Стратегічні зміни у сфері розповсюдження страхових послуг

Після десятиліть неефективності страхові компанії, MGA та агентства нарешті почали інвестувати у свої технології для модернізації та покращення управління дистрибуцією. Мета проста: автоматизувати адаптацію виробників, спростити ліцензування та призначення, забезпечити відповідність вимогам та ефективніше обробляти транзакції.

У той час, як галузь працює над тим, щоб наздогнати ці інвестиції, вони виявили сувору реальність того, що більшість систем дистрибуції були розроблені для виконання процесів, а не для генерування стратегічної інформації. Ця відмінність є важливою, оскільки наступна конкурентна перевага в дистрибуції страхових послуг випливатиме не лише з легшого управління мережами виробників, хоча це важливо; радше, перевага випливатиме з глибшого розуміння мереж.

Дані про розподіл – це невикористана золота жила в страховій галузі. Переможці вже досліджують цю землю.

Дані існують, вам потрібно їх використовувати

Кожна взаємодія в рамках платформи управління дистрибуцією створює цінну інформацію. Призначення, терміни ліцензування, зв'язки з агентствами, географічний розподіл, продажі продукції, терміни дії виробника, активність поновлення та інші дані легко доступні компаніям, які використовують централізовану базу даних.

Історично ці дані зберігалися переважно для підтримки адміністративних функцій. Після завершення транзакції інформація зберігається, але її стратегічна цінність залишається невикористаною. Якщо ви запитаєте перевізника, скільки у нього призначених продюсерів, він зможе легко відповісти. Однак, якщо ви попросите їх надати детальнішу інформацію, відповіді стане набагато складнішим – або неможливим – отримати.

Які новопризначені продюсери отримали найвищу премію за перші 90 днів? Які агентства постійно перевершують конкурентів у певних продуктових лінійках? Де продюсери успішно здійснюють перехресні продажі кількох продуктів, а не пишуть лише про один напрямок бізнесу? Які штати мають найсильніші результати з підбору продюсерів порівняно з інвестиціями в адаптацію?

Це критичні бізнес-питання, а не операційні. І саме такі висновки зможуть надати дані про розподіл.

Звітність проти розвідки

Існує чітка різниця між звітністю та розвідкою. Звітність розповідає вам, що сталося, але розвідка допомагає пояснити, чому це сталося і що має статися далі.

Розглянемо рекрутинг продюсерів. Багато організацій вимірюють успіх кількістю продюсерів, призначених щокварталу. Але самі призначення не визначають цінність бізнесу. Що, якби дані показали, що продюсери, залучені через одну регіональну агентську мережу, генерують вдвічі більшу премію за весь час роботи, ніж ті, хто залучений через інший канал? Або що продюсери з певними бізнес-характеристиками послідовно стають найкращими протягом шести місяців? Ці висновки можуть докорінно змінити те, як організація інвестує в рекрутинг.

Це не теоретично. Одна MGA підключила свою систему призначення безпосередньо до даних про виробництво в реальному часі. Замість того, щоб підтримувати – та сплачувати державні збори – за призначення для всього свого списку, система тепер запускає призначення в момент подання продюсером першої заявки та ініціює припинення, коли виробництво переходить у режим очікування. Продюсери переходять від реєстрації до готовності до виробництва за лічені хвилини замість тижнів, а державні збори за призначення знизилися більш ніж на 50%, оскільки список нарешті відображає реальність. Звіт мав би повідомити цій MGA, скільки продюсерів вона призначила. Розвідка повідомила їй, які призначення насправді заробляють собі на життя.

Визначте високопродуктивних працівників раніше

Одна з найбільших можливостей полягає у визначенні успішних виробників набагато раніше у їхніх відносинах з перевізником. Багато перевізників та MGA відзначають провідних виробників після того, як вони створили усталений портфель бізнесу та досягли певних етапів. Ці визнання сприяють побудові та зміцненню міцних робочих відносин між провідними виробниками та перевізниками. Ця добра воля є ефективною, але вона будується лише після того, як виробники досягають значних результатів.

