Vi racconto la recente esperienza vissuta con un’importante Compagnia Assicurativa tradizionale italiana, molto forte sulla proposition Auto e CVT ma le cui campagne commerciali su altri Rami si rivelavano purtroppo infruttuose e dalla redemption minima.
Analizzando insieme ai colleghi del Marketing e della Business Intelligence il processo di creazione della campagna, abbiamo notato come fossero dedicati molto tempo ed energie all’ideazione del prodotto, ed invece poco approfondita la fase di scouting delle caratteristiche del cliente per individuarne bisogni non rilevati.
Il nostro suggerimento è stato, quindi, di affiancare all’analisi del target market positivo richiesto dalla POG una fase di individuazione degli aspetti che rendono il cliente affine allo specifico prodotto.
In questo caso lo strumento più adatto si è rivelato Mosaic, sofisticato sistema di segmentazione territoriale che combina 700 variabili relative a comportamenti e stili di vita dei consumatori italiani aggregandoli su singola zona censuaria, cioè una piccola porzione di territorio con caratteristiche socioeconomiche ed ambientali omogenee.
Il nuovo approccio ha semplificato drasticamente la comprensione dei propri target e, come vedremo, consentito l’associazione automatica cliente-prodotto con un incremento dei ricavi a doppia cifra su diversi rami.
Il primo passo è stato individuare il cluster, cioè l’identikit degli individui con caratteristiche più adatte al prodotto (probabilità di acquisto 3-5 volte maggiore della media), incrociando i diversi livelli informativi disponibili.
A titolo esemplificativo:
- presenza di animali in famiglia + bassa fraud propensity à polizze RC, Health, Tutela Legale su Pet;
- reddito disponibile elevato + patrimonio mobiliare disponibile à IBIP;
- forte presenza sul web + utilizzo carte di credito à polizza cyber;
- numero immobili + anno di costruzione à copertura casa;
selezionando successivamente le zone in cui tale segmento fosse maggiormente rappresentato.
Fatto ciò, la strategia è stata diversificata sul portafoglio esistente rispetto ai prospect.
Portafoglio esistente
Dopo aver segmentato correttamente l’identikit dei singoli prodotti, abbiamo
- portato i clienti nel cluster corretto
- calcolato il valore medio attuale e desiderato di ciascuno.
Il risultato è stato, su una polizza RC Famiglia & Casa, la seguente distribuzione per quelli che Mosaic indica come “tipo di consumatori”:
L’analisi dei champion, clienti a bassa sinistrosità e premio più elevato, ha consentito di mettere in atto azioni concrete per riallineare il valore dei singoli clienti alla media dell’intero portafoglio; a due anni dall’analisi, gli importi sono già cresciuti in media del 18%.
Il numero di clienti Polizza RC Famiglia & Casa è contestualmente aumentato, grazie all’applicazione su portafogli di altri prodotti di regole di clustering, utilizzate come triggering di “next best product”.
Prospect
Sulle attività commerciali verso nuovi clienti, il coinvolgimento della Direzione Vendite ha permesso di concentrare i benefici dell’analisi socio-demografica su due progetti specifici.
Categorizzazione e prioritizzazione dei lead
Individuando il cluster geo-comportamentale del prospect e, soprattutto, l’eventuale appartenenza a profili champion ed a basso rischio di sinistro, la Compagnia ha creato una fast lane per i lead a maggior valore aggiunto.
Gestiti i contatti qualificati in maniera tempestiva ed affidati alle risorse con maggiori skill specifici sul prodotto più affine, la redemption è raddoppiata dopo soli 6 mesi.
Analisi del potenziale del territorio della rete distributiva
I bacini di utenza affidati agli intermediari non sono tutti uguali, lo sappiamo bene.
Attraverso l’analisi dei cluster delle aree geografiche di competenza, sono state perfezionate le politiche commerciali delle singole Agenzie e dei Broker con l’obiettivo di aumentare la penetrazione dei prodotti più affini alla potenziale clientela, correggendo le politiche di pricing (anche con adeguamenti al rialzo) per tarare in maniera migliore la proposizione.
I risultati sono poi stati utilizzati a supporto della costruzione dei target, con una crescita media dell’11% dell’intera rete al termine del primo anno di utilizzo sperimentale su pochi prodotti.
Gran parte del processo sopra descritto è applicabile in genere a Compagnie tradizionali come alle dirette, a modalità di contatto tradizionali e innovative.
Il mix tra catalogo prodotti e caratteristiche del target market riserva invece sorprese (positive!) sempre diverse; all’interno dei portafogli delle Compagnie vi è un tesoro inestimabile, con il giusto approccio è spesso possibile allungare la mano per raccogliere le gemme nascoste appena sotto la superfice.