Comportamiento predictivo basado en información de la redes sociales.II

El pasado 24 de febrero publiqué en el blog un artículo con el título Comportamiento predictivo basado en información de la redes sociales.

Esta segunda entrega profundiza y completa las reflexiones que pueden ayudar a comprender el fenómeno de la información y uso de las redes sociales y situar las oportunidades que en la industria del seguro ofrecen los modelos predictivos.

La utilización de internet.

El informe "enREDados: Cómo hacer rentables las redes sociales", publicado recientemente por la consultora Price Waterhouse que pronostica que el uso de estas herramientas va a empezar a ser más comercial, publicado en lainformación.com
En la actualidad,dice el informe , sólo el 6 % de los usuarios de las redes sociales en España las utiliza para comprar, si bien se espera que esa actividad aumente un 16 %.

La consultora asegura que los aspectos que más influyen en la compra "online" son económicos (los precios y las ofertas pesan en el 53 % de los casos), la opinión de amigos y usuarios desconocidos (un 25 %), la opinión de expertos (un 14 %) y la información ofrecida por las marcas (un 8 %).

El informe destaca que existe una "clara correlación" entre la pertenencia a una red social y el acceso al comercio electrónico: el 90 % de los usuarios de esas redes compran en internet, mientras que el 60 % de los encuestados que no las usan tampoco hacen compras "online".

La publicidad en las redes sociales es más persuasiva y capta más la atención de los usuarios que la publicidad tradicional, pero los mensajes publicitarios deben personalizarse más.

El uso de los dispositivos móviles para realizar actividades comerciales aumentó un 88% en 2011 respecto al año anterior, según un estudio de comScore recogido por la firma especializada en 'smart commerce' Zeerca., publicado en la información.com de 17 de abril de 2012.

Entre las actividades más recurrentes destacan la localización de comercios (6,6%), la comparación de precios (6,4%) y la búsqueda de promociones (3,9%), de acuerdo con dicho estudio, que concluye que los consumidores casa día perciben el comercio móvil como algo "más habitual".

En concreto, el 52% de los propietarios de 'smartphones' (teléfonos inteligentes) en España ya realizan compras desde estos dispositivos, según los datos de comScore.


Behavioural targeting

Las empresas comienzan a posicionarse en el mercado de la red mediante la geolocalización de sus clientes ,el proceso pasa por la recepción de un e-mail con ofertas del día, visita a la web , y oferta concreta publicada.
Las promociones en las redes sociales sirven como aceleradores en la búsquedas de fans/amigos/followers de esta manera el cliente se sentirá smart –buyers, esto es clientes preferentes. De esta manera se construye la microsegmentación por afinidades , con quien interactuamos ,que buscamos y quienes son nuestros amigos y las redes que componemos son mucho mas relevantes que la edad o el sexo. La entidad puede perfilar al cliente potencial según el nivel de engagment que puede alcanzar y como conseguirlo.

La nueva segmentación de los clientes usuarios de internet se realiza mediante los siguientes criterios:

Segmentación demográfica. Esto es el estudio de los perfiles de las personas que visitan una determinada web.

Segmentación por comportamiento. Tipología de las páginas visitadas.

Segmentación contextual. Identificación de palabras claves en un contenido on-line.

Segmentación demográfica. A través de la dirección IP conocer la procedencia de la visita.


Los Smartphone se configuran como un acelerador de esta nueva visión del negocio y que en el ámbito del seguro debe favorecer la relación permanente entre la aseguradora y el cliente facilitándoles utilidades de servicios e incluso propuesta de productos para situaciones concretas. Se espera que en 2012 haya 2 millones de aplicaciones tipo App´s ,para los 4.500 millones de móviles que hay en el mundo, por ello el reto es como ayudar al usuario a elegir entre todos los llamados ahora elementos inspiradores ,como educación, juego, música, ocio…

Los desarrollos de los creativos publicitarios se centran en que el espectador se convierta en jugador , de tal manera que el cliente interacciona con la publicidad de la empresa. El anunciante selecciona donde situar el mensaje dependiendo de factores demográficos ,contextuales y de comportamiento y geográficos ,de esta manera el anunciante situará banners estándar,desplegables con audio o video….. La empresa trata de dialogar con los clientes mediante blogs corporativos,Twiter,Facebook, Tuenti. EL Debate esta en navegar de manera privada o tener la sensación de una experiencia informativa personalizada.

