Comment améliorer l’acquisition et la fidélisation des clients grâce à des scores de propension explicables ?

Les consommateurs actuels sont changeants, et peut-être un peu gâtés, pour être honnête. Mais il s’agit en réalité d’une bonne chose, surtout si vous disposez d’outils permettant de les gâter encore plus! Les consommateurs cherchent avant tout de la personnalisation et de la customisation pour pouvoir vous faire confiance et continuer à faire affaire avec vous. Nous les avons bien formés, en commençant par des secteurs tels que le commerce de détail et les services de streaming.

Si l’on se penche sur le monde de l’assurance, cette customisation revêt encore plus d’importance. Les acheteurs d’assurance veulent que leur situation de vie soit rapidement comprise, acceptée et que les solutions que vous leur proposez soient conçues sur mesure pour eux.

Les conseillers en assurance disposent de nombreux leviers pour personnaliser l’expérience des consommateurs (et les gâter encore davantage), comme le recours à l’IA pour aider à identifier les offres et les arguments de vente correspondant à la situation d’un(e) client(e). Un tel niveau d’assistance et de soutien est possible en utilisant les scores de propension explicables s’appuyant sur l’IA.

En quoi consistent les scores de propension explicables s’appuyant sur l’IA ? En bref, il s’agit d’exploiter ce que l’on appelle l’IA responsable pour expliquer les scores des produits d’assurance grâce à une série d’algorithmes, qui sont capables de « connaître » et de « prévoir » les besoins actuels et futurs des consommateurs. De plus en plus d’assureurs s’appuient sur un tel niveau de connaissances et d’innovation en matière de données, car cela améliore la réussite de leurs conseillers et les chances de fidélisation des clients.

Comment fonctionnent ces scores de propension explicables ?

Si l’on prend la solution Zelros à titre de référence du secteur, les conseillers en assurance utiliseraient les scores de propension associés pour répondre aux besoins spécifiques d’un(e) client(e), ces scores s’affichant sous forme de barres pour que les conseillers puissent voir, d’un seul coup d’œil, le produit convenant le mieux à cette personne. Ces scores sont faciles à comprendre et à appliquer pour les conseillers.

Mais comment ces modèles d’algorithmes sont-ils utilisés pour obtenir de tels scores et peut-on se fier aux préférences des consommateurs ? Quand plusieurs produits peuvent répondre aux besoins d’un(e) client(e), comment les conseillers peuvent-ils être sûrs que le produit finalement proposé est le bon ? Pour les conseillers, la possibilité d’accéder à une explication valable pour tout modèle d’IA leur permettra non seulement d’être plus confiants, mais aussi d’apporter un degré élevé de transparence et de fiabilité aux suggestions fournies.

Le recours à la solution de Zelros pour obtenir des données plus précises et personnalisées permet aux conseillers :

● d’enrichir la pertinence de leurs conversations avec les clients en utilisant des données tangibles nettement plus spécifiques ;

● d’anticiper de manière plus proactive les objections potentielles des clients ;

● de devancer la concurrence, car ils allient leur expertise ET des données plus intelligentes concernant les clients ;

● de souligner de manière plus confiante les avantages concurrentiels ;

● de faire preuve de plus d’empathie en toutes circonstances.

Utilisée dans le contexte approprié et au moment opportun, et répondant parallèlement aux attentes des consommateurs, cette présentation des données change la donne pour les assureurs.

« Cela peut contribuer à rassurer les clients ; ils voient en un seul clic que nous les connaissons, cela crée un climat de confiance. »

– Commentaires d’un(e) conseiller/ère en assurance

Des explications transparentes et adaptées à l’humain s’appuyant sur une conception centrée sur la personne

Les informations fournies aux conseillers doivent être adaptées à la situation à laquelle ils sont confrontés, puisque la surinformation peut entraîner des retards dans le traitement des informations et la perte potentielle de contrats. Il est donc nécessaire de trouver le bon équilibre entre les données pertinentes concernant les consommateurs et le niveau d’expertise des conseillers. Vous trouverez ci-dessous des exemples de présentation des données et de conseils.

Skope-Rules : un système de classification basé sur les règles et interprétable, mettant en avant la spécificité des clients

Explicabilité locale : indique les informations du profil des clients qui influent sur la décision de l’IA

Les données brutes perdent de leurs valeurs si les conseillers ne peuvent s’appuyer sur une narration, des visuels ect… Zelros utilise les données et les moments de vie afin d’aider les assureurs à conseiller au mieux leurs clients. 

« Le fait de disposer de contenu exploitable, et non de données brutes, nous permet de mieux cibler nos propositions et d’améliorer notre connaissance des clients. » – Commentaires d’un(e) conseiller/ère en assurance

Dans le domaine de l’assurance, le contact humain est important, l’empathie et le dialogue jouant un rôle clé pour convaincre, rassurer et finalement convertir les prospects en clients. Chaque appel comporte de nombreux imprévus, qu’il s’agisse de clients qui sont pressés, hésitants, mécontents ou juste à la recherche d’informations. Toutes ces situations sont très différentes et nécessitent de la réactivité et de la proactivité. La capacité à personnaliser les messages et le contenu de manière rapide et efficace devient alors essentielle. De ce fait, un nouveau jeu d’influence apparaît : l’art et la science d’associer des données brutes à des scripts contextualisés et transparents pour les conseillers.

L’avenir de l’assurance

Les capacités des algorithmes d’IA explicables attirent de plus en plus d’intérêt. En exploitant cet avantage, les assureurs augmentent l’acquisition et la fidélisation des clients, qui influent directement sur la croissance de l’activité. Lorsque vous renforcez la confiance des conseillers dans leurs recommandations, en leur apportant ce dont ils ont besoin pour fournir un contexte crucial aux consommateurs lorsque nécessaire, vous entrevoyez l’avenir de l’assurance.