Ermitteln der besten Pricing-Strategie für Versicherungen

Finden Sie das Pricing-Modell, mit dem Sie Ihre Geschäftsziele erreichen

Die Suche nach wettbewerbsfähigen und profitablen Pricing-Strategien im Versicherungswesen endet nie. Der Versicherungsmarkt entwickelt sich schneller denn je weiter und erfordert ein dynamisches Pricing, das durch die neuesten Technologien in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) unterstützt wird.

In diesem Blogbeitrag beschäftigen wir uns mit Optionen bei der Ausarbeitung von Strategien für das Pricing von Versicherungen. Wir gehen auf verschiedene Implementierungsansätze ein und sehen uns an, was alles wünschenswert und möglich ist.

Erläuterungen zur Pricing-Strategie für Versicherungen

Grundsätzlich umfasst die Pricing-Strategie für Versicherungen das Zusammenspiel von Risikobewertung, versicherungsmathematischer Analyse, Marktdynamik, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Kundenmerkmalen. Versicherungsunternehmen wollen die richtige Balance erreichen zwischen angemessener Risikodeckung, Wettbewerbsfähigkeit und Erfüllung gesetzlicher Anforderungen, wobei sie gleichzeitig nach Rentabilität streben.

Die Anzahl der zu berücksichtigenden, miteinander verbundenen Variablen macht das Pricing zu einem komplexen Prozess, an dem alle Funktionsbereiche des Unternehmens beteiligt sind:

1. Risikobewertung

Versicherer müssen die Risiken analysieren, die mit der Versicherung einer bestimmten Sache oder einer bestimmten Haftpflicht verbunden sind. Dabei werden traditionelle Faktoren berücksichtigt, wie Standort, Alter, Zustand, Nutzung und frühere Schadensfälle. Seit einiger Zeit liefern Verhalten und Nutzung durch Technologien wie IoT-Überwachung und die Verwendung von Sensoren zusätzliche Datenpunkte, die in die Risikobewertung einfließen können und eine stärkere Berücksichtigung tatsächlicher Risikomuster ermöglichen.

2. Versicherungsmathematische Analyse

Versicherungsmathematiker verwenden traditionell statistische Standardmodelle und historische Daten, um die Wahrscheinlichkeit und die Kosten potenzieller Verluste abzuschätzen, einschließlich der Häufigkeit und Schwere früherer Ansprüche, der Risiken von Naturkatastrophen und demografischer Trends.

3. Underwriting

Im Laufe der Jahre und basierend auf bisherigen Erfahrungen werden versicherungstechnische Richtlinien eingeführt, die die Kriterien für die Annahme oder Ablehnung von Risiken und die Festlegung angemessener Prämien beschreiben. Diese Richtlinien können abhängig von Variablen wie Risikobereitschaft des Versicherers, Finanzzielen und regulatorischen Beschränkungen variieren.

4. Wettbewerbsanalyse

Die Marktdynamik und die Pricing-Strategien der Wettbewerber sind wichtiger geworden, da die Verbraucher zwischen traditionellen Versicherungsunternehmen und reinen Online-Alternativen wählen können. Verstärkte Aufmerksamkeit muss sich daher auf die Fähigkeit richten, wettbewerbsfähige Prämien anzubieten, um Kunden zu gewinnen, ohne die Stabilität zu gefährden.

5. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Versicherer sind in einem stark regulierten Umfeld tätig und müssen gesetzliche Anforderungen erfüllen, die sich unter anderem auf die Tarifeinreichung, Genehmigungsprozesse und Einschränkungen bei den Pricing-Praktiken erstrecken. Die Einhaltung von Vorschriften soll Fairness, Transparenz und Verbraucherschutz auf dem Markt gewährleisten und hängt stark von lokalen/nationalen Vorschriften ab.

6. Schadensminderung und Risikomanagement

Versicherer können Versicherungsnehmern Anreize geben, Maßnahmen zur Risikominderung zu ergreifen, zum Beispiel die Installation von Sicherheitssystemen oder die Implementierung von Sicherheitsprotokollen. Diese Maßnahmen können die Wahrscheinlichkeit und die Schwere von Verlusten verringern, was eine „Win-win“-Situation mit niedrigeren Prämien ermöglichen kann.