Що, якби вони могли визначити високопотенційних виробників протягом перших кількох місяців? Організації могли б побудувати ці стосунки раніше та створити міцніший зв'язок із перспективними талантами.

Аналізуючи історичні моделі виробництва, активність адаптації, асортимент продукції, поведінку надсилання заявок та тенденції залученості, аналітика на основі штучного інтелекту може розпізнавати сигнали та моделі, які історично передували довгостроковому успіху. Можливо, виробники, які завершують адаптацію менш ніж за 30 днів, одразу пишуть про різні лінійки продуктів та підтримують стабільну активність надсилання заявок протягом першого кварталу, історично досягають найкращих результатів.

Якщо ці закономірності виявляться на ранній стадії, керівники дистрибуції можуть проактивно інвестувати в ці відносини через цілеспрямовану маркетингову підтримку, додаткове навчання та навіть наставництво. Замість того, щоб реагувати на успіх після того, як він досягається, організації можуть допомогти пришвидшити його.

Можливості, приховані в географії

Розвідка дистрибуції має потенціал для виявлення можливостей географічного розширення, які можуть бути не очевидними одразу.

Наприклад, перевізник може вважати, що він перенаситив певний штат через кількість призначених виробників, які там працюють. Однак глибший аналіз може показати, що сусідні округи з подібною демографічною ситуацією мають значно нижчу щільність виробників, але вищий потенціал зростання політики.

Або ж дані можуть показувати, що виробники комерційних ліній перевершують виробників персональних ліній у певному регіоні, що свідчить про можливість коригування пріоритетів у наймі або пропозицій продуктів.

Ці дані дозволять організаціям приймати рішення щодо розширення на основі вимірюваної ринкової інформації, а не розрахованих припущень.

Від інформаційних панелей до механізмів прийняття рішень

Збір даних важливий, але їх невикористання не створює великої цінності. Справжні можливості виникають завдяки отриманню цінних знань та їх доступності для бізнес-лідерів.

Сучасні інформаційні панелі повинні вийти за рамки відображення статичних показників. Вони повинні порівнювати ефективність роботи виробників, визначати нові тенденції, прогнозувати результати рекрутингу та виділяти можливості, що потребують негайної уваги.

Уявіть собі, що керівник відділу дистрибуції відкриває панель інструментів, яка визначає штати, де збільшився час адаптації, прогнозує дефіцит персоналу на наступний квартал, виділяє агентства, які перевищують контрольні показники прибутковості, та рекомендує, куди слід залучити додаткові польові ресурси.

Це стратегічні бізнес-рішення, що £рунтуються на даних, а не лише на операційних звітах.

Майбутнє за штучним інтелектом

З розвитком штучного інтелекту можливості стають ще більш переконливими. Замість простого аналізу історичних показників, штучний інтелект дедалі більше допомагатиме організаціям передбачати майбутні результати та виявляти вигідні можливості.

Прогнозні моделі можуть виявити виробників, які, ймовірно, припинять співпрацю до того, як стане помітним зниження виробництва. Вони можуть позначити затримки з адаптацією, які історично призводять до нижчих показників протягом першого року, або виявити тенденції до дотримання вимог, що вказують на підвищений регуляторний ризик, до того, як відбудуться порушення.

Відбудеться перехід від реагування на проблеми після того, як вони вплинули на доходи або операції, до проактивного втручання, перш ніж буде завдано значної шкоди.

Страхування ніколи не мало браку даних про розподіл. Історично склалося так, що йому бракувало доступу до організованих даних, а тепер йому бракує здатності перетворювати цю інформацію на стратегічну аналітику.

Організації, які отримають найбільшу конкурентну перевагу протягом наступних кількох років, не просто автоматизуватимуть більше робочих процесів та організовуватимуть свої бек-офісні процеси. Вони використовуватимуть розподільчий аналіз для прийняття більш розумних рішень щодо рекрутингу, зміцнення відносин з агентствами, оптимізації географічної експансії та прогнозування майбутніх ризиків до їх реалізації.

Дані про дистрибуцію – це не адміністративний побічний продукт, а стратегічний актив, який організації можуть використовувати для прийняття кращих рішень на кожному етапі життєвого циклу виробника.