichte von Elan Musk und der Giga Factory von Tesla, eine gigantische Fabrik, die mehr als 107 NFL Football Felder umspannt und sich als Ziel gesetzt hat, den Produktionsprozess von Autos zu automatisieren. Die grundlegende Idee ist, dass die größte Wertschöpfung in der Autoproduktion mittlerweile nicht mehr in der Detailplanung der Autos passiert, sondern in der effizienten Produktion. Was sich Elan Musk also als Ziel gesetzt hat, ist die Automatisierung des Produktionsprozesses, um die Effizienz bei der Herstellung von Teslas zu steigern. Ein Ansatz, der in angepasster Form auch in Versicherungsunternehmen zur Anwendung kommen kann.

 

Big Data Analytics mit Insight Engines

Der Trend geht klar Richtung Big Data Analytics mit sogenannten Insight Engines. Insight Engines stehen im Dialog mit den großen Datenmengen. Sie beschäftigen sich wie Enterprise Search damit, wie diese Informationen bestmöglich durchsucht werden können, umfassen aber ein breiteres Spektrum an Technologien, die die Qualität und das Ausmaß der Suche erhöhen. Das wird zunehmend wichtiger, da zu den bereits alltäglich anfallenden Daten künftig immer mehr Daten hinzukommen: Durch den kontinuierlichen Einsatz von Insight Engines können neue Business-Modelle entstehen; Unternehmensdaten werden in einen neuen Kontext gestellt und auf neuartige Weise verknüpft. Dieser Trend ist besonders stark in den USA vorzufinden, schwappt aber immer mehr nach Europa über. Daraus ergibt sich ein Paradigmenwechsel am Markt: Ab sofort gewinnt nicht mehr „Groß gegen Klein“, sondern „Schnell gegen Langsam“. Ein Start-up, das Innovation auf seine Fahne geschrieben hat, drängt schnell einen Großbetrieb ab, der die digitale Transformation verschläft.

Zu den wohl größten Hindernissen für die Verknüpfung von Daten gehören die organisatorischen und technischen Silos. Durch eine leichtgewichtige Datenintegration bleiben die Daten jedoch dort, wo sie entstanden sind – das System stellt eben nicht die gesamte Unternehmensorganisation oder IT-Landschaft auf den Kopf. Diese Integration der Daten entwickelt sich schon heute zunehmend zu einem Standard und findet vermehrt Anwendung in Enterprise-Portalen.

 

Persönlicher Assistent für jeden Versicherungsvertriebsmitarbeiter

Vor allem im Vertrieb ist es wichtig, einen umfangreichen Blick über Kunden zu haben und die gespeicherten Informationen zu verknüpfen. Diese Entwicklungen fordern den Einsatz von intelligenten Lösungen, die die Koordination zwischen Telefon- und Online-Service übernehmen und somit als Schnittstelle zwischen den zahlreichen Datenkanälen agieren. In Zeiten der Digitalisierung wird es immer schwieriger, punktgenau qualitativ hochwertige Informationen zu liefern. Die Flut an digitalen Daten erschwert es, relevante Informationen zu finden. Vertriebsmitarbeiter im Versicherungswesen sind oft mobil im Einsatz und wollen auf Daten direkt im Kundengespräch zugreifen, um geeignete Angebote zu unterbreiten. Zusätzlich gilt in diesem Bereich, dass jede Information, die nicht punktgenau zur Verfügung steht, ein entgangener Umsatz bedeuten kann.

Neben klassisch strukturierten Daten, die in einer Datenbank gespeichert sind, wird es immer wichtiger, diese zu verknüpfen und mit unstrukturierten Daten wie Kundenfragen oder Telefonaufzeichnungen anzureichern, um bestmögliche Analysen zu treffen – und das am Besten in Echtzeit. Um auf das Beispiel des Vertriebsmitarbeiters zurückzukommen, haben diese in einem Verkaufsgespräch keine Zeit, Daten aufwendig mit einem Tabellenkalkulationsprogramm zu analysieren und auszuwerten, deshalb bleiben oft vorhandene Daten ungenutzt. Insight Engines fungieren hier als persönlicher Assistent. Neben der eigentlichen Suchanfrage werden die Daten zur selben Zeit analysiert und relevante Informationen zum Verkaufsgespräch proaktiv zur Verfügung gestellt.

 

Das benötigte Wissen auf einen Blick

Die Bereitstellung von Daten und deren Analyse funktioniert immer nur so gut, wie diese zusammengesetzt sind. In anderen Worten: je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto akkuratere Analysen können getroffen werden. Dieser Ansatz wird auch mit dem Schlagwort „Totalität“ beschrieben. Es ist wichtig, auch wirklich alle Datenquellen im Unternehmen für die Verarbeitung zu nutzen. Oft werden Abfragen oder Analysen aufgrund der internen IT-Infrastruktur nur auf einem kleinen Auszug der gesamten Daten getroffen. Wichtige Fakten werden so oft ignoriert. In Bezug auf den persönlichen Assistenten bedeutet das, dass dieser einfach weniger weiß. Um einen Assistenten bereitzustellen, der einen Gesamtüberblick hat, müssen die Informationen aus den unterschiedlichen Datenquellen zu einer 360-Grad-Sicht zusammengeführt werden.

Ein Kunde gibt beispielsweise eine Namensänderung für seine Versicherungen bekannt. Der Vertriebsmitarbeiter sucht den Namen mit der Ergänzung „Namensänderung“. Als Ergebnis erhält er alle Policen, die der Kunde aktuell besitzt – zusätzlich werden durch den Begriff „Namensänderung“ die Daten analysiert. Die Insight Engine, über die die Suche abgesetzt wurde, versteht die Zusammenhänge und schlägt basierend auf anderen Namensänderungsanträgen dem Vertriebsmitarbeiter vor, dem Kunden ein Angebot zu einer neuen Haushaltsversicherung zu unterbreiten, da eine statistische Analyse ergeben hat, dass viele Versicherungsnehmer mit diesem Auftrag umgezogen sind. Das Beispiel zeigt, wie wertvoll die Analyse der eigenen Daten heute ist und wie diese proaktiv für den Vertriebsprozess genutzt werden können.

 

Intuitive Lösungen sind gefragt

Die technologisch besten Lösungen werden oft nicht genutzt, wenn diese nicht einfach zu bedienen sind. In diesem Fall tritt nach der Implementierung des Produkts und der anfänglichen Euphorie schnell wieder Ernüchterung ein. Nutzer verzichten auf die Anwendung und greifen auf die ursprünglichen Methoden zurück. Deshalb müssen Lösungen intuitiv bedienbar sein, damit diese auch tatsächlich verwendet werden und als persönlicher Assistent dienen.

 

Die Digitalisierung trägt maßgeblich zu einer Veränderung im Kundenservice bei. Wichtig ist, dass Versicherungsunternehmen jetzt reagieren und ihren Service an die Gegebenheiten anpassen. Wichtige Investitionen stellen Lösungen dar, die die Recherche für Mitarbeiter erleichtern. So ist Kundenservice für die Zukunft gerüstet.


 

Bloggt zu den Themen: Gastartikel, Informationstechnologie

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