7. Merkmale des Versicherungsnehmers

Die Merkmale einzelner Versicherungsnehmer, wie Bonitätsbewertung, Schadenhistorie und Deckungsoptionen, können sich ebenfalls auf die Prämiensätze auswirken. Versicherer können auf der Grundlage dieser Faktoren Rabatte anbieten oder Aufschläge berechnen.

8. Vertriebskanäle

Die Methode, mit der Versicherungsprodukte verkauft werden, kann sich auf die Pricing-Strategie auswirken. So kann der Direktverkauf über Online-Plattformen zu niedrigeren Vertriebskosten führen, sodass die Versicherer wettbewerbsfähigere Prämien anbieten können.

Entsprechende Erwägungen und Zwänge gab es in der Branche schon immer. Beim traditionellen Pricing im Versicherungswesen werden Prämien normalerweise auf der Grundlage von historischen Daten, versicherungsmathematischen Analysen sowie von Annahme- und Zeichnungsrichtlinien festgelegt. Versicherer verwenden statische Bewertungsfaktoren wie Alter, Standort, Immobilientyp und Schadenhistorie, um die Sätze zu bestimmen. Sobald diese Prämien festgelegt sind, bleiben sie für einen bestimmten Zeitraum, in der Regel ein Jahr, relativ fest.

Schlüsselkomponenten einer effektiven Pricing-Strategie für Versicherungen 

Alle oben genannten Elemente spielen auch für moderne Pricing-Strategien und ihre Umsetzung eine Rolle. Bestimmte Grundsätze der Risikobewertung und des Underwriting bleiben gültig. Was sich aber ändert, ist die Art und Weise, wie das Pricing festgelegt wird. 

Dynamisches Pricing berücksichtigt Echtzeitdaten und prädiktive Analysen, sodass Prämien basierend auf aktuellen Risikofaktoren und individuellen Verhaltensweisen angepasst werden können.

Dieser neue Ansatz ermöglicht es Versicherern, Produkte und Dienstleistungen für jeden Versicherungsnehmer zu personalisieren, um das individuelle Risikoprofil jederzeit abzubilden. Es ist die ultimative Marktsegmentierung (zum Beispiel Definition von Marktsegmenten) und richtet sich bei jeder Transaktion an diese Personen.

Das Endergebnis ist, dass die Versicherer ihre wettbewerbsfähigsten Positionen wahrnehmen und so schneller auf Marktveränderungen, wechselnde Wirtschaftsbedingungen, sich verändernde Verbrauchergewohnheiten und den Klimawandel reagieren können.

Versicherer wollen die Leistungsfähigkeit von Intelligent Operations bzw. Intelligent InsurOps nutzen, um jede Kundeninteraktion individuell gestalten zu können. So können sie Umsätze schneller realisieren, zusätzliche Marktanteile gewinnen, die Kundenzufriedenheit steigern, Kosten senken und die Rentabilität steigern.

Arten von Pricing-Modellen im Versicherungswesen

Im Laufe der Jahre haben sich die Pricing-Modelle für Versicherungen weiterentwickelt, und in vielen Fällen setzen die Versicherungsträger Kombinationen und Permutationen ein – nur sehr wenige haben „reine“ Pricing-Strategien der einen oder anderen Art.

Basierend auf der Art der Versicherung und den jeweiligen Risikofaktoren sind hier einige gängige Pricing-Modelle für Versicherungen aufgeführt:

„Traditionelle“ Fixed Pricing-Modelle

Es gibt hier unterschiedliche Varianten. Für all diese traditionellen Methoden gilt jedoch, dass Kunden und Interessenten näherungsweise in „Gruppen“ zusammengefasst werden, obwohl differenziertere, auf fundierten Informationen beruhende Klassifizierungen Eingruppierungen sowohl dem Versicherer als auch dem Versicherten zugutekommen. Darüber hinaus sind die Daten, die zur Zusammenfassung von Einzelpersonen in diesen Gruppen verwendet werden, ungenau und bei Weitem nicht detailliert genug, um die Risikobewertung und das Pricing so genau zu gestalten, wie es möglich wäre.

