Élément essentiel dans la gestion fonctionnelle des entreprises, la Data offre les garanties nécessaires à la prise de décision. Une bonne valorisation de ses données permet de mieux comprendre ses assurés, d'anticiper leurs comportements et de leur apporter des réponses appropriées.
Les systèmes d'exploitation sont toutefois perfectibles. Les données sont souvent dispersées et donc difficiles à utiliser. Nos clients cherchent donc à quantifier les informations reçues, mais aussi et surtout à les qualifier afin de présenter l'analyse la plus pertinente possible.
Nous collectons 2 types d'informations :
L'exploitation des données s'est vite révélée être un enjeu primordial pour notre client. L'objectif du projet était de lui permettre d'obtenir un maximum d'informations, en temps réel ou en différé, afin de comprendre la récurrence des événements et de les anticiper.
Cette Data fournit suffisamment d'éléments pour anticiper les comportements des assurés. Par exemple, dans une stratégie de churn management, l'assureur pourrait identifier les clients susceptibles de résilier leur contrat et donc mettre en place des actions préventives :
Reprendre la main sur le traitement de ses données constitue donc un enjeu crucial, notamment pour développer sa propre valorisation de données et s'affranchir de son progiciel de gestion.
La première phase projet a été de rationnaliser la collecte et le traitement des données de notre client via l’outil de gestion Activ'Infinite. Nos équipes ont donc procédé à une analyse et une optimisation complète du paramétrage de l'outil.
Nous avons ensuite mis en place l'extraction de données en les transférant sur une base locale. C'est à cet endroit que notre client peut désormais les analyser et faire ressortir les informations les plus importantes pour lui. Nous lui permettons ainsi de réaliser des opérations de pompage pour alimenter un data lake, source de son architecture Big Data.
Les premiers éléments d'analyse de l'outil Activ'Infinite ont conforté notre client sur son utilisation. Des adaptations ont ensuite été apportées afin d'optimiser la collecte et la validation de la donnée.
Différentes actions ont été menées pour parvenir à cet objectif :
*% de résiliation clients. Nous attribuons un scoring auprès des contrats actifs afin d'identifier les assurés les plus susceptibles de partir à la concurrence.
Au delà des actions menées, les experts Santé et Data qui composent nos équipes continuent de mettre leurs compétences au service de l'accompagnement de notre client et ce durant toute l'évolution du projet. Le développement de ces opérations offre aujourd'hui de nouvelles informations et donc de nouvelles possibilités dans le traitement des données.
Le traitement et l'optimisation de ces données permettent de détecter chaque jour de nouvelles opportunités. En effet, de par leur connaissance du secteur et leur expertise, nos équipes se projettent plus loin dans le développement du projet et identifie le potentiel exploitable.
Notre responsabilité est donc d'en informer notre client et de le guider dans la priorisation de ses actions.
Du fait de la multiplicité des outils présents sur le marché, chaque client présente une configuration différente. L’écosystème Big Data nécessite une adaptation, tant à l'environnement existant, qu'au besoin du client. Cet ensemble d’outils et de technologies de base diffèrent en fonction des métiers, des entreprises, des clients et des secteurs. Nous ne retrouvons donc pas le même schéma suivant les projets.
Dans cette mission, nous avons utilisé principalement deux logiciels :
3 types d'outils sont utilisés. Il est important de bien les distinguer :
Le bénéfice principal de ce projet est la valorisation des données. Bien exploitées, elles réduisent les frais et offrent un réel avantage financier pour notre client. Les informations collectées optimisent ses prises de décisions organisationnelles et fonctionnelles, réduisant considérablement le nombre d'erreurs décisionnelles. Cette amélioration de l'exploitation des données représente donc un avantage concurrentiel sur le long terme.
Les données collectées lui permettent également de connaître le taux d'attrition. Ainsi, notre client peut identifier rapidement les clients les plus susceptibles de quitter son entreprise et mettre en place les actions correctives pour les retenir.
Il peut désormais extraire les données les plus importantes et les manipuler comme il le souhaite. Il gagne en indépendance par rapport à son outil de gestion et du temps dans l'analyse de ses données. La Data ainsi collectée et validée, présente de nouvelles perspectives dans son exploitation.