Whitepaper
VERZEKERD VAN NIEUWE KANSEN MET BETERE DATA Meerwaarde van een Centraal Klantbeeld voor verzekeraars
Holger Wandt & Esther Labrie
Management
Het opbouwen van een centraal klantbeeld
Summary
pragma<sche aanpak is een centraal
is zeker geen utopie. Met een klantbeeld voor elke verzekeraar te realiseren:
Nederlandse verzekeraars staan voor
• Ontdubbelen en opschonen van bestaande gegevenssets aan de hand van
diverse uitdagingen. De onderlinge concurren<e is enorm toegenomen,
high precision matchingstechnieken;
waardoor premies onder druk staan.
• Toepassen van first .me right (valideren, aanvullen en standaardiseren van data-‐
Daarnaast moeten verzekeraars op zoek naar manieren hoe zij de jongere genera<e
invoer) om de datakwaliteit te borgen;
beter kunnen aanspreken en bedienen via
• Verrijken van klantgegevens met informa<e die online en offline
online services. Tegelijker<jd bieden technologische ontwikkelingen zoals
beschikbaar is.
‘Internet of Things’ nieuwe kansen voor produc
Human Inference is marktleider op het gebied van datakwaliteit en het opbouwen
Bij deze ontwikkelingen staat de eindklant
van een centraal klantbeeld. Met ruim 25
steeds meer centraal en dit heeG directe
jaar ervaring en geavanceerde
gevolgen voor de marke
soGwareoplossingen ondersteunt zij tal
Meer aandacht voor branding en imago,
van verzekeraars bij het centraal stellen
verdere verlaging van de acquisi<era
van de klant en het op peil houden van de
het opzeIen van mul
kwaliteit van de onderliggende
vragen om een andere benadering van
klantgegevens. Hierdoor zorgt Human
klanten. Een centraal klantbeeld biedt dan
Inference ervoor dat verzekeraars alle
nieuwe mogelijkheden voor marketeers bij
benodigde klan
verzekeraars.
beschikbaar hebben, zodat zij relevanter en persoonlijker kunnen blijven communiceren met individuele verzekeringsnemers.
2
Ontwikkelingen binnen
geleid dat verzekeraars in Nederland
de Nederlandse
het oog op een verdere verzadiging van de
uiterst efficiënt moeten werken. En met (non-‐life) verzekeringsbranche is het einde van de procesop<malisa<es nog niet in
verzekeringsmarkt
zicht.
Vervangingsmarkt De klant staat centraal
Daar staat tegenover dat de gemiddelde
Over het afgelopen jaar hebben veel
Nederlander een van de best verzekerde
verzekeraars posi<eve resultaten weten te
personen ter wereld is. Hoewel dit posi<ef
boeken. Dat betekent echter niet dat er
is voor de verzekeringsbranche als geheel,
niets meer te doen is. Er is veel veranderd
betekent het ook dat de Nederlandse
in verzekeringsland. Onder druk van
markt steeds meer een vechtmarkt
publieke opinie en poli<ek is de wet-‐ en
(vervangingsmarkt) is geworden, waarbij
regelgeving rondom het verzekeringsvak
de ene polis wordt ingeruild voor een
aangepast. De wijziging in de
andere. Dit zien we niet alleen <jdens het
marktstructuur waarbij de rol van de
jaarlijkse ritueel rondom
tussenpersonen door het provisieverbod is
zorgverzekeringen waarbij klanten kunnen
veranderd, heeG ertoe geleid dat
wisselen van zorgverzekeraar. Ook op
verzekeraars nu directer met elkaar
andere gebieden van schade-‐ en
concurreren. De aandacht is hierbij
levensverzekeringen wordt stevig
verschoven naar de eindklant. Voor de
gevochten om nieuwe klanten; klanten die
marke
vaak ‘afgepakt’ worden van de concurrent.
zwaarder wordt ingezet op business-‐to-‐ consumer (B2C) campagnes.
