데이터만 가지고는 보험 고객 사용 환경을 개선하기에 충분하지 않습니다

보험 업계는 언제나 데이터가 이끌어 왔습니다. 리스크 측정과 관리는 데이터 없이는 실현 불가능하고 효과가 없는 비즈니스 모델일 것입니다. 기술이 계속 발전함에 따라, 특히 초디지털화된 포스트 팬데믹 시대에, 보험 고객에 대해 사용할 수 있는 데이터가 점점 더 많아지고 있습니다. 업계에서는 이 고객 데이터를 사용하여 고객 사용 환경을 개선해야 한다는 목소리가 높습니다.

더 나은 고객 사용 환경을 원하는 것은 업계뿐만이 아닙니다. 소비자의 80% 가 한 회사가 제공하는 사용 환경이 그 제품만큼 중요하다고 말합니다. 

그러나 데이터만으로는 고객 사용 환경을 개선하는 데 충분치 않습니다. 데이터를 수집, 선별, 구성, 분석, 공유하기 위한 안정적인 소프트웨어도 필요합니다. 그리고 회사 전체가 데이터를 기반으로 일상적인 의사 결정을 내려야 합니다. Tableau에서는 이를 데이터 문화라고 부르며, 이 데이터 문화가 데이터와 사람이 가진 힘을 제대로 발휘하는 데 필수적이라고 믿습니다. 

여기서는 데이터 문화를 강력한 데이터 분석 플랫폼과 결합하여 고객 사용 환경을 개선하는 데 도움이 될 세 가지 방법을 소개합니다.

1. 간소화된 상호 작용

보험사와의 간소하고 원활한 상호 작용에 대한 고객의 기대치가 높아지고 있다는 것은 다 아는 사실입니다. Deloitte 2021 Insurance Outlook 보고서 에서는 다음과 같이 고객 사용 환경을 업계 리더의 최우선 과제 중 하나로 꼽았습니다.

"보험 정책, 영업 전략, 운영, 고객 사용 환경에서의 지속적인 혁신 창출이 2021년과 그 이후 가장 큰 차별화 요소가 될 수 있습니다."

마찰을 없애고 더 빠르고 개인화된 고객 상호 작용을 제공하는 건 간단한 일이 아닙니다. 특히 데이터 저장소와 분석이 고립되어 있는 상황에서는 더욱 그렇습니다. 관련 고객 정보가 마케팅 및 재무부터 보험 계리 및 보험금 청구까지 여러 프로그램과 부서에 흩어져 있으면 데이터를 사용해 고객 사용 환경을 개선하는 것이 사실상 애당초 불가능한 일입니다.

Tableau를 사용하면 보험사의 모든 데이터 원본을 하나의 플랫폼에 통합할 수 있습니다. 고객 데이터에 대해 신뢰할 만한 단일 데이터 원본이 생기면 고객 여정의 모든 단계에서 접점이 간소화됩니다. 마케팅 담당자는 더 시기적절하고 개인화된 메시지를 제공할 수 있습니다. 영업팀은 사용자 지정 상품을 제공할 수 있습니다. 분석가는 정보에 기반하여 더 나은 리스크 측정과 평가 결과를 제공할 수 있습니다. 언더라이터는 상당한 시간과 리소스를 절약할 수 있으며, 제품 관리자는 더 뛰어난 성과로 이어지는 추세와 전략을 인식할 수 있습니다. 

이러한 더욱 빠르고 개인화된 모든 접점이 고객에게 소중한 존재로 대우받는다는 느낌을 줌으로써 고객 충성도와 신뢰도를 높여줍니다.

2. 최적화된 IoT

향후 10년간 사물 인터넷(IoT)만큼 많은 데이터를 생산해 낼 것으로 보이는 보험 업계 기술은 거의 없습니다. 생명 보험의 건강 모니터링 웨어러블 기기와 자동차 보험의 텔레매틱스부터 원자력 발전소의 첨단 장비에 사용되는 성능 모니터링 프로그램까지, 보험사는 IoT 데이터를 사용해 리스크를 줄이고 보험 고객은 보험료를 절감할 수 있습니다. 

하지만 모든 보험 데이터와 마찬가지로, IoT 기술에서 수집된 정보 자체가 효율적인 가치의 원천은 아닙니다. 이런 데이터가 강력한 데이터 분석 플랫폼과 데이터 기반 의사 결정이 자리잡힌 데이터 문화와 결합되어야 합니다. 

이런 식으로 생각해 보십시오. 데이터 문화는 일상적인 의사 결정에 데이터 기반 인사이트를 통합하는 것입니다. 그리고 Tableau와 같은 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석 플랫폼을 사용하면 IoT에서 생성되는 데이터를 쉽게 찾고 분석하고 활용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 난관이 있을 수 있는 IoT에서 고객 사용 환경 개선까지의 여정에 필요한 핵심 자료와 지침을 제공합니다. 

고객의 관점에서는, 효과적인 IoT 프로그램은 보험료 절감 이상의 이점을 제공합니다. 사람들에게 잘 통제되고 있다는 느낌과 건전하거나 책임감 있는 행동에 대해 보상하는 업체라는 느낌을 줍니다. 이로써 보험 증서를 만약을 위한 대비책이 아니라 매일 돈을 절약할 기회로 인식하게 됩니다.

3. 선제적인 고객 참여 유도

데이터 문화와 올바른 데이터 분석 플랫폼은 고객 응대 직원이 사후 대응식에서 선제적인 고객 참여 유도로 전환할 수 있도록 지원함으로써 고객 사용 환경을 개선할 수도 있습니다. 

예를 들면, Einstein Discovery가 있는데, 다음에 어떤 일이 일어날지 예측하도록 Tableau 내에 제공되는 인공지능 도구입니다. Einstein Discovery는 Tableau 내에 통합된 기존의 모든 고객 데이터를 사용해 고객 포트폴리오를 분석하고 고객 이탈 위험이 큰 계정을 식별하도록 도울 수 있습니다. 마케팅 담당자는 그와 같은 인사이트를 통해 고객 충성도를 높이고 고객 유지율을 개선하도록 고안된 세분화된 캠페인을 만들 수 있습니다. 

Einstein Discovery로 교차 판매 및 상향 판매의 가장 유력한 후보를 식별하여 영업팀이 잠재 고객 우선순위를 정하고 ROI를 개선하도록 지원할 수도 있습니다. 선제적이고 적극적인 고객 참여는 측정 가능한 더 높은 성과를 창출하는 데 그치지 않고, 고객 여정 전반에 걸쳐 더욱 간소화되고 개인화된 사용 환경도 만들어냅니다.

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회사의 모든 직급 수준에서 직원들이 Tableau와 같은 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 사용해 데이터 문화를 개념에서 일상적인 실천으로 바꿀 수 있습니다. 언더라이터, 보험 계리사, 분석가, 영업팀, 마케팅 담당자, 제품 관리자, VP, 고위 경영진이 모두 더욱 정보에 기반한 의사 결정을 더 빠르게 내릴 수 있고, 이는 고객 사용 환경을 크게 개선합니다.

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Deloitte는 데이터 분석 및 보험 부문에서 모두 경험이 있는 업계 리더로서, 보험사에 매우 소중한 리소스가 됩니다. Deloitte 웹 사이트를 방문해 데이터 문화를 성공적으로 수용하는 데 도움이 될 맞춤 솔루션을 설계하고 구현하기 위해 협력할 방안에 관해 자세히 알아보십시오.