Jeszcze niedawno siłą programów affinity były zaufanie i bliskość z ubezpieczonym. Dziś to zadanie coraz śmielej powierza się sztucznej inteligencji. Tylko czy w ten sposób naprawdę da się budować długoterminowe relacje?
Konwencjonalne podejście do budowania trwałych więzi z klientem wymaga czasu, ludzkiego zaangażowania i intuicji. Dziś coraz częściej zajmują się tym zaawansowane algorytmy. Nasuwa się więc pytanie: czy pozbawiona emocji AI faktycznie „rozumie” lojalność klienta, czy tylko pozostaje zaawansowanym narzędziem do jej mierzenia, przewidywania i optymalizacji działań ją kształtujących?
Budowanie poczucia wyjątkowości
Obecnie klient oczekuje, że marka zna jego historię, preferencje i potrzeby, zanim on je wyrazi. To właśnie rola AI w hiperpersonalizacji. Modele uczenia maszynowego analizują setki zmiennych behawioralnych i transakcyjnych – od przeglądanych przez klienta produktów, przez historię zakupów i wykorzystane zniżki, po moment dnia, w którym najlepiej reaguje on na komunikaty. Na tej podstawie AI tworzy indywidualny profil prawdopodobieństwa zakupu i rekomenduje nie tylko to, co inni kupili, ale również najlepiej dopasowane produkty lub usługi.
Dzięki wynikom analizy danych zakupowych klienta AI jest w stanie dobrać dla niego idealny zakres ochrony. Klientom banku, którzy często płacą kartą w sklepach z elektroniką, może proponować podwyższenie limitu odpowiedzialności ubezpieczyciela za tego typu sprzęt.
Co więcej, dla maksymalnej efektywności AI dobiera nie tylko treść, ale również idealny moment oraz kanał kontaktu z klientem. To właśnie poczucie, że oferta jest doskonale dopasowana, a nie tylko wysłana do szerokiego segmentu, jest kluczowe dla budowania nowoczesnej jakości.
Przewidywanie rotacji i na ratunek relacjom
Rotacja to cichy zabójca przychodów. Pozyskanie nowego klienta kosztuje wielokrotnie więcej niż utrzymanie obecnego. Przewidywanie odejścia ubezpieczonych jest więc jednym z najcenniejszych zastosowań AI. Wykorzystuje ona zaawansowane algorytmy do identyfikacji subtelnych sygnałów ostrzegawczych – spadek logowań, nagły spadek wartości koszyka. Na tej podstawie AI może identyfikować klientów zagrożonych odejściem i nadaje im priorytet. Na przykład, jeżeli ubezpieczony nie otworzy ostatnich dwóch e-maili od partnera affinity, system generuje alert do pośrednika, sygnalizując ryzyko nieprzedłużenia polisy.
Kiedy AI zakwalifikuje klienta do wysokiego ryzyka odejścia, wkracza automatyzacja retencji. Nie chodzi tu o zasypywanie klientów zniżkami, ale o inteligentne i szybkie działanie. Może to być spersonalizowana oferta lub e-mail z materiałami edukacyjnymi. AI potrafi też wychwycić wiadomości ubezpieczonego, które wykazują frustrację, i omijając kolejki, przekierować je do ludzkiego agenta, który rozwiąże zgłaszany problem.
Może AI nie ma serca, ale szybko się uczy i działa w skalowalny sposób. Nie kocha klienta, lecz potrafi obliczyć wartość relacji z danym ubezpieczonym i zoptymalizować działania, które je wzmocnią. Dzięki AI ludzkie zespoły mogą skupić się na najbardziej wrażliwych zadaniach w budowaniu prawdziwie głębokiej customer affinity, podczas gdy system zadba o personalizację, przewidywanie rotacji klientów i automatyzację retencji.
dr Róża Błaś
Mentor SA