Meer transparan1e drukt premies Door het huidige economische klimaat zijn
Verdergaande procesop1malisa1es
verzekeringsnemers veel kri<scher
Nederlandse verzekeraars opereren in een
geworden op welke verzekeringen zij nog
van oudsher sterk compe<<eve markt. De
willen aanhouden, en tegen welke premie.
premies staan hierdoor zwaar onder druk
De grotere transparan<e tussen
en de gemiddelde claimsra
verzekeringsproducten onderling -‐ onder
aan claims ten opzichte van de bruto
meer door de gewijzigde rol van de
geboekte premies) is een van de hoogste
intermediair -‐ heeG vergelijken van
ter wereld. Dit heeG er onder meer toe
producten veel eenvoudiger gemaakt.
3
Websites als Independer.nl en
volwassen leven al<jd de beschikking
Consumentenbond.nl hebben dit effect
gehad over internet en ‘smart devices’
versterkt. Dit alles heeG ervoor gezorgd
waarmee zij 24 uur per dag online kunnen
dat de premies afgelopen jaren voor
zijn. Genera<e Y wordt vaak omschreven
sommige verzekeringsproducten verder
als ambi<eus, vol zelfvertrouwen en ‘tech-‐
zijn gedaald, soms wel met 50%. Dit heeG
savvy’. Uit onderzoeken blijkt ook dat zij
ook direct geleid tot een nog hogere
heel anders tegen verzekeringsproducten
claimsra
aankijken – namelijk veel minder posi<ef.
76% de hoogste ter wereld was).
Genera<e Y is veel vaker online ac<ef, ook als het gaat om het vinden en afsluiten van verzekeringsproducten. Zij verwachten
Technologische innova1es
echter een vergelijkbaar serviceniveau als
Tal van technologische innova<es zullen
webshops, online vakan<esites en online
onmiskenbaar invloed gaan hebben op de
banking-‐apps bieden. Verzekeraars zijn op
manier waarop verzekeraars hun diensten
dit moment nog niet zo ver en scoren in de
(zullen blijven) leveren. De wereld wordt
percep<e van deze jongere groep dus
steeds meer ‘data-‐driven’. Visionairs
onder de maat.
spreken al jaren over zaken als ‘big data’. Veel recenter gaat het ook over het
Impact op
‘Internet of Things’ (IoT). We zijn in staat om steeds meer gegevens vast te leggen,
marke
te analyseren en dwarsverbanden aan te tonen op basis van data uit <entallen apparaten die ons omringen. Dit levert
De genoemde marktbewegingen hebben
nieuwe inzichten op over
verzekeraars gedwongen meer geld en
verzekeringsnemers en de risico’s die zij
energie te steken in marke
(en de verzekeraars zelf) mogelijk lopen.
die gericht zijn op de (eind)klant.
Verzekeraars kunnen hierop inspelen met nieuwe producten en gedifferen<eerde
Concurren.eslag leidt tot meer aandacht
prijsmodellen.
voor branding en imago De concurren<edruk binnen de Nederlandse verzekeringsmarkt heeG zoals
Genera1e Y
gezegd geleid tot een lagere premie
Een heel andere uitdaging waar
(neerwaartse prijsdruk). De speelruimte
verzekeraars tegenaan lopen is ‘Genera<e
om premies nog verder te verlagen wordt
Y’, de groep mensen tussen de 18 en 34
kleiner, dus moeten marketeers op zoek
jaar. Deze groep heeG <jdens hun
naar andere manieren om zich in de kijker
4
te spelen bij consumenten. Branding is –
Technologische innova.e leidt tot
zeker waar sprake is van een
produc.nnova.e
vervangingsmarkt -‐ een heel belangrijk
Verzekeringsmaatschappijen staan onder
aspect. Naamsbekendheid en het ‘laden’
druk om voortdurend hun producten te
van een merk met posi<eve emo<es krijgt
vernieuwen of aan te passen aan de
daarom steeds meer aandacht van
wensen uit de markt. De opkomst van de
marke
deeleconomie, waarin mensen hun
ook produc
eigendom <jdelijk met elkaar delen of
manier om prijsconcurren<e te vermijden
onderling aan elkaar verhuren, vraagt om
– staan in de belangstelling.
nieuwe verzekeringsproducten zoals sharingpolissen.
Procesop.malisa.es en premiedruk vragen
Nieuwe verzekeringsproducten komen ook
om steeds lagere acquisi.era.o
door technologische innova<es tot stand.
