L'hyperpersonnalisation dans l'assurance vie et santé : Révolutionner les solutions centrées sur le client

Pour renforcer leur engagement dans un contexte de concurrence accrue, de plus en plus de fournisseurs d'assurance protection reconnaissent la nécessité de concevoir une nouvelle proposition de valeur pour le client et d'offrir le meilleur service au bon moment.

Alors que la personnalisation dans le domaine de l'assurance consistait autrefois à appeler les clients par leur nom dans les courriels, l'hyperpersonnalisation consiste à exploiter les données pour aider les clients de manière proactive en s'appuyant sur une connaissance approfondie de leurs besoins en matière d'assurance protection.

Richard Polya, responsable du partenariat Re/insurance au sein du groupe technologique Zühlke, explique que les produits d'assurance vie et santé traditionnels sont déjà "personnalisés" dans la mesure où les demandes des clients fournissent des détails sur leur situation financière et biométrique de base. "Mais ces informations ne permettent d'obtenir qu'un ajustement de la tarification ou une exclusion. De plus, le client possède ce produit pendant une longue période et son état de santé peut changer.

M. Polya fait remarquer que l'assurance a toujours été une activité très axée sur les produits, mais qu'avec l'avènement des nouvelles technologies de données, elle peut enfin devenir plus axée sur les besoins des clients : "Cela arrive au bon moment, car les ventes de polices d'assurance-vie et d'assurance-maladie risquent de stagner.

L'hyperpersonnalisation dans les services financiers en général peut se composer de nombreux éléments, y compris la conception d'interfaces clients en ligne qui sont plus adaptées aux utilisateurs individuels et plus interactives. Elle peut même s'étendre à des ressources d'apprentissage financier personnalisées.

Dans le segment vie et santé/protection, les assureurs à l'avant-garde de l'hyperpersonnalisation collectent également des données sur le mode de vie et les intègrent dans leur proposition d'assurance, explique M. Polya : "La principale source de ces données serait ce que l'on appelle les 'wearables' (objets portables). Les progrès les plus importants sont observés là où il existe un fort potentiel d'incitation à un comportement sain et de protection des moyens de subsistance."

M. Polya estime que l'intégration des données relatives au mode de vie, à la santé et au risque financier d'un client peut débloquer le potentiel de l'hyperpersonnalisation : "L'assurance vie et santé s'inscrit conceptuellement dans la planification financière d'un client, pour lui et sa famille. Rassembler les données et les rassembler avec l'aide de l'IA peut débloquer un potentiel pour les deux parties", explique-t-il. "Et le fait d'avoir un dialogue constructif avec les clients sur leur situation financière actuelle et leurs objectifs est bénéfique pour les deux parties."

M. Polya reconnaît que le défi que représente la collecte d'une telle quantité de données peut sembler insurmontable, mais l'optimisme est de mise : "Il convient de rappeler que les propositions d'assurance pour les clients fortunés sont déjà hyperpersonnalisées, tout simplement parce qu'il vaut la peine que les assureurs investissent (davantage) dans une offre pour les clients fortunés. Avec l'aide de la technologie, il est possible de réduire les coûts tout en apportant cette hyperpersonnalisation à une base de clients plus large. La question que les assureurs doivent se poser est la suivante : quelles sont les caractéristiques qui vous aideront à réduire les coûts ? C'est l'approche pragmatique".

Le stockage des données et la puissance de calcul sont devenus relativement bon marché et, avec la bonne infrastructure en place, de grandes quantités de données peuvent être débarrassées du bruit et gérées de manière efficace, ajoute-t-il.

Les assureurs n'ont pas à fournir la technologie transformatrice et il est préférable de s'associer à des insurtechs, estime M. Polya. "Mais cela ne fonctionnera que si l'assureur est prêt à suivre l'aspect commercial d'une proposition hyper-personnalisée."

M. Polya souligne le succès mitigé des produits télématiques dans l'assurance automobile. Selon lui, il a été démontré que les gens ne partagent leurs données ou ne modifient leur comportement que si une "carotte" significative leur est proposée. Dans le cas contraire, une telle hyperpersonnalisation n'est pas suffisamment attrayante pour les clients.

"Mais en général, tant qu'ils n'ont pas de difficultés à fournir les données, certains clients seront motivés par l'attente d'une offre hyper-personnalisée", ajoute-t-il.

À quoi ressemble l'avenir de l'hyperpersonnalisation de l'assurance ? Selon M. Polya, les outils d'IA profiteront grandement aux deux parties dans le domaine des conseils financiers hyper-personnalisés, qui sont essentiels dans les assurances de protection.

L'IA sera une force motrice parce qu'elle peut rapidement distiller des masses de données sur les clients pour en faire quelque chose de significatif pour les conseillers ou les agents : "Les différentiateurs conventionnels de souscription seront mis de côté et l'IA aidera l'acheteur et l'assureur à identifier très clairement le besoin qui peut être satisfait par un produit de protection. Il appartiendra ensuite à l'assureur vie et santé de le proposer."

Aider les gens à s'y retrouver dans la complexité de la planification financière est depuis longtemps la tâche des conseillers. Les options d'investissement et de protection D2C d'aujourd'hui offrent de bonnes alternatives, mais surtout pour ceux qui ont un certain niveau de connaissances en la matière. Le processus de compréhension des besoins individuels, d'analyse de l'univers des produits disponibles et de distillation des résultats sous forme de conseils financiers judicieux est un service professionnel qui s'accompagne d'une responsabilité considérable. L'IA peut être utile dans plusieurs domaines :

1. la formation et la préparation du conseiller financier en jouant des scénarios

2. l'analyse des sources d'information disponibles sur le client pour établir une première analyse des besoins

3. en résumant et en comparant le contenu des conditions générales des produits financiers, ce qui permet d'obtenir une vision critique

4. en générant une recommandation d'investissement ou de protection.

Il existe déjà des agents d'IA qui effectuent ces étapes. Vous trouverez des mises à jour régulières sur ces sujets et d'autres sujets connexes sur le blog de Zühlke.