امروزه شرکتها باید از برنامههای شخصیسازی مبتنی بر داده و برنامههای وفاداری پیشرفته برای حفظ مشتریان استفاده کنند. این همان چیزی است که صنعت بیمه را شکل میدهد.
در زمانهای که سایتهای مقایسه قیمت و همچنین پدیده افزایش نرخ ریزش مشتریان به خاطر وجود رقبا بر بازار مسلط است، شرکتهای بیمه به سمت برنامههای وفاداری پیشرفته و شخصیسازی مبتنی بر دادهها روی آوردهاند تا بیمهگذاران را درگیر و وفادار نگه دارند.
کسب وفاداری مشتریان همواره سنگ بنای موفقیت پایدار در صنعت بیمه بوده است. وقتی یک شرکت، فرهنگی را تقویت میکند که دیدگاه مشتری را در اولویت قرار میدهد، معمولاً منجر به بهبود تجربه مشتری شده و نتایج مالی بهتری را نیز به همراه دارد. مشتریان وفادار، که فعالانه یک بیمهگر را تبلیغ میکنند، به احتمال زیاد دوستان و خانواده را معرفی میکنند، مدت طولانیتری همراه شرکت باقی میمانند، محصولات اضافی خریداری میکنند و در مقایسه با مشتریان بیطرف یا منتقدان به حمایت کمتری نیاز دارند.
تغییرات اخیر صنعت باعث شده است که بیمهگران از رویکردهای یک نسخهی واحد برای همه فاصله بگیرند و به جای آن از فناوری برای ایجاد تجربیات متناسب با مشتریان استفاده کنند.
شرکتهای بیمه با گردآوری دادههای مشتریان از بخشهای مختلف کسبوکار و استفاده از ابزارهای پیشرفته، میتوانند مشتریان خود را بهتر درک کنند. بیمهگران میتوانند از تقسیمبندی مشتری مبتنی بر داده برای مشخص کردن دقیق گروههای مشتریان و سفارشیسازی تجربیاتشان بر اساس آن بینشها استفاده کنند. با تجزیهوتحلیل پیشبینیکننده، بیمهگران میتوانند با تعاملات مفید، پیشبینی نیازهای آنها و ارائه خدمات، محصولات یا پاداشهای ارزشمند، در زمان مناسب با مشتریان ارتباط برقرار کنند.
تحقیقات YouGov نشان میدهد که از هر پنج مصرفکننده بریتانیایی، سه نفر بهطور فعال ارائهدهندههای بیمه را در جستجوی معاملات بهتر تغییر میدهند، که بر نیاز فوری به تغییر استراتژیهای نگهداری مؤثرتر تأکید میکند.
زیرساخت شخصیسازی
در مرکز استراتژیهای وفاداری مدرن، اکوسیستم پیچیدهای از تجزیهوتحلیل دادهها، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی قرار دارد. این فناوریها، بیمهگران را قادر میسازد تا حجم وسیعی از دادههای مشتری را پردازش کنند و بینشهای عملی را برای ایجاد تجربیات فوق شخصی استخراج کنند.
بیمهگران میتوانند از طریق استفاده از تجزیهوتحلیل پیشرفته، مشتریان خود را در سطح عمیقتری از طریق ترجیحات بیمهای و دستههای ریسک فردی خود درک کنند و بنابراین میتوانند پیشنهادات خود را بهتر تنظیم کنند. با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و ادغام در فرآیندهای تجزیهوتحلیل دادههای خود، بیمهگران میتوانند خیلی بهتر نیازها و مراحل بعدی مشتریان را پیشبینی کنند.
این قابلیت پیشبینی به بیمهگران اجازه میدهد تا فراتر از مدلهای خدمات واکنشی به سمت تعامل فعالانه حرکت کنند. به عنوان مثال، برخی از شرکتهای بیمه اکنون از حسگرهای اینترنت-اشیاء و ابزارهای تشخیص تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارزیابی آسیب از راه دور و برآورد هزینههای تعمیر به صورت آنی استفاده میکنند.
پیادهسازی این فناوریها بدون چالش نیست. بیمهگران باید مقررات پیچیده حریم خصوصی دادهها مانند GDPR را دنبال کنند و در عین حال امنیت اطلاعات حساس مشتری را تضمین کنند.