Gezien de voortgaande efficiencyslag en
In Nederland en België lopen al
procesop<malisa<es binnen verzekeraars
proefprogramma’s om automobilisten
moeten marketeers voortdurend op zoek
kor
naar de meest efficiënte manieren van
als zij veilig rijden. Hiervoor wordt een
acquireren van nieuwe klanten.
soort kastje gemonteerd in de auto die
Nederlandse verzekeraars geven
elke minuut de snelheid, krach
gemiddeld minder dan 14% van hun totale
plotseling uitwijken en dergelijke doorgeeG
geboekte premies uit aan de verwerving
aan de verzekeraar. Op basis van je
van deze premies. Dit is laag vergeleken
maandelijkse ‘rijgedragcijfer’ krijg je dan
met veel landen om ons heen. Belangrijker
kor
is dat deze acquisi<era
Opkomst genera.e Y vraagt aanscherping
verzekeraars zijn in staat om tegen
van mul.channelstrategie
gemiddeld lagere kosten extra premies
Verzekeringsnemers maken steeds vaker
binnen te halen. Dit is goed voor de
gebruik van internet en sociale media bij
winstgevendheid, maar zorgt ook voor
het selecteren en afsluiten van
nieuwe uitdagingen voor marketeers om
verzekeringen. Toch blijkt uit onderzoek
deze lage acquisi<era
van Efma dat verzekeringsnemers (veel)
een snel veranderende wereld.
tevredener zijn over hun contacten via verzekeringsagenten dan via internet en sociale media. Gemiddeld kan dit verschil in posi<eve waardering wel oplopen tot 15 procentpunten in het voordeel van de
5
intermediair. Op dit moment ziIen
die weer van invloed kunnen zijn op
verzekeraars dus in een las
produc
(overgangs)fase waarbij zowel de offline als online klantcontactkanalen
Heilige graal
opengehouden moeten worden. De
Al met al lijkt een beter begrip van de klant
behoeGe aan meer en betere service
haast wel de heilige graal voor
online groeit – met name ook door
verzekeraars. En hoewel een beter begrip
genera<e Y. Tegelijker<jd is het nog te
van de klant natuurlijk niet elke uitdaging
vroeg om de tradi
oplost, is de gedachtegang nog niet zo
contact onderhouden overboord te zeIen.
onlogisch. Verzekeraars – net als ieder andere onderneming -‐ stellen steeds meer
Belang van een
de klant centraal. Termen als ‘customer
centraal klantbeeld
engagement’ en ‘customer journey’ vind je
in<macy’, ‘customer centricity’, ‘customer terug in elk business magazine. In een wereld die in toenemende mate bestaat
De ontwikkelingen binnen de Nederlandse
uit een groep individuen die elkaar met
verzekeringsmarkt vragen om een beter
een druk op de knop kunnen mobiliseren
begrip van ‘de klant’. Met andere
of informeren, bepaalt de klant steeds
woorden: Know your customer. Dit begrip
meer de rich
maakt marke
bedrijven zich (moeten) ontwikkelen. Dit
omdat klanten beter aangesproken kunnen
vraagt dus om een accuraat, compleet en
worden op wat hen raakt of interesseert.
integraal beeld van wat klanten willen: een
Het maakt marke
centraal klantbeeld.
efficiënter (lees: een lagere acquisi<era
Onderzoek laat zien dat verzekeraars
groter wordt naarmate je iemand gerichter
tradi
en persoonlijker kunt benaderen.
Volgens het World Insurance Report 2015
Het helpt marke
bevinden verzekeraars zich op het laagste
nieuwe dwarsverbanden te ontdekken
volwassenheidsniveau wat betreG
binnen en tussen cohorten. Het geeG
mogelijkheden om klan
brand managers de kans om de
gaan. Dit gaat dan specifiek om
merkbeleving nog beter af te stemmen op
‘connec
de gevoelens die er leven binnen hun
engaging regularly with them, and having a
doelgroep. En het geeG productmanagers
complete view of customer data and
beter inzicht in ontwikkelingen in de markt
rela
6
Concurren.evoordeel
bezoekers te herkennen – ongeacht het
Nederlandse verzekeraars hebben daarom
gebruikte kanaal. Ook zorgt het ervoor dat
ac<e ondernomen. Sinds 2009 heeG het
je een (eenmaal herkende) klant op de
Verbond van Verzekeraars tal van
juiste manier kunt aanspreken. Het gaat
ac
erom de klantdata zo compleet mogelijk te
klantbelang weer centraal te stellen.
