Seguro mais caro ou barato? Quem mora com você pode pesar na conta
O mercado segurador brasileiro está passando por uma mudança significativa na forma como analisa o risco dos indivíduos que compram seguros. Com o avanço do uso de dados, as empresas começam a explorar modelos que levam em consideração não apenas o comportamento individual do cliente, mas também características das pessoas que vivem na mesma residência.
Segundo especialistas, o conceito de “household” busca identificar conexões entre moradores de um mesmo endereço para refinar modelos de análise de risco. Isso pode levar a uma avaliação mais precisa do risco individual, considerando não apenas o comportamento do cliente, mas também o de quem mora com ele.
Um exemplo disso é a análise de dados financeiros, transacionais e domiciliares. Ricardo Thomaziello, diretor de analytics de crédito e plataformas da Serasa Experian, destacou que cerca de 30% dos clientes possuíam vínculos domiciliares que não estavam sendo considerados nas avaliações. “Muitas vezes você não faz um cliente de melhor risco ser tão bom nem o de pior risco ser tão ruim quando analisa o household”, disse.
Essa mudança reflete uma tendência mais ampla no mercado, que passa a considerar diferentes sinais de comportamento para compreender melhor o perfil dos clientes. Para Luís Henrique Fontes, CTO da MAG Seguros, os dados deixaram de ser apenas ferramentas de análise e passaram a ser uma infraestrutura estratégica para desenvolver novas oportunidades.
Alguns dos benefícios dessa abordagem incluem:
- Melhor precificação dos seguros
- Ampliação da aceitação de clientes
- Desenvolvimento de produtos mais aderentes à realidade de cada perfil
No entanto, ainda há desafios a serem superados, como a integração de dados de diferentes fontes e a garantia de interoperabilidade entre as indústrias. João Merlin, diretor de automóvel da Zurich Seguros, questionou: “Como correlacionar esses dados de diferentes fontes? Como garantir interoperabilidade entre essas diferentes indústrias?”
Em resumo, o uso de dados mais amplos pode trazer benefícios tanto para seguradoras quanto para consumidores. A expectativa é que modelos mais sofisticados permitam melhorar a precificação, ampliar a aceitação de clientes e desenvolver produtos mais aderentes à realidade de cada perfil.
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