Targeting commerciale aziende: come indirizzare uno sviluppo sostenibile
L’introduzione dell’obbligo delle polizze catastrofali per le imprese è un’occasione per rivedere l’approccio ai segmenti Pmi e Poe. Le informazioni e i dati, oggi disponibili in grande quantità, possono contribuire a organizzare al meglio l’offerta
27/05/2024
L’attuale panorama imprenditoriale italiano, caratterizzato da una forte predominanza di piccole e medie imprese (Pmi) e piccoli operatori economici (Poe), rappresenta una delle sfide centrali di sviluppo per tutto il settore assicurativo.
In scenari in cui la digitalizzazione sta diventando sempre più pervasiva nella vita delle persone e delle aziende, le compagnie possono accedere a nuovi grandi volumi di dati per conoscere meglio i propri clienti: un “nuovo oro” che rappresenta una leva per sviluppare offerte innovative e strategie commerciali sempre più personalizzate.
In questi mesi, uno dei focus di sviluppo assicurativo sul segmento delle imprese è la copertura sulle catastrofi naturali: la legge di Bilancio 2024 ha introdotto per la quasi totalità delle aziende italiane l’obbligatorietà della copertura per le catastrofi naturali (copertura dei danni a terreni e fabbricati, impianti e macchinari, attrezzature industriali e commerciali causati da eventi quali sismi, alluvioni, frane, inondazioni e esondazioni).
Le stime disponibili sul livello di assicurazione delle imprese italiane mostrano uno scenario in cui:
- tra le aziende fino a nove dipendenti, rappresentanti il 90% del tessuto produttivo, solo il 6,3% ha stipulato una polizza terremoto, quota che scende al 2,3% se si considerano le assicurazioni per il rischio alluvione;
- le aziende fino a 49 dipendenti evidenziano valori maggiori, intorno al 25%, ma comunque ben sotto la media.
In questo contesto, le compagnie dovranno in primis giocare la propria partita impostando un modello di business sostenibile verso il nuovo rischio entrante, ma saranno anche chiamate a massimizzare le opportunità commerciali associate all’interazione con questi nuovi clienti. Mbs Consulting stima che circa tre milioni tra piccole e micro imprese ricercheranno un contatto commerciale nell’ambito assicurativo per l’ambito catastrofi naturali: le compagnie e le reti dovranno essere pronte a indirizzare i propri sforzi commerciali per massimizzare il potenziale di ogni cliente.
IL RUOLO DI DATI E MODELLI DI PROPENSIONE
L’evoluzione e la spinta digitale che hanno coinvolto le reti negli ultimi anni hanno portato le compagnie a raccogliere sempre più dati sui propri clienti. Parallelamente, si sta diffondendo sempre di più la pratica di arricchimento informativo delle basi dati aziendali, con fonti esterne di ricerca che riguardano diverse tipologie di informazioni sulle imprese.
L’ingresso “massivo” sul mercato dell’AI generativa ha parallelamente rilanciato nelle aziende una sempre più nitida consapevolezza dell’utilità degli algoritmi di AI a supporto dei processi aziendali: AI nel senso più ampio del termine (machine learning, Llm, etc.), includendo quindi tutti i modelli di apprendimento artificiale caratterizzati dalla capacità di ri-adeguarsi fino a fronti di feedback strutturati su previsioni affidabili e previsioni errate.
Questi modelli di AI rappresentano un asset prezioso per supportare diverse fasi del processo commerciale, dalla prioritizzazione degli investimenti per intercettare nuovi lead, fino a massimizzare il potenziale del cliente in fase di vendita. In particolare, si sta diffondendo sempre di più la valutazione del portafoglio Pmi sulla base di score di propensione ai vari rischi assicurativi, basati sulle informazioni relative al cliente stesso e al contesto in cui è inserito, offrendo un’indicazione probabilistica di bisogni/interessi più affini all’archetipo azienda. Analizzando, ad esempio, variabili come il fatturato dell’impresa, i trend economici degli ultimi anni, il settore di appartenenza, la percentuale di impiegati white collar, le polizze assicurative già in possesso e, più in generale, i bisogni emersi da ricerche di mercato, le compagnie possono identificare massivamente quali profili di aziende hanno maggior probabilità di acquistare nuove coperture.
COME ORIENTARE L’AZIONE SUL MERCATO
Questi strumenti rappresentano delle potenti bussole per focalizzare meglio gli sforzi di sviluppo commerciale dell’intermediario, che attraverso un approccio consulenziale e le proprie capacità di vendita, rimane il timoniere della conclusione degli affari caratterizzati da un mercato prevalentemente di offerta.
I modelli di propensione riescono a innestarsi nel supporto agli agenti in diverse attività:
- identificazione del target ideale: conoscere i prodotti più idonei e apprezzati da determinati segmenti di clientela snellisce la fase di impostazione della strategia di sviluppo dell’agente;
- ottimizzazione delle offerte: conoscere gli interessi di un cliente, individuati dal modello di propensione, può supportare la personalizzazione delle offerte e delle strategie di marketing associate;
- cross-selling e up-selling: per la platea di clienti con cui l’agenzia ha già una relazione commerciale, i modelli di propensione possono suggerire opportunità di campagne di cross-selling (vendita di prodotti complementari) e up-selling (vendita di prodotti di livello superiore);
- analisi del valore del cliente (Customer lifetime value, Clv): i modelli di propensione possono essere utilizzati per stimare il valore di vita di un cliente, permettendo agli agenti di prioritizzare il proprio tempo e risorse sui clienti più preziosi;
- efficienza delle comunicazioni: avere una visione complessiva dell’interesse di un cliente consente di sviluppare modelli di interazione personalizzati (efficacia delle campagne, modalità di aggiornamento sulle novità etc).
In conclusione, quest’anno le compagnie dovranno gestire un momento strutturale di discontinuità di sviluppo sul target Pmi introdotto dall’obbligatorietà della copertura per le catastrofi naturali; questo evento abilita l’opportunità di ragionare in modo più ampio in termini di bisogni verso un target oggi caratterizzato da un elevato livello di sotto-assicurazione.
L’utilizzo strategico dei dati per conoscere meglio questi clienti rappresenta un passo avanti verso un approccio commerciale più informato e personalizzato. Tuttavia, il successo di questa strategia rimane strettamente legato alla capacità delle compagnie di costruire processi collaborativi solidi con gli intermediari, volti al miglioramento continuo dell’efficacia di questi strumenti.
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