maken, zodat je in staat bent tot effec<eve
Tegelijker<jd blijkt het voor individuele
up-‐ en cross-‐sell campagnes. Als je weet
verzekeraars vaak las
dat iemand net een reisverzekering met
en concreet te maken.
werelddekking heeG afgesloten, kan het
Op dit moment heeG slechts 3% van de
interessant zijn ook een (uitbreiding op de)
verzekeraars in Europa een integraal,
inbraakverzekering aan te bieden, omdat
centraal klantbeeld opgebouwd, met
waarschijnlijk later dat jaar gedurende een
daarin opgenomen ook de rela<es naar
periode van enkele weken niemand thuis
familieleden en bedrijven, en dit
zal zijn. Het omgekeerde is overigens ook
gekoppeld aan real-‐<me databronnen
waar: als je iemand niet herkent, kun je
waarmee de klant nog beter bediend kan
hem of haar niet persoonlijk aanspreken
worden. Hier is dus nog volop ruimte voor
en (dus) geen maatwerkoplossing bieden.
verzekeraars om zich op dit punt te verbeteren en – nog belangrijker – om een
Onmisbaar voor marke.ng intelligence
concurren<evoordeel te behalen ten
Internet en de afnemende kosten van
opzichte van andere verzekeraars.
opslag-‐ en verwerkingscapaciteit hebben de deur opengezet naar ‘big data’
Bijdrage aan mul.channel
analyses. Deze data bevaIen een schat
marke.ngcampagnes
aan informa<e voor marke
Een terugkerende vraag blijG hoe je
mits deze ook gekoppeld kunnen worden
dezelfde bezoeker op verschillende
aan klantgegevens. Want wie is de klant
kanalen kunt herkennen als één en
eigenlijk? Iemand die privé een verzekering
dezelfde persoon. Welke gegevens kun je
heeG afgesloten zijn, kan ook
gebruiken om een bezoeker te
penningmeester zijn bij een
iden<ficeren? En als je gegevens vastlegt
sportvereniging. Hoe stel je dit vast, en wat
over bezoekers, hoe kun je deze gegevens,
doe je vervolgens met dit inzicht?
meestal opgeslagen in verschillende
Op basis van deze big data kan marke
systemen en bestanden, onderling
intelligence modellen opbouwen waarmee
vergelijken om zo een completer, rijker
voorspellingen gedaan kunnen worden
klantbeeld per bezoeker of prospect op te
welke cohort (groep mensen met bepaalde
bouwen? Een centraal klantbeeld helpt om
gedeelde kenmerken) het meest
7
8
ontvankelijk is voor het afsluiten van een
Stappenplan voor een
bepaald type verzekering. Op deze manier kunnen verzekeraars hun
centraal klantbeeld
marke
Een centraal klantbeeld is niet iets dat een
succesra
organisa<e van vandaag op morgen
Impact op interne processen
methodische aanpak in drie stappen. Eerst
Concurreren anno nu betekent voor
wordt de klantdata ontdubbeld, vervolgens
verzekeraars dat zij durven te komen met
wordt de datakwaliteit geborgd, en
messcherpe premies, con
tensloIe wordt de klantdata verder
producten innoveren en dat zij het
verrijkt. Hiermee krijgen verzekeraars een
klantbelang voorop stellen. Dit laatste mag
betrouwbaar, integraal klantbeeld tot hun
niet blijven steken op enkel ‘paying lip
beschikking.
‘zomaar’ heeG. Het vraagt om een
service’, maar moet echt worden doorgevoerd in alle klant-‐ en
Stap 1: Ontdubbelen en opschonen van
bedrijfsprocessen. Hoge datakwaliteit
klantgegevens
speelt in deze processen een uiterst
Ontdubbelen zelf bestaat meestal uit een
belangrijke rol. Uiteindelijk zullen de
eenmalige ac<e waarbij via geavanceerde
uitkomsten van de klant-‐ en
matchingtechnieken doublures herkend en
bedrijfsprocessen slechts zo goed zijn als
opgelost worden. Overigens gaat hier vaak
de (klant)data die er in omgaat. Kwalita<ef
het samenbrengen van (de gegevens uit)
hoogwaardige, complete en betrouwbare
verschillende klantsystemen aan vooraf.
klantgegevens zijn hiervoor dus essen<eel.
