Nueva solución de Klimber en la industria del seguro

La startup argentina Klimber lanzó al mercado su motor de recomendación. Se trata de una nueva tecnología que ofrece seguros de vida y/o de salud con coberturas personalizadas según el perfil de cada cliente.

Klimber creó este novedoso sistema de sugerencias pensado para adaptar sus productos a las necesidades de los usuarios. También para continuar mejorando no solo la experiencia digital, sino también la oferta de productos más apropiada para cada persona.

Características

El motor de recomendación es un desarrollo de inteligencia artificial propio, creado y ejecutado por el equipo local en su sede central en la Argentina. El mismo permite determinar cuáles son las coberturas más adecuadas o más necesarias para cada persona. Esto después de analizar las respuestas proporcionadas en el customer journey por cada usuario.

Para conocer el seguro recomendado es necesario completar una serie de preguntas establecidas: edad, género, si posee hijos o dependientes, cobertura médica, hábitos alimenticios y deportivos, estructura familiar, situación laboral, económica y financiera, y capacidad de ahorro, entre otros detalles.

Ventajas

Esta disruptiva solución mejora la experiencia digital del cliente por su dinamismo en el proceso de cotización y por la agilidad que ofrece en cuanto a tiempos de adquisición de la póliza, ya que no supera los cinco minutos.

“El desarrollo del motor de recomendación diseñado por Klimber tiene la capacidad de ofrecer un producto adecuado al cliente, además de entregar al usuario una experiencia rápida y dinámica para completar el proceso de cotización y compra. Es un desarrollo muy potente para la industria, está basado en algoritmos que permiten sugerir un seguro según la necesidad del usuario. Además, recopila una gran cantidad de datos utilizados para generar modelos predictivos propios y para analizar patrones de comportamiento de nuestros leads y/o clientes”, afirmó Dolores Egusquiza, Head of Marketing y Co-Founder de Klimber.

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