Data-Driven Insurance

Daten sind der neue Rohstoff des Erfolgs. Das gilt auch und insbesondere für Versicherer. Die datengetriebene Versicherung der Zukunft setzt eine übergreifende Datenstrategie konsequent und integriert um – und eröffnet so große Potenziale. Doch um diese zu aktivieren und den Wandel zur data-driven Insurance zu schaffen, müssen Versicherer alte Strukturen aufbrechen – und historische Stärken nutzen.

Versicherer und ihre Daten

Daten sind allgegenwärtig. In unserem Alltag kreieren wir sie nahezu ununterbrochen. Wie wir uns bewegen, wie, wann und wofür wir Geld ausgeben, wie viel Sport wir treiben und welche Musik wir hören – all diese Daten werden gesammelt und mehr oder weniger gezielt genutzt. Daten haben neue Industrien entstehen lassen und alte revolutioniert. Das stellt auch Versicherer vor fundamentale Herausforderungen.

Dabei haben Versicherer im Umgang mit Daten einen historischen Vorsprung. Seit ihrer Entstehung erfassen und analysieren Versicherungsunternehmen Daten, zum Beispiel

von Wetterereignissen,
über Verkehrsstatistiken
und Krankheitsdaten
bis hin zu Sterbetafeln.

Versicherer sind Datenspezialisten. Hier arbeiteten bereits Data Scientists, viele Jahrzehnte bevor es diese Berufsbezeichnung überhaupt gab. Und das Datengold der Versicherer geht weit über die strukturierte Erfassung historischer Ereignisse oder Entwicklungen hinaus. Die Vertriebsmitarbeitenden, die ihre Nachbarn seit Jahren kennen und viele von ihnen zu ihren Kunden zählen, sind quasi der Data Lake 1.0. Wer baut gerade ein Haus, wer hat ein neues Auto gekauft oder eine Firma gegründet? Welche Familie erwartet ein Kind und wer hat sich gerade einen Hund angeschafft?

Daten schaffen Kundennähe: 3 Schritte zur data-driven Insurance

Versicherer waren also schon immer datengetriebene Unternehmen. Nun stehen sie jedoch vor der Herausforderung, die Chance dieser historischen Stärke auch in Zukunft zu nutzen. Denn zur Wahrheit gehört auch, dass Versicherungen, mit der Reaktionsträgheit eines langfristig ausgerichteten Geschäftsmodells, ihren gewachsenen Datenvorsprung bisher nicht ausreichend genutzt haben.

Dabei gilt heute, was auch vor 100 Jahren galt: Je besser die Datenlage, desto präziser die Ansprache und Betreuung der Kunden. Und diese Nähe ist entscheidend. Denn im Zeitalter der hybriden Kunden wird maximale Kundenzufriedenheit erfolgs- und zukunftskritisch. Wie also können Versicherer konkret den Weg zur data-driven Company einschlagen?

Schritt 1 zur data-driven Insurance: Kundenzentrierung auf Datenbasis

Es ist unerlässlich für Versicherer, individuell auf die Kunden einzugehen, Bedarfe und Wünsche zu antizipieren. Das Ziel und der Anspruch muss eine hyperpersonalisierte Begleitung der Kunden mithilfe von Daten sein. Künftig könnte hier auch der Einsatz von Sprachmodellen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz wertvoll sein. Denn um den Customer Lifecycle effizienter zu bespielen, müssen Versicherer ihre Kunden über alle Kanäle hinweg optimiert und auf die jeweiligen Bedürfnisse angepasst begleiten. Und das kann nur funktionieren, wenn die richtigen Daten richtig genutzt und interpretiert werden. Customer Centricity ist damit Grundlage und Voraussetzung für den erfolgreichen Wandel hin zur data-driven Company.

Schritt 2 zur data-driven Insurance: Die Datenstrategie integrieren

Damit das gelingt, muss die Datenstrategie ganzheitlich in die übergreifende Unternehmensstrategie eingebettet sein. Dafür sind bereits heute viele wertvolle Daten vorhanden. Für eine erfolgreiche Umsetzung der Datenstrategie muss jedoch mehr passieren als das reine Sammeln und Nutzen von Daten. Diese sind nämlich häufig sehr heterogen, sowohl hinsichtlich ihrer Art als auch hinsichtlich ihres Speicherorts.

Das Wissen im Kopf von Vertriebsmitarbeitenden kann beispielsweise nicht nahtlos und vor allem sinnvoll mit historischen Wetterdaten auf einem von vielen Cloud-Servern kombiniert werden. Dies muss in der Datenstrategie abgebildet werden und als fundamentaler Bestandteil der Unternehmensstrategie konsequent von Anfang bis Ende durchdacht sein. Als bloßer Zusatz wird sie keinen Erfolg haben.

Jedes Unternehmen beantwortet grundsätzliche Fragen nach Ziel und Ausrichtung des eigenen Geschäfts. Die anschließende Frage muss immer lauten: Wie können Daten auf diese Ziele einzahlen? Zudem ist es essenziell, dass Versicherer diese Fragen immer wieder neu stellen und beantworten, Prioritäten überprüfen und neu justieren.