(Dit kan op verschillende manieren
Voor de verzekeringsondernemingen in
gerealiseerd worden, aqankelijk van de
Nederland betekent dit, dat er gezocht
gekozen Master Data Management-‐
moet worden naar oplossingen om de
architectuur. Voor dit onderwerp wordt de
klant door middel van geautoma<seerde
geïnteresseerde lezer verwezen naar de
processen beter te bedienen en passende
whitepaper “High Precision Matching is de
aanbiedingen te doen.
kern van MDM”.) Vervolgens kunnen aan de hand van een combina<e van determinis<sche en probabilis<sche matchingsregels mogelijk iden<eke records gevonden worden. Op basis van bepaalde drempelwaarden
9
(thresholds) kunnen records automa<sch
klant betekent dat er wellicht een up-‐ of
worden samengevoegd, of apart worden
cross-‐sell mogelijkheid verspeeld is. Deze
gezet voor een dataspecialist die
verborgen kosten zijn doorgaans vele
handma
malen hoger dan de genoemde 10 euro.
poten<ële doublures moet gebeuren. Eenduidig beeld Kostenbesparingen
Idealiter is elk record in klantsystemen
Klantdatabases van verzekeringsbedrijven
accuraat, compleet, correct en uniek
bevaIen bijna al<jd doublures en
(ACCU) Doublures in klantgegevens maken
inconsistente en incomplete informa<e. De
het echter heel las
redenen hiervoor zijn talrijk: geen
De ene keer zal het telefoonnummer bij
invoercontrole, verhuizingen, fouten bij de
het ene record worden bijgevoegd, een
vastlegging van naam-‐ en adresgegevens,
andere keer zal de adreswijziging bij het
luisterfouten in een call center (“Mathijsen
andere record worden doorgevoerd.
of Matheysse?”) en het fou<ef
Meerdere records zullen dus zowel actuele
samenvoegen van systemen. De ervaring
als verouderde gegevens hebben
leert dat zelfs databases die geregeld
vastgelegd, maar geen enkel record biedt
worden opgeschoond, gemiddeld zo’n 5%
het totale, actuele beeld. Doublures zorgen
aan doublures bevaIen. Bij slecht
er dus niet alleen voor dat gegevens niet
onderhouden systemen s<jgen deze
uniek zijn; ze zorgen er, bijna per defini<e,
percentages al snel tot 20 – 30% procent.
ook voor dat klantdata niet goed accuraat,
Het ontdubbelen van databestanden levert
compleet en correct te houden is.
daarom een directe kostenbesparing op. Meestal rechtvaardigt deze besparing al de
Grip op marktontwikkelingen
business case om te investeren in een
Marktsegmenta<e staat of valt met de
centraal klantbeeld. Doublures kosten
kwaliteit van de klantdata waarop je
simpelweg veel geld. Op basis van haar
segmenteert. Gegevenssets met (veel)
jarenlange ervaringen weet Human
doublures vertroebelen de uitkomsten van
Inference dat iedere doublure een
marktanalyses. Ook wordt het herkennen
verzekeraar zo’n 10 euro kost. Dit bedrag
van trends las
omvat naast portokosten ook de kosten
bepaalde klanten ‘dubbel geteld’ worden.
voor het handma
Door nu klantgegevens eerst te
gegevens die incorrect blijken te zijn. Niet
ontdubbelen wordt de voorspellende
meegenomen hierin zijn de zogenaamde
waarde van marktmodellen een stuk
‘missed opportunity costs’ – het niet
hoger. Dit zorgt ervoor dat marke
(<jdig) kunnen bereiken van een poten<ële
intelligence teams hun werk beter kunnen
10
uitvoeren, en dat de resultaten die zij
Door het toepassen van ‘first 1me right’ wordt
presenteren een veel grotere betrouwbaarheid
bij het invoeren of muteren van klantgegevens
zullen hebben.
automa<sch een controle uitgevoerd, zodat klantgegevens die al correct en schoon zijn,
Posi.ef imago
ook correct en schoon blijven. Het gaat dus om
Los van efficiencyvoordelen en een lagere
voorkomen van vervuiling van klantbestanden.