ارتباطات مبتنی بر هوش مصنوعی و ادغام امنیچنل
زیرساخت فنی پشتیبانی کننده ارتباط با مشتری نیز به طور قابل توجهی تکامل یافته است. بیمهگران بیش از پیش استراتژیهای امنیچنل را بهکار میگیرند و پلتفرمهای ارتباطی مختلف را در یک تجربه یکپارچه ادغام میکنند.
ما شاهد رشد محبوبیت پلتفرمهای پیامرسان مانند واتساپ هستیم که به بیمهگران راههای جدیدی را برای شخصیسازی تجربیات مشتریانشان با نام تجاری خود ارائه میدهند. 90 درصد از پاسخدهندگان به نظرسنجی مصرفکنندگان متصل گزارش دادند که شخصیسازی باعث ترغیب آنها میشود. این در حالی است که 30 درصد گفتند که در همه یا بیشتر اوقات روی پیامهای شخصیسازی شده اقدام کردهاند.
این پلتفرمها امکان ارتباطات دوطرفه و بلادرنگ را فراهم میکنند و بیمهگران را قادر میسازد تا پشتیبانی و بهروزرسانیهای فوری را ارائه دهند.
چتباتهای مجهز به هوش مصنوعی نقش مهمی را در این اکوسیستم ارتباطی ایفا میکنند.
چتباتها میتوانند برای کمک به مشتریان در مراحل اولیه مانند بررسی اطلاعات و تکمیل تراکنشها و تکمیل اسناد، برای تسریع فرآیند مدیریت ادعاها استفاده شوند.
این چتباتها که توسط الگوریتمهای پردازش زبان طبیعی طراحی شدهاند، میتوانند بخش قابلتوجهی از درخواستهای مشتری را مدیریت کنند و عوامل انسانی را برای مقابله با مسائل پیچیدهتر آزاد کنند.
در فرآیند رسیدگی به ادعاها، یک نقطه تماس حیاتی برای رضایت مشتری، بر فناوریهای مدرن اینترنت-اشیاء متکی است. با استفاده از ابزارهای تشخیص تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی و حسگرهای اینترنت-اشیاء میتوان تصاویر را از راه دور تجزیهوتحلیل کرد و میزان آسیب را ارزیابی کرد. با فرآیندهای خودکار، میتواند هزینههای تعمیر را پیشبینی کند و تعمیر را با ارائه دهنده تایید شده رزرو کند و جزئیات را با مشتریان به اشتراک بگذارد.
چالشهای برنامههای وفاداری مشتری و نحوه حل آنها
در حالی که برنامههای وفاداری به یک جزء اصلی در جعبه ابزار حفظ مشتری در صنعت بیمه تبدیل شدهاند، اما با چندین چالش مهم روبرو هستند. شناخت و رسیدگی به این موانع برای بیمهگرانی که هدفشان ایجاد روابط موثر و طولانی مدت با مشتری است، بسیار مهم است.
یکی از چالشهای اصلی پیش روی برنامههای وفاداری بیمه، ماهیت ذاتاً کم تعامل این صنعت است. بیمهگران رابطهای گاهوبیگاه با مشتریان خود دارند. از فروش بیمهنامه یا تمدید تا ارائه مطالبات، تعامل کمی بین آنها وجود دارد. برای غلبه بر این امر، بیمهگران باید نقاط تماس معناداری فراتر از چرخه عمر بیمهنامه سنتی ایجاد کنند. این میتواند شامل استفاده از فناوری برای ارائه خدمات مدیریت ریسک فعال باشد. مطالعه سالانه مصرفکنندگان برخی موسسات نشان میدهد که اکثر مشتریان (68 درصد) در بریتانیا به خدمات پیشگیرانه از سوی بیمهگران علاقهمند هستند. البته بیمهگرانی که هشدارهایی را برای جلوگیری از خسارات قبل از وقوع آن ارسال میکنند.
این نشان میدهد که چگونه فناوریهای اینترنت-اشیاء فرآیند ادعاها را برای رضایت بهتر مشتری تغییر میدهند!
