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Come fare innovazione nei prodotti assicurativi grazie alla UX

Ultima modifica: 26 aprile 2019 – English version on Medium.

Sarai d’accordo che i brand assicurativi non sono lovemark. Il mercato assicurativo tocca aree importanti della vita personale e, quando la copertuna è un obbligo, lo accettiamo, ma non siamo di certo felici. Inoltre, costa parecchio.

Io credo ci sia una mancanza di innovazione in questo settore, almeno in Italia. Le strategie di prodotto dei maggiori brand non sono adatte alla vita completamente digitalizzata di oggi.

Una soluzione può essere immaginare prodotti alternativi adatti a consumatori che hanno la tecnologia nel loro DNA.

In questo esercizio di envisioning, proporrò due semplici esempi di prodotto e una spiegazione del motivo per cui sarebbe difficile realizzarli oggi.

Il nostro target è formato da giovani della Generazione Z (o tarda Y) che hanno da poco la patente. Hanno un’auto di proprietà (probabilmente usata, non molto tecnologica) o guidano auto di terzi (di proprietà dei genitori o di amici), oppure usano servizi di car-sharing.

Di quali tecnologie e servizi abbiamo bisogno per immaginare un prodotto assicurativo innovativo?

  1. Uno smartphone di ultima generazione.
  2. Un’app mobile.
  3. La scatola nera dell’auto (diagnostica interna).
  4. Un dispositivo wearable (braccialetto fitness o smartwatch).
  5. Un chatbot voice-enabled.
  6. Un po’ di machine learning1).
  7. Gli smart contracts (blockchain).

In aggiunta, dobbiamo raccogliere una serie di dati:

  1. I dati provenienti dalla diagnostica interna dell’auto: la localizzazione geografica, i tempi di marcia e tempi di sosta, gli eventi crash, i Km totali percorsi, le accelerazioni e decelerazioni, lo storico delle marce inserite e il regime di rotazione del motore (lo stile di guida), l’attivazione dei dispositivi di sicurezza (per esempio l’airbag).
  2. Alcuni dati provenienti dal dispositivo wearable: La frequenza cardiaca, i passi, i piani, le calorie.
  3. I dati forniti dall’utente durante il processo di configurazione del profilo nell’app del servizio e durante le successive attività svolte all’interno dell’app (gamification, aggiornamenti del profilo, preferenze, sottoscrizioni, acquisti ecc.).

Tutte le attività devono essere gestite in un workflow di marketing automation usando una piattaforma di mobile marketing automation per: incoraggiare la riattivazione, facilitare l’onboarding, promuovere prodotti assicurativi, inviare notifiche personalizzate e raccogliere analytics dettagliati.

L’insieme di questi dati confluisce nel database attuariale2 per calcolare un coefficiente personale di rischio ed eseguire adattamenti o generare offerte modellate sul comportamento dell’utente.

La polizza auto che premia il tuo comportamento

Questa polizza, promossa attraverso i canali social e sottoscrivibile facilmente online attraverso smart contract, ha un costo variabile in funzione dello stile di guida. L’offerta include un’app dedicata, un dispositivo wearable (si può immaginare un co-marketing con Garmin, Fitbit, Apple, Samsung ecc.) e l’obbligo di installare la scatola nera.

I dati della scatola nera, insieme a quelli provenienti dal dispositivo wearable, contribuiscono a delineare il profilo di guida dell’utente. Per esempio un conducente potrebbe essere profilato come:

  1. aggressivo,
  2. prudente,
  3. sprecone,
  4. ecologico

L’utente è stimolato ad una guida più prudente attraverso la gamification: al primo utilizzo l’app richiede di eseguire la propria profilazione dettagliata (utile anche ai fini del successivo upselling) e un’autovalutazione rispetto allo stile di guida. Successivamente, attraverso l’elaborazione dei dati provenienti dalla scatola nera per un dato periodo, l’app ridefinisce o conferma l’autovalutazione (qui entra in gioco il Machine Learning). Una volta impostato e confermato il livello di partenza, la gamification può iniziare.

La variazione del costo correlata allo stile di guida può essere gestita direttamente via app attraverso smart contracts. Oltre a ciò, qualora l’utente si sia comportato correttamente in un dato periodo e riceva un bonus, potrà scegliere se usufruire dello sconto o devolverlo per un progetto benefit, in funzione delle sue preferenze (anche in questo caso si possono attivare attività di co-marketing con Pubbliche Amministrazioni, onlus, imprenditoria sociale ecc.).