acquisi<era
First <me right staat of valt met het goed
gegevenssets speelt er nog iets anders. Imago
kunnen interpreteren van klantgegevens: wie is
en beeldvorming is zoals gezegd een van de
wie en wat is wat? Dit kan geautoma<seerd
aspecten waar verzekeraars aan werken om
worden op basis van natural language
zich posi<ef te kunnen onderscheiden van
processing. Dit is het geautoma<seerd
andere verzekeraars. Maar veel van de
nabootsen van patroonherkenning,
posi<eve ‘vibe’ die een merk weet te bereiken
contextanalyse en andere linguïs<sche
kan met één enkel fout geadresseerd poststuk,
middelen om klantgegevens te kunnen
een typefout in de naam of een verkeerde
interpreteren. Op deze manier kun je
aanhef (mevrouw in plaats van meneer) teniet
bijvoorbeeld vaststellen dat ‘Barend’ in ‘Barend
gedaan worden. Het gaat dan niet alleen om
Hartog’ een voornaam is, maar in de context
respect voor de klant, maar ook om
van ‘Barend & Hartog’ juist een achternaam.
klantvertrouwen: wordt er wel zorgvuldig met
Door het slim toepassen van natural language
klantgegevens omgegaan?
processing <jdens het invoeren van een nieuwe verzekeringnemer kunnen doublures op voorhand voorkomen worden.
Stap 2: Borgen van datakwaliteit Ontdubbelen is een eerste noodzakelijke (en
Voorkomen van foute muta.es
logische) stap om de kwaliteit van klantdata te
Een bron van ergernis bij klanten is het
verhogen. Maar ontdubbelen alleen is niet
verkeerd aangesproken worden. Een
voldoende om een hoge datakwaliteit te
eenvoudige verhuizing of polismuta<e kan
kunnen garanderen. De ontdubbelde data
soms al zorgen voor een onbedoelde typefout
moet worden gevalideerd, waar nodig
in een adres of naam. Met behulp van first
gecorrigeerd, aangevuld en gestandaardiseerd.
<me right kan dit voorkomen worden. Stel dat
Dit vraagt om de juiste combina<e van
iemand verhuisd is naar ‘Maatweg 21’. Door
mensen, processen en technologie.
een automa<sche postcode-‐check uit te voeren .jdens het invoerproces kan zo voorkomen
First .me right
worden dat er per ongeluk ‘Mastweg
Als databestanden eenmaal ontdubbeld zijn,
21’ (met een s in plaats van een a) komt te
wil je ze ook ontdubbeld houden.
staan, of ‘Maatweg 2’ (dus zonder 1). Dit
11
voorkomt achteraf veel werk en onnodige
afwijken omdat bepaalde gegevens
correc<ekosten.
vervalst kunnen zijn). Ook wordt rekening
Ook bij het toevoegen van een emailadres
gehouden met valse namen, aliassen en
aan een klantenrecord worden fouten
bijnamen. Daarnaast vinden checks plaats
gemaakt. Syntaxfouten (bijvoorbeeld een
op verschillende spelwijzen (denk
ontbrekende punt) of afwijkingen in
bijvoorbeeld aan “Osama” en “Usama”).
domeinnamen kunnen automa<sch
Geavanceerde oplossingen zijn in staat om
worden gedetecteerd en direct
dergelijke matches uit te voeren. Tevens
gecorrigeerd.
bieden zij de mogelijkheid om verdachte
Zo zorg je ervoor dat klantgegevens die
muta<es in ‘quarantaine’ te plaatsen. Dit
correct zijn, ook correct blijven.
geeG verzekeraars de mogelijkheid om dergelijke transac<es achteraf handma
Blacklist matching en fraudedetec.e
te verwerken en alsnog te accepteren, dan
Verzekeraars zijn verplicht om te
wel te melden aan de autoriteiten.
controleren dat zij geen zaken doen met organisa<es of mensen die op een
Stap 3: Dataverrijking
zogenaamde ‘blacklist’ staan. Dit kan dan
De derde en laatste stap bij het opzeIen
gaan om sanc<elijsten zoals PEP, OFAC /
van een centraal klantbeeld is
SDN, UN-‐Sac
dataverrijking. Stap 1 (ontdubbelen) en
dergelijke. Het kan ook gaan om lijsten als
stap 2 (first <me right) zorgen ervoor dat
NCCT ter voorkoming van witwassen (an<-‐
reeds bekende klantgegevens accuraat,
money laundering) en financiering van
correct en uniek blijven. Je kunt hier
terrorisme.
spreken van een hygiënefactor – als je deze
Tijdens of na het invoeren van nieuwe
twee stappen niet op orde hebt, dan
klanten moet een dergelijke ‘customer due
schaadt dat op termijn je onderneming.
diligence’ controle worden uitgevoerd.