پارادوکس شخصیسازی
در حالی که شخصیسازی کلید برنامههای وفاداری مؤثر است، اما مجموعهای از چالشهای خاص خود را دارد. در این راستا، باید اعتماد مشتری جلب شود. کسبوکارها میتوانند این روابط را با درک رفتار و ترجیحات مشتری و همچنین انطباق ارتباطات بر این اساس ایجاد و حفظ کنند. راه حل در ایجاد تعادل ظریف بین شخصیسازی و حریم خصوصی نهفته است. بیمهگران باید از تجزیهوتحلیل دادهها برای ایجاد تجربیات مناسب استفاده کنند و در عین استفاده شفاف از دادهها از رعایت دقیق مقررات مانند GDPR اطمینان حاصل کنند.
ارزش پیشنهادی
بسیاری از برنامههای وفاداری بیمه برای ارائه پاداشهایی که مشتریان آن را واقعاً ارزشمند میدانند، تلاش میکنند. مزایای عمومی ارائه شده توسط شرکتهای بیمه معمولاً قلاب خوبی برای حفظ مشتریان نیست. در نتیجه، مشتریان ممکن است علاقه خود را از دست بدهند یا احساس تعلق خاطر کمتری نسبت به شرکت کنند.
رویکرد هدفمندتر این است که، مشوقها و پاداشها باید با نوع بیمه خریداریشده مطابقت داشته باشند تا پیشنهادات عمومی. برای مثال، اگر بیمه منزل مسکونی میخرید، داشتن مشوقها یا پاداشهایی مربوط به خردهفروشان در بخشهای لوازم خانگی ممکن است مفیدتر باشد.
از سوی دیگر، برنامههای وفاداری بیش از حد پیچیده میتواند منجر به ناامیدی و عدم مشارکت مشتری شود. بیمهگران باید مطمئن شوند که اسناد بیمهنامه و گزینههای پوششی بدون اصطلاحات تخصصی به راحتی توسط مشتریان قابل درک است و آنچه تحت پوشش قرار میگیرد به وضوح اعلام میشود.
برای رسیدگی به این موضوع، بیمهگران باید بر ایجاد رابطهای بصری و کاربرپسند برای برنامههای وفاداری خود تمرکز کنند. این میتواند شامل توسعه برنامههای تلفن همراه باشد که وضعیت پاداش، گزینههای بازخرید و مزایای برنامه را به وضوح نشان میدهد.
برای بیمهگران، نشان دادن بازگشت سرمایه (ROI) برنامههای وفاداری میتواند چالشبرانگیز باشد. هزینههای نگهداری این برنامهها میتواند قابل توجه باشد و فواید آن ممکن است همیشه آشکار نباشد.
برای مقابله با این موضوع، بیمهگران به قابلیتهای تحلیلی قوی برای ردیابی و اندازهگیری تأثیر طرحهای وفاداری خود نیاز دارند. این میتواند شامل نظارت بر معیارهای کلیدی مانند ارزش طول عمر مشتری، نرخ حفظ و موفقیت در فروش متقابل در بین اعضای برنامه وفاداری در مقابل غیرعضوها باشد.
شاید مهمترین چالش پیش روی برنامههای وفاداری بیمه، کمبود اعتماد در صنعت باشد. اعتماد به سه عامل خاص بستگی دارد: ارائه ساختارهای قیمتگذاری ساده، سادهسازی فرآیندهای ادعا و ارائه خدمات استثنایی به مشتریان.
برای ایجاد اعتماد، برنامههای وفاداری باید بر شفافیت و انصاف تمرکز کنند. شرکتها باید اطلاعات ساده و قابل درک در مورد برنامهها و مزایای خود ارائه دهند. آنها همچنین باید اطمینان حاصل کنند که مشتریان وفادار همان قیمتهای خوب مشتریان جدید را دریافت میکنند تا احساس نکنند با آنها ناعادلانه رفتار شده است.
با پرداختن به این چالشها، بیمهگران میتوانند برنامههایی برای وفاداری ایجاد کنند که واقعاً با مشتریان ارتباط برقرار کند. این به ایجاد روابط قوی و پایدار با آنها کمک میکند و میتواند منجر به رشد کسبوکار شود. وفاداری در حال حاضر جزء اصلی این تغییر است، زیرا بیمهگران برای ارزش بلندمدت مشتری نسبت به سود کوتاه مدت حق بیمه اولویت قائل هستند.