L’app può essere anche utilizzata per fornire informazioni e servizi personalizzati:

  • Micro-coverage: proposte di micro-prodotti assicurativi correlati allo stile di guida dell’utente e ai dati di profilazione raccolti tramite l’app (studio, lavoro, viaggi, sport, interessi ecc.).
  • Assistente Personale: un chatbot vocale che consentirà sia di gestire in modo divertente l’onboarding e la gamification sia di fungere da assicuratore virtuale e da customer service automatizzato. In caso di incidente l’assistente guiderà l’assicurato nella comunicazione tempestiva e corretta dei dati relativi al sinistro.
  • Sicurezza: grazie ai dati in tempo reale provenienti dal dispositivo wearable (frequenza cardiaca ecc.) l’app può fungere da salvavita. Per esempio svegliando l’utente in occasione di un colpo di sonno (attivando un suono o facendo vibrare il wearable) o comunicando con le autorità inviando automaticamente un SMS o una mail o attivando una chiamata telefonica se l’utente non risponde al segnale di avviso di pericolo.
  • Salute: l’app accumula informazioni sulle abitudini dell’utente, il suo stile di guida e, se indossa il wearable, la sua attività fisica. È possibile quindi prevedere un secondo livello di gamification che includa l’obiettivo del miglioramento della salute dell’utente assegnando un punteggio maggiore a chi usa l’auto prevalentemente per percorsi lunghi e fuori città e/o se l’utente rispetta un obiettivo mensile di attività fisica certificato dal wearable.
  • Supporto al viaggiatore: l’app conosce i percorsi giornalieri dell’utente e può proporre percorsi alternativi eco-friendly, o distributori convenzionati, alberghi, negozi che corrispondono alle preferenze del profilo ecc.

Se si esclude la scatola nera, i servizi sono indipendenti dalle caratteristiche tecnologiche del veicolo, quindi si applicano a un target giovane che è fortemente digitale e techno-friendly ma che non possiede la disponibilità economica per acquistare auto di ultima generazione.

La polizza auto prêt-à-porter

Il secondo esempio è un prodotto di micro-coverage rivolto a persone che guidano per un tempo limitato (ore, giorni) veicoli di terzi. L’obiettivo è coprire gli ambiti di rischio che non sono tutelati dalle assicurazioni dei veicoli guidati dall’utente ma non di sua proprietà.

Questo modello potrebbe essere applicato anche ad ambiti non automotive, per esempio la gig-economy, nella quale l’utente potrebbe assicurarsi al volo via app rispetto ai rischi legati al lavoro on-demand.

Ecco una bozza della user journey:

  1. L’utente inquadra con la fotocamera dello smartphone la targa del veicolo che desidera guidare.
  2. Il sistema riconosce il veicolo interfacciandosi con un database (per esempio i dati che fornisce il servizio Sevim).
  3. L’utente imposta il tempo di utilizzo del mezzo in ore o giorni.
  4. L’app genera algoritmicamente una proposta di copertura personalizzata e la sottoscrizione è gestita al volo attraverso smart contract.
  5. L’app innesca un contatore che indica il tempo restante di copertura con la possibilità di estenderlo o aggiungere servizi.

Conclusione

Unendo la tecnologia e i bisogni dell’utente, insieme a un minimo di creatività, è possibile immaginare prodotti innovativi senza grande sforzo. All’inizio dell’articolo, però, dissi che avrei spiegato perché queste soluzioni non sono praticabili in Italia.

Il motivo è semplice e non riguarda solo tematiche legali o di maturità tecnologica: per integrare ed elaborare i dati attuariali in un prodotto smart, i silos organizzativi delle compagnie assicurative (lines of business, backoffice operations, agency operations, marketing, IT ecc.) dovrebbero lavorare in sinergia in un’ottica di co-design.

Chiunque abbia provato a portare il design e la creatività all’interno delle grandi organizzazioni, sa che questo è un mondo in cui la collaborazione tra dipartimenti è ancora difficile, se non impossibile. Alla fine, l’innovazione è sempre una funzione del livello evolutivo dell’organizzazione.

Note

  1. Machine Learning to adapt to new circumstances and to detect and extrapolate patterns.
    Russell, Stuart; Norvig, Peter. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition (Page 2). Pearson Education Limited. Kindle Edition.
  2. attuariale agg. [dall’ingl. actuarial, der. del lat. actuarius «attuario»]. – Che concerne l’applicazione del calcolo delle probabilità alle attività assicurative, spec. per ciò che riguarda le assicurazioni sulla vita: matematica a., ramo della matematica che considera (soprattutto ai fini della teoria e della tecnica delle assicurazioni) le operazioni attinenti a fatti che o non sono certi nel loro verificarsi o dei quali è incerto il momento del verificarsi.
    http://www.treccani.it/vocabolario/attuariale/

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