Dataverrijking daarentegen biedt een stuk
Hoewel dit vaak een separaat proces is bij
meerwaarde waarmee je je als verzekeraar
de accepta<e van nieuwe verzekerden, is
kunt gaan onderscheiden. Wat weet je nog
het een aspect waar verzekeraars rekening
meer van elk van je klanten? Hoe vaak
mee moeten houden bij elke belangrijke
neemt een bepaalde klant contact met je
muta<e.
op? En gebeurt dit dan middels een online
Dit soort matchingsprocessen kunnen erg
formulier of telefonisch? Welke
complex worden. Vaak wordt er gewerkt
gebeurtenissen hebben recent
met een bepaalde bandbreedte
plaatsgevonden die het risicoprofiel van
(bijvoorbeeld iemand is geboren rond
een verzekerde hebben verhoogd of
1970, maar het exacte geboortejaar kan
12
13
juist verlaagd? Welke onbenuIe upsell
van de juiste gegevens aan de juiste unieke
mogelijkheden liggen er nog voor een
persoon is niet eenvoudig. Een slim
bepaalde klant?
verrijkingspla{orm zoals Human Inference
Begin binnen de eigen muren
verzekeraars in staat om een eenvoudig
heeG, biedt dan uitkomst, en stelt NAW-‐record om te zeIen naar een
Veel verzekeraars leggen voor elk
compleet, verrijkt klantprofiel.
verkoopkanaal (online, call center, persoonlijke gesprekken via
Real-‐.me profiel
buitendienst of bemiddeling via
Ter completering van het (sta<sche)
tussenpersonen) separaat gegevens
klantbeeld – meestal de kern van de
vast in verschillende systemen. Dit leidt
rela<edata – kan real-‐<me gedragsdata
er toe, dat het unieke klantbeeld nu nog
worden toegevoegd. Deze data is vaak
vaak ver te zoeken is. Vaak is het niet eens
‘vluch
duidelijk of het (binnen een systeem of
Hierbij kun je denken aan welke websites
over meerdere systemen) om dezelfde
iemand heeG bezocht, en welke
klant gaat. Het is daarom zaak de interne
zoekwoorden hierbij zijn gebruikt, welke
databronnen met elkaar te verbinden,
aankopen recent gedaan zijn, welke games
zodat in ieder geval bij de verschillende
iemand speelt op Facebook en met welk
afdelingen die met klanten(data) werken,
type device dit gebeurt.
een gemeenschappelijk beeld ontstaat
Het combineren van een verrijkt
over deze klant.
klantprofiel met een online klantprofiel biedt tal van nieuwe mogelijkheden voor
VerrijkingsplaJorm
verzekeraars. Zo kan iemand die net heeG
Er zijn daarnaast tal van (publieke)
gegoogled op een skivakan<e alvast een
databronnen beschikbaar die nog niet
aanbieding voor een
al<jd worden gebruikt om klantprofielen te
wintersportverzekering krijgen. En iemand
verrijken. Denk aan referen<ebestanden
die zit te wachten op Schiphol kan een
met daarin informa<e over verhuizingen,
adverten<e krijgen op zijn smartphone
overlijden, kadastrale informa<e,
met de vraag ‘Reisverzekering vergeten?’ –
gezinssamenstellingen, sportbeoefening,
om die vervolgens met een paar klikken
geboekte reizen, lidmaatschappen,
nog gauw even af te sluiten. En een klant
huisdieren en zelfs zwangerschappen. De
die veel online is met zijn tablet of
uitdaging zit met name in het correct
smartphone kan de mogelijkheid krijgen
samenbrengen van dit soort sociaal-‐
om voortaan via een speciale app zijn
demografische bestanden. Het koppelen
verzekeringsproducten te beheren.
