Muitas empresas ainda não utilizam todo o potencial das informações que dispõem sobre seus clientes. O segmento de seguros é um exemplo. Existem inúmeras informações constantemente atualizadas sobre clientes que não são aproveitadas para uma melhor segmentação e diferenciação.
Um exemplo típico é a clássica divisão do seguro saúde em faixas etárias. Assim, pela segmentação tradicional quem está na faixa dos 40 anos paga um certo prêmio, na faixa dos 50 anos outro prêmio, este maior, e assim sucessivamente. Mas a idade por si não define mais o estilo de vida do indivíduo. A sociedade está cruzando as barreiras etárias invisíveis das gerações passadas e comportando-se de forma diferente das gerações anteriores às suas. Portanto, um cidadão de 55 anos de vida saudável e ativa, praticante de esportes, não pode ser colocado na mesma faixa de risco de outro que seja sedentário e fumante inveterado. Manter esta divisão obsoleta aumenta a tendência de fraude, pois é provável que muitos considerem que pagam valores altos demais para os benefícios que utilizam, uma vez que são poucas as modalidades médicas que precisam usar. Embora paguem por elas!
O seguro de automóveis também nos dá outro exemplo de como as informações existentes são mal aproveitadas. Quando um segurado sofre um sinistro, a seguradora invariavelmente envia um inspetor para examinar o veículo, avaliar os danos e autorizar o conserto ou indenização. É o discurso oficial, mas na prática, para se prevenir de fraudes, ela envia o inspetor para saber se de fato o sinistro ocorreu. Como o inspetor avalia 100% dos sinistros fica a nítida impressão que a seguradora desconfia de tudo e de todos, e querem eliminar qualquer chance de fraude. Mas um segurado que está com a empresa há muitos anos, sempre pagou em dia e raramente reportou um sinistro dificilmente terá atitudes fraudulentas. É perfeitamente presumível que ele não estará descambando para a marginalidade e tentando fraudar a seguradora. Por que não considerar o histórico armazenado nas bases de dados da empresa e adotar procedimentos rápidos e simplificados, autorizando o conserto e indenização sem vistoria? Por que colocar todos os segurados no mesmo saco da “desonestidade presumível”?
Em muitas destas empresas não existem falta de dados. Existem falta de respostas precisas, causadas por sistemas que não estão integrados, em bases de dados diferentes e geralmente pouco confiáveis. Devido a esta situação, os segurados acabam sendo submetidos a procedimentos burocráticos e muitas vezes antipáticos. Sistemas e um Data Warehouse integrado podem acelerar em muito a rapidez e a qualidade do atendimento, pois informações críticas podem ser disponibilizadas muito rapidamente, não mais necessitando de extensas e demoradas pesquisas a diversas e díspares bases de dados.
Na maiorias das vezes, estas empresas, sob a ótica do conhecimento e relacionamento com seus clientes, estão na fase inicial, em que no máximo conseguem responder a questões do tipo “O que aconteceu?”. À medida que evoluírem alcançarão o estágio intermediário, quando conseguirão respostas a perguntas do tipo “Por que aconteceu?” e posteriormente chegarão a um patamar avançado, na qual terão respostas a questões “O que irá acontecer?”. Este último estágio vai permitir que uma empresa de seguro saúde consiga identificar correlações de longo prazo entre diversos fatores, como ambiente, predisposição genética, idade, sexo e modo de vida para determinar com mais precisão as necessidade médicas e conseqüentemente ter condições de oferecer pacotes de seguro customizados.
A tecnologia para isso está disponível hoje. Os investimentos em TI trarão retornos tangíveis, como redução de custos (melhor detecção de fraudes) e melhor atendimento a segurados (planos personalizados). Esta mudança acontecerá mais cedo ou mais tarde, impulsionada pelas próprias forças do mercado, que se tornam mais exigentes a cada dia. É portanto uma decisão de quando e como, e não de se.
Cezar Taurion é IT Strategist Director da Pricewaterhouse Coopers.
