Uso del Big Data: Segmentación de clientes y personalización de pólizas de salud

La segmentación de clientes mediante big data

Según Investopedia, la segmentación sirve para dividir o segmentar a los clientes potenciales de una empresa en diferentes grupos o segmentos. Esto se hace, con el propósito de optimizar el uso de los recursos, y aplicar estrategias de marketing o de atención al cliente más efectivas.

En el caso de la industria de seguros de salud, este tipo de segmentación, basada en big data, se realiza a través de la recopilación y análisis de datos demográficos, de comportamiento y de salud de los clientes, entre otros.

Técnicas de segmentación basadas en datos

Las técnicas de segmentación basadas en datos son muy variadas, y por lo general se basan en las características específicas de un grupo de personas, como las características demográficas, el estilo de vida e incluso sus patrones de consumo.  Estas son algunas de ellas:

• Segmentación demográfica: este tipo de segmentación se basa en datos como edad, género, ubicación geográfica y nivel de ingresos. En función de todos estos factores, se pueden crear diferentes grupos que compartan características similares.
• Segmentación por comportamiento de salud: en el marketing, de manera general, se puede segmentar en función de los hábitos y patrones de consumo. En el caso del área de los seguros, se toman en cuenta estos patrones, pero vinculados al área de la salud.  
• Segmentación psicográfica: en este tipo de segmentación, según Hubspot, se toma en consideración el perfil psicológico de la persona, incluyendo su estilo de vida, motivaciones, preferencias y personalidad. Cuando se trata de pólizas de seguro, lo que se evalúa son los valores y actitudes hacia el cuidado de la salud.

Estas tres técnicas de segmentación que comentamos son indispensables para crear embudos de venta efectivos y aplicar la campaña de marketing adecuada a cada cliente potencial. 

Beneficios de una segmentación precisa en el sector salud

El trabajo de segmentación requiere de tiempo y recursos, pero todas las empresas lo llevan a cabo por los beneficios asociados a él. De cierta manera, se trata de una forma de estudiar a los consumidores, entender sus necesidades y ofrecer servicios o productos que se ajusten a ellas.

Mejora en la comunicación y atención al cliente

Uno de los principales beneficios de la segmentación en el sector de la salud, es que se pueden personalizar los mensajes y mejorar tanto la comunicación como la atención al cliente. Esto, como ya mencionamos, permite crear una estrategia de marketing más efectiva para cada grupo de personas, y ofrecer una solución adecuada para sus necesidades.

Optimización de recursos y servicios

Vale señalar que la segmentación también permite optimizar los recursos, reduciendo los costes y ofreciendo servicios y productos que resulten más útiles para cada grupo de clientes. Además, esto mejora la experiencia de los clientes y aumenta los niveles de retención. 

Personalización de pólizas de salud gracias al big data

Las herramientas de análisis de big data también permiten que las empresas de seguros personalicen sus pólizas de salud, ya que tienen una mejor comprensión de cada segmento de clientes, y pueden ofrecer un producto que se ajuste de manera particular a sus necesidades.

Tipos de datos utilizados para personalizar pólizas

Los datos utilizados en la personalización de las pólizas son muy variados, pero por lo general incluyen datos clínicos y de salud, del estilo de vida, y de las preferencias de consumo. Además, los modelos desarrollados con este tipo de tecnología permiten hacer una predicción de las necesidades de salud y estimar mejor el costo de las pólizas.

Ventajas de las pólizas personalizadas para el cliente y la empresa

La personalización de las pólizas de salud ofrece múltiples beneficios tanto para el cliente como para la aseguradora. Estas son algunas de ellas:

• Adaptación de la póliza a las necesidades del cliente.
• Reducción de costos en servicios innecesarios.
• Incremento de la satisfacción del cliente.

Todo esto tiene un impacto tanto en los rendimientos de la aseguradora como en su competitividad en el mercado. Hay que destacar que al ofrecer productos personalizados, las aseguradoras no solo mejoran su eficiencia y rentabilidad, sino que también fortalecen la relación con sus clientes. 

