Kun Tapiolan korvauspalvelu ei sujunut ihan odotetusti

DSC_1905-2

Syksyllä Italian reissulla tippui puhelin huvilan kivilattialle. Näyttö meni tuusan nuuskaksi. Kotia päästyäni valmistauduin uusimaan Leningradin piirityksen vakuutusyhtiöni Tapiolan kanssa: toisin sanoen pitkä asemasota, jossa lähettäisin tulikivenkatkuisia reklamaatioita vakuutusyhtiölle, jonka byrokraatit poimisivat suurennuslasilla pienellä kirjoitetusta sopimuspräntistä syitä evätä minulta korvaukseni.

Tämä mielessä soitin korvauspalveluun, valmiina ottamaan ensimmäisen erän asiakaspalvelijan kanssa taistelussa, joka tulisi olemaan pitkä ja päättyisi tappioon. Mutta homma ei mennytkään kuten odotin.

Puhelu eteni jotakuinkin seuraavasti:

  • Tapiola: ”Tapiolan korvauspalvelu, kuinka voin auttaa.”
  • Minä: Päivää. iPhone meni rikki Italiassa. Tippui lattialle, näyttö mäsänä. Pitäisi tehdä vahinkoilmoitus.
  • T: Ok. Mikä malli, nelonen vai nelos-ässä? 
  • M: Nelonen.
  • T: Okei. Niiden korjaus maksaa merkkiliikkeissä 300 euroa. Mä laitan tästä sen sun tilille niin asia on pihvi. Oliks jotain muuta mielessä?
  • M:

Tässä vaiheessa kun puhelua oli kestänyt sellaiset 30 sekuntia ja rahat oli jo varmaankin tililläni, en ollut aivan käsittänyt mitä oli tapahtunut. Päässä oli edelleen vuosi 1941. Miehet poteroissa. Sormi liipasimella.

Hieman sekavana, noudattaen alkuperäistä käsikirjoitusta, aloin änkyttämään jotain siitä kuinka se puhelin alun perin meni rikki. Asiakaspalvelija esti kohteliaasti hölmöilyni ja totesi, että ei tarvitse vaivautua. Kysyin sitten, onko väliä missä huollossa puhelimeni korjautan ja entä jos huolto onkin halvempi kuin tuo 300 euroa. Tähän hän totesi, että: ”Ei meitä kiinnosta mitä sillä rahalla teet, huollat puhelimen, ostat uuden tai laitat kurkusta alas, ihan sama.”

Lopputulos: sain minulle kuuluvan korvauksen huippunopeasti ja -helposti. Tapiola taas sai itselleen lojaalin asiakkaan tai vahvisti lojaliteettia tuhatkertaisesti.

Sillä tuon tapahtuman jälkeen, on ihan sama millä hinnalla tai kuinka suurilla bonuksilla kilpailija vakuutuksia tarjoaa, pysyn luottovakuutusyhtiön asiakkaana.

Miten tämä liittyy analytiikkaan ja tiedolla johtamiseen? Tapiolan toiminta on paraatiesimerkki liiketoimintatiedon hyödyntämisestä päätöksenteossa ja sitä kautta paremman asiakaskokemuksen tarjoamisesta asiakkaille.

Analytiikka ja asiakassegmentointi

En tunne Tapiolan toimintamallia mutta epäilen, että ihan jokaiselle jampalle ei isketä 300 euroa käteen puolen minuutin puhelinsoiton perusteella. Samenttisen pehmeä radioääneni ei sitä varmaan myöskään tehnyt. Veikkaankin, että Tapiolalla, niin kuin muillakin isoilla vakuutusyhtiöillä, on tehty asiakassegmentointia. Toisin sanoen profiloitui asiakkaita heidän käyttäytymisen ja ominaisuuksien perusteella. Ja tämän jälkeen luokiteltu asiakkaat kannattavuuden, asiakkuuden arvon, asiakaspoistuman todennäköisyyden tai vaikka huijaustapausten todennäköisyyksien mukaan.

Otetaan meikäläinen ja muodostetaan profiili:

Käyttäytyminen: Pitkä + 5 vuotta asiakassuhde. Kannattava ja tuottoisa asiakas, ei ole koskaan aikaisemmin tehnyt korvausvaatimusta. Ei maksuongelmia, luottotiedot kunnossa. Monipuolinen tuoteportfolio, useita vakuutuksia. Asiakkuuden elinkaaren arvo on korkeahko. Tuotto-odotukset ovat nousussa (=maksaa ajan myötä enemmän ja enemmän maksuja).

Ominaisuudet: Yrittäjä. Perheellinen. Ikä 30-40 v.

Nyt kun isketään analytiikka-algoritmin läpi vuosien data ja kymmenet tuhannet korvaushakemukset, saadaan muodostettua esimerkiksi huijaavan asiakkaan profiili. Veikkaan, että omalla kohdalla ei tuollaisen veijarin leimaa ole. Päinvastoin, analytiikka-algoritmi kertoo todennäköisesti, että tämä kaveri on luottomies, meidän hyvä asiakas ja hänet kannattaa pitää tyytyväisenä.

Ei Tapiolan virkailijoiden kannata käyttää sekuntiakaan aikaa selvittääkseen olenkohan varmasti rikkonut luurini ja mitkä olivat olosuhteet. Eikä varsinkaan pyytää tuottoisaa asiakasta lähettelemään tarinoita, kuitteja ja muita selvityksiä tapahtuneesta. Eikä varsinkaan laittaa tarkastuskomppaniaa selvittämään voisiko tässä olla joku koijari asialla. Rahat tilille mahdollisimman nopeasti niin kaikki voittavat.

Bemarin moottorit

Samalla logiikalla toimii muuten BMW:n autotehdas. SPSS:n usein kertoma case kertoo, että BMW:n tehtaalla Saksassa moottorien vikaantumisten todennäköisyyksiä seurataan analytiikka-algoritmien avulla. Algoritmi on opetettu pollaamaan liukuhihnalla etenevien keskeneräisten moottorien datasta sellaisia piirteitä, jotka johtavat vikaantumiseen. Tämä opetus taas on perustunut tuhansiin ja taas tuhansiin aikasempiin tapauksiin kun moottori on todella leikannut kiinni ja on voitu todeta mitkä olivat olosuhteet tuolloin kun vikaantuminen tapahtui.

Kuuleman mukaan, kun analytiikka-algoritmi kertoo, että jollakin moottorilla on vaikkapa 50% todennäköisyys vikaantua, romutetaan moottori samantien, kyselemättä. Yksikään ihminen ei tutki onkohan asia todella näin koska on mitattu, että algoritmi on riittävän usein oikeassa ja on halvempaa laittaa moottorit romutukseen vaikka välissä saattaakin mukana mennä joku ehjä kappale.

Samalla tavalla joskus saattaa joku koijari saada epärehellisen vakuutuskorvausvaatimuksen läpi mutta silti kokonaisuutta ajatellen on kannattavampaa iskeä rahat kouraan kun todennäköisyydet näin sanovat.

Onko sinun yrityksessä mahdollista automatisoida prosesseja analytiikan avulla ja voittaa näin selvää rahaa tai yllättää asiakas iloisesti?

Vastaa

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *

Yhteydenotto

Mikäli olet kiinnostunut yrityskohtaisista palveluista tai sinulla kysyttävää palvelujemme sisällöstä, niin ota yhteyttä oheisella lomakkeella tai soita Mikalle numeroon 040 845 8432.

Please leave this field empty.