Analytics@work: Jan Kuper, Unigarant
12 november 2015 [09:05], 14452 views
Door Redactie

Analytics@work: Jan Kuper, Unigarant

Unigarant is opgericht in 1971 en specialist in particuliere schadeverzekeringen voor mobiliteit, vakantie en vrijetijdsbesteding. Unigarant is het verzekeringsbedrijf van ANWB daarmee is ‘helpen’ ook een belangrijke kernwaarde van de organisatie. Jan Kuper is marketinganalist bij Unigarant en helpt zijn collega’s met belangrijke inzichten waarop zij hun beslissingen kunnen baseren. Hij vertelt ons over zijn grootste uitdagingen en praktijkervaringen met analytics.

1. Wat is jouw grootste uitdaging als marketinganalist bij een verzekeraar?
De grootste uitdaging bij een schadeverzekeraar is het verzamelen van gedragsdata. De huidige risico’s worden met name bepaald op basis van objecten als locatiefactoren. Omdat deze niet frequent veranderen is het moeilijk schadegedrag te meten of voorspellen. De beste voorspeller is immers nog steeds een goede feature-set en niet de techniek (of het model) Dit in tegenstelling tot bijvoorbeeld de retail-branche waar enorme hoeveelheden data beschikbaar zijn.

In onze sector meten we het aankoopgedrag op ‘bonregelniveau’. Dit betekent dat we van elke afzonderlijke aankoop het tijdstip en de locatie van de aankoop bekijken in combinatie met andere producten. De truc voor verzekeraars is dus het verzamelen van gedragingen. Dit kan via het vastleggen van driver-gegevens zoals dit gebeurt in telematicakastjes. In dit geval wordt elke handeling op elke locatie vastgelegd. In Amerika, Australië en Engeland wordt het inzetten van telematica om het risico te bepalen al op enige schaal gedaan. Binnen Nederland lopen de eerste pilots. Dit geldt niet alleen voor motorvoertuigen (auto/motor/bromfiets) maar ook voor huizen. De Internet off Things (IoT) maakt het immers mogelijk om allerlei data van je huis vast te leggen.

2. Welke kansen blijven er tot op heden onbenut en waarom?
Het is niet geheel duidelijk wat we in de toekomst allemaal kunnen en mogen vastleggen, maar meer data maakt het mogelijk om risico’s beter inzichtelijk te maken. Dit hoeft niet alleen te worden gebruikt voor het bepalen van premies, maar het kan ook preventief worden ingezet. Misschien moet een verzekeraar in de toekomst wel op zoek gaan naar klanten waarvan ze het schadegedrag het meeste kunnen reduceren en niet op zoek gaan naar goede risico’s.  De grote hoeveelheid data betekent wel dat verzekeraars andere technieken moeten inzetten om patronen te herkennen. De traditionele modelbouw is misschien niet meer afdoende. Dit betekent ook dat men zowel kijkt naar andere software-oplossingen als vaardigheden (bijvoorbeeld technieken uit de genentechnologie, gaming theorie, sport analytics etc.).

3. Hoe helpt analytics Unigarant verder en kun je hier specifieke voorbeelden bij noemen?
Binnen de verzekeringsbranche is het onderbouwen van beslissingen middels cijfers cruciaal. Het verkeerd prijzen van producten heeft gevolgen voor de continuïteit van de organisatie. Analytics is dan ook een van de belangrijkste aandachtspunten ook binnen Unigarant. Naast onze Marketing Intelligence-specialisten houden ook het Actuariaat en de Business Intelligence-collega’s zich bezig met het verzamelen en analyseren van data. Voor elke productaanpassing wordt dan ook een grondige interne analyse als een externe analyse opgesteld.     

4. Wat zie jij als een volgende interessante ontwikkeling binnen jouw vakgebied?
Er is geen beroepsgroep die de laatste tijd zoveel in de belangstelling staat als de analist. De analist, data scientist of dataminer wordt ook wel het meest sexy beroep van de komende decennia genoemd. Met de komst van snellere processoren en een groter opslagvermogen kunnen we veel oplossingsrichtingen aandragen (of algoritmen opstellen). Daarnaast wordt er ook steeds meer studiemateriaal aangeboden op sites als Coursera/EdX/Udicity etc. Hier geven topanalisten een overzicht van in de mogelijkheden. Alleen al op Coursera worden momenteel 6 specialisaties aangeboden op het gebied van Big Data. Iedereen kan bijvoorbeeld zijn eigen ‘recommender’ bouwen om foto’s op te zoeken.  