Desafíos y consideraciones en el uso del big data en salud

Aunque se trata de una tecnología que ofrece grandes beneficios a cualquier tipo de empresa, no está libre de retos y desafíos, sobre todo en lo que respecta a la privacidad de los datos y a los costos y dificultades de implementación.

Privacidad y seguridad de los datos

Uno de los principales retos del uso de herramientas de big data en el área de los seguros es el de la privacidad y la seguridad de los datos. Hay que tener presente que en estas empresas se tiene acceso a grandes cantidades de datos médicos privados, y que los asegurados necesitan confiar en que toda su información médica personal está segura.

En este sentido, es importante cumplir con todas las regulaciones internacionales sobre la privacidad de datos, e implementar medidas estrictas de seguridad para evitar filtraciones y garantizar que la privacidad de los clientes esté protegida.

Ética en el uso de datos para personalización

Algunos de los desafíos éticos que se presentan en el uso de los datos para la personalización de las pólizas de seguros tienen que ver con el costo de las pólizas, y con la toma de medidas que puedan resultar discriminatorias.

Se debe tener presente que parte de los datos a los que acceden las empresas aseguradoras provienen de dispositivos como los relojes inteligentes, que ofrecen datos sobre la tensión y la frecuencia cardíaca, entre otros más. Esto se puede utilizar como referencia para estimar el uso que el asegurado hará de la póliza, y establecer su valor en función de ello.

Lo ideal es mantener la transparencia, e informar a los asegurados qué tipo de datos se utilizan en el análisis de riesgo, y cómo eso puede afectar el precio de la póliza.

Retos técnicos en la implementación de soluciones de big data

La implementación de big data en el sector salud requiere de una gran inversión, tanto en lo que respecta a infraestructura como a la capacitación del personal. Para obtener todos los beneficios que ofrece este tipo de tecnología, es necesario contar con sistemas de administración y almacenamiento de grandes volúmenes de datos, e invertir en medidas de protección para mantener la seguridad y privacidad de los datos. 

Tendencias futuras en big data para segmentación y personalización de pólizas

La innovación es uno de los elementos más importantes en el área de la tecnología, y con el paso del tiempo se van desarrollando nuevas soluciones. En el caso del big data, las tendencias cambian de manera frecuente, afectando tanto el enfoque como las estrategias que deben implementar las empresas.

A continuación, te contamos cuáles son las tendencias futuras en big data y cuál es su utilidad en la segmentación y personalización de las pólizas.

Integración de inteligencia artificial y machine learning

La integración de las herramientas de inteligencia artificial y machine learning es una de las principales tendencias en el área de los seguros de salud, porque mejora la evaluación de riesgos y la atención al cliente. El uso de chatbots basados en inteligencia artificial, por ejemplo, ayuda a automatizar los procesos de selección de pólizas y la atención al cliente, reduciendo la necesidad de personal y los tiempos de espera de los clientes.

Además, el análisis de los datos disponibles sobre los clientes facilita una segmentación mucho más precisa, permitiendo a las aseguradoras identificar patrones complejos en los datos de salud, comportamiento y estilo de vida.

Automatización en la personalización de servicios de salud

La automatización se está convirtiendo en una herramienta esencial para personalizar los servicios de salud en el sector de seguros. Con el uso de big data, las aseguradoras pueden analizar enormes volúmenes de datos, incluyendo información demográfica, antecedentes de salud, hábitos de vida y preferencias personales, para adaptar los productos de manera precisa y eficiente.  

Mayor precisión en la segmentación de clientes a través del big data

Tal como mencionamos antes, las soluciones de big data permiten a las aseguradoras segmentar a los clientes con un nivel de precisión muy alto. Al comprender mejor las preferencias y necesidades de los asegurados, las empresas pueden ofrecer incentivos y beneficios que realmente se alineen con los intereses de cada segmento, aumentando la satisfacción de los clientes y los niveles de retención.