A través de las cookies –archivos que almacenan nuestra información de navegación por internet-las entidades de la red saben nuestros intereses, si bien la información que recibimos depende como queramos que se configuren nuestros dispositivos de conexión a la red ,de hecho el navegador Chrome permite navegaciones anónimas.

Las galletas espejo, no conocen nuestra identidad, nombre ,edad ,sexo ,pero sí conocen nuestros gustos ,identifican nuestros hábitos de navegación.

El riesgo social media

Dentro del ámbito del seguro los valores de seguridad ,fidelidad y compromiso serán los elementos esenciales en el mensaje publicitario . Y en todo caso el asegurador debe:
Evitar daños a la reputación a terceras personas.

Infracción a los derechos de la marca o de la propiedad intelectual.

Invasión en la privacidad.

Daños por transmisión de virus.

Por ello se considera conveniente elaborar un manual de social media.

El caso de la salud por internet.
Estas consideraciones nos permiten identificar las oportunidades del uso de los modelos predictivos en un futuro próximo ,para reforzar esta idea si observamos las iniciativas en el ámbito de la salud donde el sector asegurador es un actor principal del mercado . En efecto, se están desarrollando aplicaciones médicas, actualmente hay 270.000 aplicaciones, para tabletas o teléfonos móviles donde el médico puede consultar base de datos con medicamentos, patologías o procedimientos según la especialidad médica.

Pero estas aplicaciones no son solo para los profesionales de la medicina sino que son utilizadas para la relación con el paciente, crónicos ,ancianos….e incluso ya hay aplicaciones para determinadas patologías como autismo, ELA, Trastornos del lenguaje….,que se utilizan exclusivamente por los usuarios-pacientes. Esto nos permitirá conocer las necesidades individuales de cada persona usuaria.


José Miguel Rodríguez-Pardo.

Fondo demográfico de renta variable.

La gestora de fondos Fidelity ha lanzado un producto de renta variable internacional diseñado para aprovechar tendencias sociales de primer orden que se observan en la población mundial, denominado Global Demographics Fund.
La cartera del fondo esta formada por entre 50 y 80 valores, invierte en compañías que actúan como catalizadores distintas tendencias sociales como el crecimiento demográfico, la aparición de nuevas clases medias y el envejecimiento de la población.
Las gestoras del fondo son Hilary Natoff y Nicky Stafford, invertirán en alrededor de 1.000 empresas entre las que predominan las del sector de la salud y el consumo, tecnologías de la información, empresas relacionadas con la agricultura, compañías aeroespaciales y en los bancos de los mercados emergentes.
Al invertir en empresas en las que los factores demográficos serán el catalizador más importante de su crecimiento durante los próximos tres a cinco años e incluso más adelante, el objetivo del Fidelity Funds Global Demographics Fund es lograr ofrecer rentabilidades superiores a largo plazo con una volatilidad más baja que la del conjunto del mercado. Las gestoras del fondo controlarán un universo de inversión formado por alrededor de 1.000 empresas en el que actualmente predominan empresas de salud y consumo, sectores en los que muchas compañías van a beneficiarse de una población que envejece y de la aparición de las clases medias en los mercados emergentes.

El fondo invertirá en dos tipos de empresas. El primero de ellos son las denominadas "ganadoras de hoy". Estas compañías son fundamentalmente líderes mundiales y dominan sus mercados. Se trata de empresas que ya se han beneficiado de las tendencias demográficas y están avaladas por una trayectoria contrastada de crecimiento de los beneficios y fuertes rentabilidades bursátiles, aun en condiciones económicas difíciles. Suelen ser grandes grupos cotizados en mercados desarrollados y a menudo cuentan con extensas redes internacionales que les permiten aprovechar los beneficios que se derivan de los cambios demográficos en los mercados emergentes. Algunos ejemplos en esta área son Baxter International, SABMiller y Novo-Nordisk.

El segundo tipo de compañías son las "ganadoras del mañana". Generalmente son líderes en nuevos mercados en auge o negocios innovadores que están comercializando nuevos productos para incidir en dinámicas demográficas que podrían dar lugar a importantes perspectivas de crecimiento de los beneficios en el futuro. A menudo estas empresas operan en un ámbito más local y suelen ser valores de pequeña y mediana capitalización. Las ganadoras del mañana encierran más recorrido alcista, pero sus acciones también son más volátiles y, por lo tanto, se les tiende a dar un menor peso en el fondo. Algunos ejemplos son la china Shenguan Holdings, y Endologix.

