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Vorhersagen zu können, was passieren wird – der Blick in die Zukunft ist gerade für Versicherungs­unternehmen eine besonders verlockende Vorstellung. Aus Sicht der Endkunden ist es mit Versiche­rungsunternehmen oftmals wie mit einem handlichen Schweizer Offizierswerkzeug: man hat es quasi immer dabei, an den meisten Tagen braucht man es nicht, doch wenn einmal der Fall der Fälle eintritt, ist es gut, auf eines zurückgreifen und sich darauf verlassen zu können.

Je vielseitiger es sich dann zeigt, desto besser. Um im Bild zu bleiben, können Versicherungsunternehmen ihrerseits von den neuen Möglichkeiten der Datenanalyse in Form eines leistungsfähigen Schweizer Offizierswerkzeugs erheblich profitieren. Als Zusatzausstattung verfügt das Werkzeug über eine Art Kristallkugel, welche die neuen Möglichkeiten der Datenanalyse auf vielfältige Weise produktiv zu nutzen versteht. Die Errungenschaften moderner Informationsverarbeitung, die Fähigkeiten Künstlicher Intelligenz (AI, Artificial Intelligence) und des Maschinellen Lernens (ML, Machine Learning) eröffnen vielverspre­chende Möglichkeiten. Entlang des Customer Lifecycle mit den wichtigsten Ereignissen im Leben eines Kunden gibt es für Versicherungsunternehmen viele Ansatzpunkte für Vorhersage-Modelle. Im Folgenden zeigen wir anhand eines typischen Customer Lifecycle, beginnend mit der Kundenakquise bis hin zur Kundenbindung, wie das funktionieren kann und welche Nutzungsmöglichkeiten sich mit Vorhersage-Modellen bieten.

In unserem Whitepaper zeigen wir anhand eines typischen Customer Lifecycle, beginnend mit der Kundenakquise bis hin zur Kundenbindung, wie das funktionieren kann und welche Nutzungsmöglichkeiten sich mit Vorhersage-Modellen bieten.

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