La Stratégie Data au cœur du secteur assurantiel

03 février 2021
Data
Assurance

Ces dernières années, les assureurs font face à une réglementation renforcée et à une évolution constante des besoins clients. De ce fait, la collecte et l’analyse des données font partie d’un levier majeur de compétitivité dans le domaine assurantiel. Elles permettent aux assurances d’avoir un meilleur profilage des assurés, afin de leurs proposer des services adaptés et d’anticiper leurs nouveaux besoins.

La donnée au cœur de l’activité des assurances 

La collecte de données traditionnelle reposait principalement sur la souscription des contrats par les prospects. Les données étaient collectées uniquement au format papier et principalement en agence. De plus, les produits souscrits n’étaient pas évolutifs contrairement aux besoins des assurés.

Aujourd’hui, la collecte de données digitalisée est en plein essor dans le secteur de l’assurance. Celle-ci est facilitée par les avancées technologiques telles que les applications mobiles et les objets connectés mis à dispositions des assurés. La donnée représente la matière première des assurances et s’impose comme étant le nerf de la guerre dans le domaine. Il est désormais possible pour les prospects de suivre l’ensemble du processus de souscription de produits d’assurance en ligne. 

Cependant, selon le baromètre L’Usine digitale, l’Usine nouvelle et l’Argus de l’assurance, 54% des assurances estiment que les données collectées ne sont encore pas suffisamment analysées. En ce sens, le datamining pourrait être une solution afin de permettre une analyse de données plus efficace.


Les méthodes d’utilisation du datamining dans le domaine assurantiel 

Le Datamining signifie littéralement «la fouille de données», ce terme est communément utilisé pour faire référence à un processus d’analyse sur une très grande quantité de données situées dans un espace dédié et sécurisé. 

À l’aide de relations et de corrélations entre elles, celles-ci vont se transformer en informations utiles et pertinentes. L’objectif est d’identifier un besoin ou comprendre un problème afin de prendre des décisions en conséquence.

Il existe plusieurs méthodes de datamining qui reposent sur des algorithmes complexes, telles que:

  • L’utilisation de techniques de classification et de segmentation
  • L’utilisation de méthodes par similitude qui permet de rechercher des points communs entre deux valeurs
  • L’utilisation de  méthodes d’apprentissage automatique (Réseaux de neurones)

En assurance, ces algorithmes vont être utilisés pour des cas bien précis. De l’étude de la satisfaction client sur les réseaux sociaux jusqu’à la fixation du montant de cotisation en fonction d’un profil type d’assurés.

 

Objectifs et enjeux d’une stratégie data efficace

Le secteur de l’assurance est l’un des secteurs d’activités les plus matures en matière d’utilisation de la donnée. De par sa maturité, les assureurs sentent qu’il est indispensable d’avoir une stratégie data efficace. De ce fait, celles-ci  sont de plus en plus déployées au sein des assurances. Une stratégie data vise à valoriser la donnée en s’assurant que celle-ci puisse être utilisée, partagée et exploitée au bon endroit, par la bonne personne et au bon moment.

L’utilisation de ces données à un impact sur la structure et sur l’organisation des assureurs. En effet, les assureurs mettent en place des directions dédiées, et cherchent à recruter davantage de profils experts dans la gestion de la donnée.

La stratégie data prend en compte des enjeux organisationnel et métiers :

  • Afin d’avoir une stratégie efficace, les entreprises axent leurs activités autour des données. Une utilisation efficace permettra d’accélérer les prises de décisions et les processus internes pour les assureurs. De plus, le pilotage des activités s’effectue principalement à travers les reportings de données. Les assureurs communiquent également sur l’importance de la dataauprès de leurs salariés. L’enjeu organisationnel de la stratégie data est de définir des règles précises de saisie et de maintenance de ces données. 

 

  •  Les assureurs proposent de plus en plus des produits d’assurances adaptés aux assurés. En effet, les assurés ont une tarification adaptée à leurs consommations. Exemple, en 2015, Axa a développé la « DriveBox » qui est un boîtier connecté à la voiture de l’assuré. Le but est de collecter des données relatives à la conduite de l’assuré afin de lui proposer une tarification adaptée à sa conduite. En 2017, 96% des assurés possesseurs de la « DriveBox » ont bénéficié d’une économie sur leurs contrats d’assurance automobile d’environ 200€ par an.

 

En conclusion, le domaine assurantiel dispose encore de nombreuses ressources en matière de data à exploiter notamment avec l’utilisation croissante des objets connectés. Par conséquent  de nouveaux axes d’analyse vont voir le jour afin d’améliorer l’organisation des assurances et répondre au mieux aux besoins des assurés.

L’assurance va cependant devoir continuer sur cette voie tout en prenant en compte les réglementations et les normes sur la collecte d’information telles que le RGPD.

Patrick Lopes & Dylan Magoudoux

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Isabelle DUBACQ
Isabelle DUBACQ
Directrice d’Unité, Directrice des expertises Protection Sociale et Santé

Les acteurs de la protection sociale sont fortement sollicités et impactés par la révolution du numérique. mc2i accompagne ses clients pour co-construire de nouveaux services innovants répondant aux enjeux métiers actuels.

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Dylan MAGOUDOUX
Consultant