La combinación de estos dos tipos de empresas es lo que otorga al fondo sus características distintivas -beta baja y menor volatilidad que el conjunto del mercado- y su potencial para conseguir elevadas tasas de revalorización del capital a largo plazo.
También han identificado oportunidades en otras áreas, como las tecnologías de la información, "donde algunas empresas se beneficiarán directamente del incremento de la riqueza y del mayor conocimiento de Internet entre los consumidores deseosos de comprar 'online' y con capacidad para hacerlo".
Para la gestora Hilary Natoff el "atractivo" del fondo es "muy claro", pues consideran las dinámicas demográficas como las fuerzas "más poderosas" dentro del mundo de la inversión.

José Miguel Rodríguez-Pardo.

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Referencias:

http://www.expansion.com/agencia/europa_press/2012/04/10/20120410111522.html

http://www.fundspeople.com

http://www.expansion.com/2012/04/10

El impacto financiero del riesgo de longevidad.

En el documento Estabilidad Financiera Mundial que ha elaborado el Fondo Monetario Internacional en abril de 2012, en su capítulo cuarto se refiere a "El impacto financiero del riesgo de longevidad",El Coordinador del estudio, Erik Oppers, propone retrasar la edad de jubilación para prolongar el período de acumulación de recursos destinados a la jublicación y acortar el período de uso de los mismos.

Y así, sí todo el mundo en 2050 viviera apenas tres años más de lo previsto ahora, en línea con la subestimación media de la longevidad en el pasado, la sociedad necesitaría recursos extra iguales al 1 ó 2 por ciento del PIB por año", indicó el organismo en un estudio que publicará la semana que viene en su Perspectiva Económica Mundial y los costos del envejecimiento, que ya son enormes, podrían aumentar 50%".

Teniendo en cuenta sólo los planes de pensiones privados en Estados Unidos, otros tres años de vida sumarían un 9,0 por ciento de carga, señaló el FMI al instar a los gobiernos y el sector privado a prepararse ahora para el riesgo de una esperanza de vida más larga.

En un estudio de diciembre de 2009, la Red MacArthur de Investigación sobre Envejecimiento estimó que los estadounidenses están viviendo entre tres y ocho años más de lo que se esperaba en general, añadiendo 3,2 billones de dólares a los gastos de Medicare y Seguridad Social, los planes estatales de pensiones y salud para ancianos, según nos dice http://www.rtv.org.mx/2012/04/12/%C2%BFsabes-cuanto-ha-aumentado-el-costo-por-envejecer/.

Al mismo tiempo, se espera que la dependencia de la tercera edad, o la proporción de población mayor de 65 años frente a los que tienen edad de trabajar, entre los 15 y los 65, crezca del 24 por ciento al 48 por ciento de la población total en las economías avanzadas para 2050, o en otras palabras, casi un trabajador por cada jubilado.

La Europa emergente ha visto crecer más despacio su esperanza de vida, 1,1 años en los 40 años hasta 2010, pero puede esperar que la longevidad crezca de forma brusca en 6,8 años en las próximas cuatro décadas, dijo el FMI.

Para las economías emergentes se espera un aumento de tasas de dependencia de tercera edad del 13 por ciento actual al 33 por ciento en 2050.

La explicación del FMI es que la prolongación de la esperanza de vida, "acarrea costos financieros, para los gobiernos a través de los planes de jubilación del personal y los sistemas de seguridad social, para las empresas con planes de prestaciones definidas de jublicación, para las compañías de seguros que venden rentas vitalicias y para los particulares que carecen de prestaciones jubilatorias garantizadas".

El FMI propone que, para neutralizar esos posibles efectos, los gobiernos deben aumentar la edad de la jubilación, ligar ésta a la esperanza de vida, recortar las pensiones, incrementar los montos de las cotizaciones y contratar, con aseguradoras privadas, coberturas para ese riesgo de que la gente viva más de lo esperado.

José Miguel Rodríguez-Pardo.

Modelos predictivos aplicados al seguro de vida.

Artículo publicado en Tribuna de Actualidad Aseguradora de 19 de marzo de 2012.

