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Sigma-Studie: Big Data stellt den Vertrieb auf den Kopf

15.05.2014 – Digitale Vertriebskanäle werden in Zukunft für den gesamten Vertriebsprozess zum Einsatz kommen. Wenn Versicherer die Fülle der so generierten Kundendaten richtig nutzen, können sie ihre Produkte gezielt auf den Kunden ausrichten und dessen Verhalten vorhersagen. Im verschärften Wettbewerb wird nur der mithalten können, der seine Geschäftsmodelle den Gegebenheiten anpasst. Das ergab die neue Sigma-Studie der Swiss Re.

Mit Big Data, also der Verwendung analytischer Techniken zur Erfassung, Speicherung und Verwaltung umfassender Kundendaten, erhalten Versicherer eine komplettere Sicht der Präferenzen und des Kundenverhaltens. Neue Datenarten wie Profile in sozialen Netzwerken, Onlinekommentare oder „Likes“ und „Follows“ erlauben Versicherern eine Mikrosegmentierung, die sich positiv auf die Erträge auswirken kann, indem die Marketingausgaben auf die wertvollsten Kunden konzentriert werden, so die Studie.

Auch die Vorhersageanalytik, mit der zukünftiges Kundenverhalten vorausgesagt werden kann, könne zu höheren Verkaufsumsätzen führen als es Werbekampagnen können. Kunden können gezielt angesprochen, Produkte personalisiert und die wahrscheinlichen Handlungen der Kunden vorweggenommen werden. In den USA und Kanada nutzen laut der Studie bereits zwei Drittel der Nichtlebensversicherer diese Analytik. Diese Nutzer würden eine um 75 Prozent höhere Klickrate aufweisen und 73 Prozent mehr Umsatz realisieren.

Eine aktuelle internationale Studie von Gartner zeige, dass 64 Prozent der untersuchten Organisationen in Big Data investiert haben oder für 2013 eine Investion geplant hatten. Doch weniger als acht Prozent setzen der Studie zufolge bereits effektive Big Data-Lösungen ein. Die Versicherungsbranche liege damit weit hinter dem Engagement anderer Branchen. Der Einzelhandel oder die Telekommunikationsbranche gebe durchschnittlich doppelt so viel aus. 40 Prozent der Versicherer hätten aber vor, in den nächsten zwei Jahren ihre Ausgaben zu erhöhen. (vwh)

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