Maar ik zie ook dat analytics binnen steeds meer vakgebieden wordt toegepast zoals sport. Met name sabermetrics (honkbal analytics) is erg in opkomst. Maar je kunt ook analyses toepassen binnen sporten als voetbal, basketball of triatlon. Verder heb ik geweldige toepassingen gezien waar de kennis en dataverzameling van de gaming industrie wordt gecombineerd met analytics. Via het vastleggen van spelgedrag zou je inzicht kunnen krijgen in interessegebieden als primaire drijfveren. Tot slot wordt analytics ook toegepast in vakgebieden als neuro science. Dan gaan we echt op zoek naar de aankoopknop om gedragingen te meten en te beinvloeden. Ofwel er zijn interessante ontwikelingen te over, dat maakt het ook tot een bijzonder dynamisch werkveld waar geen dag hetzelfde is.

Jan Kuper is ook als blogger actief op Business-analytics.biz. Lees hier zijn eerdere bijdragen.  

 

Reacties

Treant Zorggroep zet data steeds slimmer in
21 mei 2019 [11:24], 247 views

Treant Zorggroep zet data steeds slimmer in

Met het SAS platform heeft Treant een stevig fundament gelegd voor datagedreven zorg.

 

Lees meer  

Algoritmes, de illusie van objectiviteit
6 mei 2019 [11:30], 1836 views

Algoritmes, de illusie van objectiviteit

Een vooroordeel is een typisch menselijk verschijnsel. We zijn allemaal bevooroordeeld, door onze eigen aard, en elke dag nemen we talloze beslissingen die ge [...]

 

Lees meer  

MWC19: van vouwbare mobieltjes en 5G tot AI
15 maart 2019 [12:21], 6021 views

MWC19: van vouwbare mobieltjes en 5G tot AI

Op het Mobile World Congress in Barcelona werden de laatste innovaties van de nog steeds zeer dynamische telecom industrie getoond.

 

Lees meer  

Kunnen organisaties met hun huidige Customer Data Platforms de juiste beslissingen nemen?
7 februari 2019 [10:09], 1363 views

Kunnen organisaties met hun huidige Customer Data Platforms de juiste beslissingen nemen?

Data stelt organisaties in staat betere beslissingen te nemen. Maar kunnen de organisaties met de Data Platforms die ze nu al gebruiken dit ook al doen?

 

Lees meer  

SAS benoemd tot leider in enterprise insight platforms door analistenbureau
24 januari 2019 [09:02], 2672 views

SAS benoemd tot leider in enterprise insight platforms door analistenbureau

SAS is door analistenbureau Forrester benoemd tot leider in Enterprise Insight Platforms. 

 

Lees meer  

Onze fitness-data delen met onze verzekeraar? Waarom ook niet?
2 januari 2019 [09:02], 1551 views

Onze fitness-data delen met onze verzekeraar? Waarom ook niet?

Een Amerikaanse verzekeraar beloont klanten die hun fitness-data delen. Daar komen praktische en privacygerelateerde bezwaren bij kijken, maar Mark Lambrecht ziet oo [...]

 

Lees meer  

SAS voor Containers:  snelheid, wendbaarheid en schaalbaarheid voor cloudimplementaties
29 november 2018 [12:22], 3486 views

SAS voor Containers: snelheid, wendbaarheid en schaalbaarheid voor cloudimplementaties

Er is een toenemende belangstelling voor op containers gebaseerde software.

 

Lees meer  

Hoe verandert de technologische ontwikkeling de strategie van toezicht en handhaving?
21 november 2018 [09:21], 2829 views

Hoe verandert de technologische ontwikkeling de strategie van toezicht en handhaving?

Big data, data analytics, Internet of Things, cryptomunten, blockchain, kunstmatige intelligentie, FinTech en robotisering spelen een steeds belangrijkere rol in het [...]

 

Lees meer  

De data-economie is geen all-you-can-eat-buffet meer
19 november 2018 [03:01], 2786 views

De data-economie is geen all-you-can-eat-buffet meer

Voorheen was er een beetje een all you can eat aanpak, waar je gewoon alle data gebruikte die je maar kon vinden. Nu moeten we effectief nadenk [...]

 

Lees meer  

Organisaties innovatiever door inzichten uit analytics
8 november 2018 [10:46], 4511 views

Organisaties innovatiever door inzichten uit analytics

72 procent erkent de voordelen van analytics, maar bij slechts 39 procent is het de kern van hun bedrijfsstrategie

 

Lees meer