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La técnica de tarificación habitual del seguro de vida se basa en el cálculo de probabilidad de fallecimiento o supervivencia de un individuo, obtenida esta de una tabla de mortalidad. En la generalidad de los casos las variables que se consideran en el precio son la edad y hasta le fecha el género del candidato.
El desarrollo de la estadística actuarial nos pone a disposición herramientas de cálculo modernas que permiten incorporar parámetros correlacionados entre sí que nos facilitan evaluar el riesgo de fallecimiento en base a comportamiento de los asegurados.
De la familia de modelos predictivos, nos referiremos a los modelos lineales generalizados (GLM), permiten construir sistemas de tarificación sostenibles en el tiempo y que incorporan un conjunto de variables que pueden predecir con suficiente fortaleza estadística el riesgo biométrico.
Para que se pueda optar por estos modelos, es necesario que el actuario disponga de una base datos amplios y robustos, así como experiencia en el manejo de estos modelos pues los distintos resultados necesitan ser interpretados.
Estas técnicas que son de utilizadas en otros sectores de la actividad empresarial, también en la industria del seguro su uso es común en determinados riesgos masa no vida, como es el ramos de autos.
La implantación de estas técnicas aplicadas a riesgos sobre personas serán habituales en los próximos años y supondrán una verdadera disrupción en el trabajo cotidiano de los actuarios y suscriptores.
Esta oportunidad se justifica por tres circunstancias que han coincidido en el tiempo:
• La reciente limitación en el uso de variables habituales en el proceso de pricing como hemos comentado como es el género y otras posibles que pudieran ser consideradas como discriminatorias, como es el debate incipiente de la variable edad en determinados foros. Esto conlleva una mayor incertidumbre en el riesgo suscrito por los aseguradores que conllevará mayor volatilidad en el resultado. Los modelos predictivos contribuyen a reducir el riesgo biométrico con lo que la carga de capital asignada por la volatilidad disminuye considerablemente.

• La reciente automatización del proceso de selección de riesgo mediante la teleselección, ha propiciado disponer de bases de datos estructuradas y con multitud de factores de riesgo, hasta la fecha no disponible con tanta riqueza de datos. Este proceso ya alcanza en el mercado español a más del 80% del análisis de los riesgos que deben ser evaluados por procesos específicos de admisión de riesgos.
Esta cantidad ingente de datos disponibles por los aseguradores que no son tenidos en consideración a la hora de modelar el riesgo, hábitos de compra, historial de conducción, hábitos saludables,... permitirán construir modelos muy robustos y válidos para el cambio tan radical que supone un modelo predictivo.

• La existencia de variables relacionadas con el estilo de vida y que explican, junto las variables de salud de una manera correlacionada el riesgo de fallecimiento de un individuo. Y son precisamente los estudios causales que permiten identificar variables genéticas, fenotípicas y determinados biomarcadores son capaces ya de explicar hasta el 80% del riesgo de fallecimiento-longevidad. Debemos consideran con cierta cautela estas nuevas variables para que puedan ser utilizadas, pues pudieran ser bien discriminatoria o bien que no tengan suficiente capacidad predictiva en opinión del legislador.
La modelización predictiva aplicada al seguro de vida mediante técnicas GLM, no solo son útiles para la tarificación denominada lifestyle underwriting sino que abre el campo de actuación en otros ámbitos de la estrategia empresarial.
Veamos algunos de las oportunidades que se abren:
• Marketing, realizando segmentación de precios una vez identificados perfiles de riesgos específicos.
• Selección, realizando calificaciones de tipo riesgos como superpreferentes, preferentes, estándar o subestandar.
• Estrategias de detección del fraude.
• Modelos de perfiles de caída de cartera.
Los modelos predictivos deben conjugar variables de salud, de estilo de vida, socioeconómicos, específicos del producto asegurador y transacionales (hábitos bancarios, compra, uso de tarjetas de pago o afinidad…..). La elección del conjunto de variables a elegir bajo el principio estadístico de parsimonia, debe dar como resultado un sistema de tarificación muy preciso. También es necesario el análisis previo de la correcta seguridad jurídica en materia de protección de datos
El proceso en su implantación, que genera ventajas competitivas evidentes y sostenibles, será complejo y llevará cierto tiempo y requerirá empezar por factores mas contrastados como son los propios de los procesos de selección automatizada para ir sucesivamente incorporando nuevas variables de estilo de vida y socio demográficas y posteriormente variables biomédicas, todo ello capturará de manera precisa al edad biológica de un individuo en sustitución de la variable edad cronológica.
Y en una segunda fase de implantación o complementaria a la primera se incorporarán las variables denominadas transacionales.

José Miguel Rodríguez-Pardo del Castillo.