Schritt 3 zur data-driven Insurance: Kontaktpunkte nutzen

Eine gute Datenstrategie erlaubt es so, Daten effizienter zu verwerten. Jede Kundenbeziehung bietet viele Kontaktpunkte und die darüber kreierten Daten können direkt genutzt werden, um die Kundenbeziehung besser zu bewerten. Mit Daten können Versicherer viele Fragen beantworten:

Wie hoch ist die Abschlusswahrscheinlichkeit, wenn Kunden beginnen sich zu informieren?
Wie hat sich die Geschäftsbeziehung verändert und wo könnten noch Potenziale liegen?
Gibt es Lebensereignisse, die sich identifizieren lassen, wie Hochzeit, Umzug oder ein neuer Job?
Und ebenso zentral: Welche Anzeichen gibt es, dass Kunden unzufrieden sind?
Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit einer Kündigung und wie kann diese frühzeitig verhindert werden?

Die Antworten darauf erlauben außerdem gezieltes Cross- und Up-Selling sowie eine bessere Kundenbindung.

Beispiel: Wie eine datengetriebene Versicherung agiert

Hat eine Versicherung beispielsweise den Bedarf erkannt die Kundenzufriedenheit zu erhöhen, sind Daten ein zentraler Bestandteil. So können Informationen aus dem Schadenmanagement, dem Vertrieb oder dem Kundenservice kombiniert, ausgewertet und genutzt werden, um die Customer Journey über alle Kanäle hinweg individuell anzupassen und komfortabler zu gestalten.

Datengetriebenes Unternehmen? Welche Fragen die Zukunftsfähigkeit bestimmen

Was in der Theorie recht einfach klingt, bedeutet in der Realität für Versicherer einen grundsätzlichen Wandel der internen Struktur und Kultur. Gleichzeitig stellen sich auch grundsätzliche Fragen im Governance Modell: Gibt es eine:n Chief Data Officer mit Vorstandsrang oder wurde die Datenstrategie an ein Sub-Team in der IT-Abteilung ausgelagert? Die Antworten auf diese Fragen sind ein Indikator für die Zukunftsfähigkeit einer Versicherung.

Damit zudem eine Datenstrategie wirklich übergreifend gedacht und implementiert wird, muss das klassische Silodenken überwunden werden. Das fordert auch ein Umdenken von Mitarbeitenden. Heute bestehen häufig Spannungspotenziale zwischen Datenproduzierenden und Datennutzenden, beispielsweise zwischen Vertrieb und Schadenmanagement, da beide Seiten zu wenig über den eigenen Bereich hinausblicken. Wenn jedoch alle Fachbereiche, Abteilungen und Sparten sich gegenseitig verstehen wollen, kann das künftig beträchtliche Synergien freisetzen.

„Omnichannel is also Omnidata.“
Dennis Glüsenkamp, Lead Data Strategist bei qdive

Zusätzlich bieten datengetriebene Sprachmodelle aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, wie ChatGPT von OpenAI oder Bard von Google, neue Möglichkeiten mit enormem Potenzial. Bereits heute wäre es mit Programmen dieser Art möglich, individuelle Kundenserviceanfragen zu beantworten. Schreiben beispielsweise Kunden eine E-Mail und stellen eine Frage zu ihrer Versicherung, sind Sprachmodelle in der Lage, die Frage zu verstehen, die Unterlagen der Kunden zu prüfen und die gestellte Frage spezifisch zu beantworten. Gleiches gilt für eine Frage per Whatsapp, Chat oder sogar per Spracheingabe über das Telefon. Damit ist leicht vorstellbar, dass dem Kundenservice grundlegende Veränderungen bevorstehen, die sich auf alle internen Bereiche auswirken. Umso wichtiger ist es, diese Veränderungen in der Daten- und Unternehmensstrategie mitzudenken.

Denn schon jetzt experimentieren erste Versicherer mit Sprachmodellen auf ihrer Website, die Fragen zu allgemein verfügbaren Informationen beantworten. Konkrete Anfragen darüber hinaus, beispielsweise zu persönlichen Versicherungskonditionen, sind aktuell noch nicht umsetzbar. ChatGPT und Co. erfüllen nicht die Datenschutzvorgaben der DSGVO und können somit nicht für die beschriebenen Szenarien genutzt werden. Doch dürfte es nur noch eine Frage der Zeit sein, bis DSGVO-konforme Sprachmodelle verfügbar sind und flächendeckend von Versicherern eingesetzt werden. Denn eine weitere Besonderheit in der Entwicklung der Sprachmodelle, ist die extreme Geschwindigkeit in ihrer Implementierung. Sobald eine DSGVO-konforme Lösung verfügbar ist, ist es mit vergleichsweise wenig Aufwand möglich, die Lösung umzusetzen. Das bietet auch Versicherern, die nicht an der Spitze der digitalen Optimierung stehen, interessante Möglichkeiten.