14
Door relevante data toe te voegen aan
Samen successen boeken
iemands profiel bouw je een beter
Human Inference biedt verzekeraars al ruim 25
klantbeeld op. Hiermee heb je een
jaar de hulpmiddelen en exper<se om werk te
instrument in handen waarmee je (steeds)
maken van datakwaliteit en een centraal
relevante(re) marke
klantbeeld. Met behulp van geavanceerde high
juiste moment kunt doen landen bij
precision matching technieken, first <me right
individuele klanten. Dit draagt niet alleen
tooling, fraudedetec<etools en een
bij aan een hogere conversie en meer
dataverrijkingspla{orm kunnen financiële
omzet, maar ook aan een veel grotere
organisa<es een centraal klantbeeld
klanIevredenheid. Tevreden klanten zullen
samenstellen. Gecombineerd met best
niet gauw overstappen naar de concurrent,
prac
waarmee je je marges kunt vergroten en
jarenlange ervaring, levert dit verzekeraars
tegelijker<jd acquisi<ekosten kunt
gegarandeerd succes bij het op<maliseren van
uitsparen.
hun klant-‐ en datastrategie. Hiermee besparen verzekeraars kosten en bedienen zij hun klanten beter, en onderscheiden zij zich blijvend van
Welke stap zet u op
hun concurrenten. Dus: wat heeP u eigenlijk nog nodig om samen
weg naar een centraal
de eerste stap te zeRen?
klantbeeld? De hierboven beschreven voorbeelden en mogelijkheden liggen binnen handbereik. De data is beschikbaar, evenals de technologie om deze gegevens real-‐<me bij elkaar te brengen en in te zeIen bij (online) marke
15
Over de auteurs Esther Labrie is als
Holger Wandt is
content specialist
principal advisor bij
voortdurend op zoek
Human Inference. Als
naar ontwikkelingen en
specialist op het
trends in de markt op
gebied van
het gebied van datamanagement en
datakwaliteitsmanagement en MDM is hij
deelt haar bevindingen regelma
een veelgevraagd spreker op
blogs en fora als Data Value Talk,
(inter)na
Frankwatching en iCustomer.
publiceert hij regelma
Voor meer informa<e of vragen kunt u
School en de linguïs<sche faculteit van de
Holger Wandt of Esther Labrie bereiken via
Universiteit Utrecht. Als lid van de
+31 (0)26 355 06 55 of
Strategische Raad van de DDMA
[email protected] /
vertegenwoordigt hij het thema
[email protected]
datamanagement binnen de dialoogmarke
16
Meer weten?
Over Human Inference
Als u meer wilt weten over de waarde van datamanagement of een centraal
Human Inference helpt al meer dan 25 jaar
klantbeeld voor uw organisa<e, of u wilt
overheid en bedrijfsleven om beter met
graag
hun klanten om te gaan, door hen alle pijn
contact met ons op per telefoon:
rondom klantgegevens en informa<ekwaliteit uit handen te nemen.
+31 (0)26 355 06 55 of per e-‐mail:
De soGware is gebaseerd op natuurlijke
[email protected] /
taalverwerking die gebruikmaakt van
[email protected].
landspecifieke kennis. Daarnaast kunnen gegevens vanuit verschillende
Verdere informa<e over onze oplossingen
databronnen geïntegreerd worden.
en case studies van onze klanten vindt u
Meer dan 250 bedrijven zeIen de Human
op onze website: www.humaninference.nl
Inference oplossingen in voor het bereiken en behouden van een eenduidig klantbeeld, voldoen aan regelgeving, opsporing van fraude en efficiënte zoekprocessen in call centers. Zo kan de Belas1ngdienst vooraf uw juiste gegevens invullen. Centerparcs stuurt u een persoonlijk aanbod, waardoor zij 20% meer rendement op hun marke
Copyright © Human Inference, 2015 Alle rechten voorbehouden. De informa<e in deze whitepaper is met zorg samengesteld. Toch kan Human Inference geen enkele aansprakelijkheid aanvaarden voor de gevolgen van onvolledigheid of onjuistheid van het materiaal in deze whitepaper.
Nutricia realiseerde in 3 maanden de basis voor nog gezondere marke
17
