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Le big data dans le marketing de l’assurance

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En 2001, Gartner a proposé la définition suivante du big data : « Les big data sont des actifs informationnels à haut volume, haute vélocité et haute variété qui exigent des formes rentables et innovantes de traitement de l’information permettant d’améliorer la compréhension, la prise de décision et l’automatisation des processus. » Ainsi, les trois principales propriétés des big data sont le volume élevé, la vitesse élevée et la variété élevée. En termes simples, le big data désigne des ensembles de données vastes et complexes provenant, en règle générale, de sources non standard. Ces ensembles de données sont si volumineux que les programmes traditionnels ne peuvent pas les traiter. Simultanément, les hommes d’affaires peuvent utiliser les big data pour résoudre des problèmes qui semblaient auparavant trop complexes.

 

Les sources de données volumineuses peuvent inclure:

  • Internet (réseaux sociaux, blogs, médias, forums, sites web, Internet des objets (IoT) 
  • Informations d’entreprise (transactions, archives, bases de données et stockages de fichiers) 
  • Dispositifs (capteurs, enregistreurs, et autres).

Il n’est pas étonnant que le big data soit la base de l’activité d’assurance. Imaginez : l’ensemble du secteur de l’assurance repose entièrement sur des informations : statistiques, informations sur les clients, événements assurés, probabilité de leur survenue et évaluation financière de toutes ces données. En dehors de cela, les spécialistes du marketing utilisent le big data dans l’assurance pour attirer de nouveaux clients et stimuler les ventes. Cet article décrira comment le big data est utilisé dans le marketing, en particulier par les compagnies d’assurance.

 

Pourquoi le big data est-il important pour le marketing ?

L’utilisation du big data à des fins de marketing est l’arme secrète des spécialistes du marketing, ce que nous avons expérimenté directement chez FDL. En soi, les données sont pratiquement inutiles. Sa valeur devient évidente dans les idées obtenues à partir de l’analyse des données, les décisions prises et les actions réalisées. L’utilisation du big data en marketing permet d’atteindre plusieurs objectifs :

 

Attirer de nouveaux clients : Le big data vous aidera à comprendre qui sont vos clients et où ils se trouvent, ce qu’ils veulent, et même le meilleur moment pour les contacter. Gagnez plus de prospects grâce à l’intelligence commerciale, c’est-à-dire un large éventail de technologies qui aident les commerciaux à trouver, surveiller, comprendre les informations sur les activités quotidiennes des prospects et des clients existants et, par conséquent, à développer les ventes de l’entreprise. 

Augmenter la fidélité des clients existants : Le big data vous permettra de savoir ce qui influence la fidélité de vos clients et ce qui les fait revenir sans cesse aux services de votre entreprise. 

Optimiser le marketing. Avec le big data, il est plus facile de déterminer les coûts optimaux du marketing sur plusieurs canaux et d’améliorer les programmes de marketing grâce à leurs tests et analyses en continu. Rendez la gestion de la réputation en ligne plus productive et moins chronophage. Grâce à l’analyse du big data, les entreprises peuvent trouver des millions d’avis en ligne, de messages sur les médias sociaux, d’interactions en ligne et de mentions spécifiques et apprendre ce que leurs clients pensent de leurs services et produits.

 

Comment les compagnies d’assurance utilisent-elles le big data ?

Il convient de noter que les compagnies d’assurance n’utilisent pas le big data uniquement à des fins de marketing. Comme nous l’avons déjà souligné, les données sont la base de tout service d’assurance. Ainsi, le big data est essentiel pour :

  • La personnalisation des cartes d’assurance l’évaluation des risques lors de la formation des tarifs d’assurance 
  • La prévention des événements assurés la lutte contre la fraude 
  • L’automatisation des processus et opérations de routine.

L’utilisation du big data dans le secteur de l’assurance est d’une importance vitale puisque toutes les décisions sont prises en fonction de l’historique précédent et de diverses données d’entrée.

 

Les big data dans le marketing de l’assurance

 

1. La personnalisation des offres d’assurance

Le consommateur moderne ne veut pas être une unité sans visage du public cible. Au contraire, le client a besoin des offres uniquement pour les produits qui l’intéressent. Une compagnie d’assurance peut proposer un produit d’assurance adapté en analysant les informations sur le comportement des clients potentiels. Par exemple, si une personne s’intéresse aux hôtels et aux horaires de vol, elle a probablement besoin d’une assurance voyage. Dans le même temps, les personnes qui consultent les annonces immobilières peuvent être intéressées par des services d’assurance immobilière. Il est essentiel de souligner que le web scraping dans le marketing de l’assurance joue un rôle important lorsque les spécialistes du marketing recueillent de grandes données sur les clients potentiels de la marque. Le web scraping permet de collecter n’importe quelle donnée à partir d’une abondance de ressources en ligne, ce qui permet aux spécialistes du marketing de disposer d’informations actualisées sur les préférences et les intérêts des consommateurs.

 

2. Renforcer la notoriété de la marque

Travailler avec le big data est l’une des conditions d’une promotion réussie de la marque aujourd’hui. Selon l’étude du groupe Aberdeen, les détaillants qui utilisent le big data augmentent la notoriété de leur marque de 20,1 % par an, tandis que ceux qui ne l’utilisent pas – de seulement 7,4 %. Les compagnies d’assurance ne négligent pas l’utilisation du big data lorsqu’il s’agit d’accroître la notoriété de leur marque. Elles combinent diverses stratégies basées sur l’utilisation du big data (CRM, SEO, analyse du comportement des visiteurs du site web, statistiques, etc.) En outre, elle permet aux spécialistes du marketing de placer du contenu (articles de blog, publicités ciblées sur les réseaux sociaux, bannières) au moment où un client potentiel peut le remarquer.