Ein Beispiel hierfür ist die Erfahrungsbewertung, bei der die Prämien auf dem bisherigen Schadenverlauf der versicherten Person oder Gruppe basieren. Ein weiteres Beispiel sind Klasseneinstufungen, bei der Personen oder Gruppen (Klassen) mit ähnlichen Merkmalen zusammengefasst werden und die gleiche Prämie zahlen.

Beide Methoden vereinfachen den Pricing-Prozess und waren jahrzehntelang die Norm. Mit ihnen lassen sich aber zukünftige Risiken nicht effektiv prognostizieren, und sie führen häufig zu einer preislichen Über- oder Unterbelastung bestimmter Gruppen, wahrgenommener und realer Benachteiligung und anderen Ungleichheiten.

Nutzungsbasierte Versicherung – Pricing

Nutzungsbasierte Versicherungen basieren auf der Messung des Verhaltens der Versicherten, das beispielsweise über Fahrzeugtelematik, Smartphone-Apps oder andere IoT-Geräte (Internet of Things) erfasst werden kann.

Dies ermöglicht die Anpassung des Versicherungsschutzes und des Pricing an individuelle Verhaltensweisen (zum Beispiel zurückgelegte Kilometer, plötzliches Bremsen, Geschwindigkeitsüberschreitungen usw. für die automatische Abdeckung) und stellt eine Verbesserung gegenüber herkömmlichen Fixed Pricing-Modellen dar.

Andere verhaltensbasierte Pricing-Modelle

Zusätzlich zur nutzungsbasierten Versicherung bieten sich für Kunden und Versicherer oft Modelle an, die für beide Seiten vorteilhaft sind und bestimmte Verhaltensweisen belohnen (oder mit einem Malus belegen).

Aus der Sicht des Versicherers können diese verhaltensbasierten Pricing-Modelle das Risikoniveau genauer abbilden, was zu einem gerechteren Pricing und potenziell geringeren Verlusten aus Schadensfällen führt. Versicherungsnehmer, die ein sichereres Verhalten zeigen oder Maßnahmen zur Risikominderung ergreifen, können niedrigere Prämien erhalten oder von anderen Belohnungen für ihre Bemühungen profitieren.

So können Versicherer beispielsweise Hauseigentümern Rabatte oder Anreize anbieten, die Maßnahmen wie die Installation von Sicherheitssystemen, Rauchmeldern oder Smart-Home-Geräten umsetzen, mit denen sich Umweltrisiken wie Wasserlecks oder Brandgefahren überwachen lassen.

Einige Versicherer bieten Hausversicherungspolicen an, bei denen die Prämien auf Faktoren basieren wie der Häufigkeit der Anwesenheit im Haus, dem Energieverbrauch oder der Vermietung der Wohnung an andere. So könnten Hauseigentümer, die tagsüber mehr Zeit zu Hause verbringen, unter Umständen ein geringeres Einbruchrisiko geltend machen. Wer seine Wohnungen über Airbnb vermietet, hat mit höherer Wahrscheinlichkeit Eigentums- und Haftpflichtverluste.

Dynamisches Pricing im Versicherungswesen

Dynamisches Pricing, d.h. die Änderung des Preises für ein Produkt oder eine Dienstleistung, hat sich in der Online-Welt branchenübergreifend ausgebreitet und ist eine vertraute und akzeptierte Praxis bei Verbrauchern. Sie wissen gut, wie zum Beispiel Fluggesellschaften und Hotels die Preise an Saison, Wochentage, Attraktivität von Orten anpassen und überschüssige Bestände abverkaufen können.

In der Versicherungswelt können – in genauer Abstimmung mit den gesetzlichen Bestimmungen – Faktoren wie Kundenpräferenz, Standort, Schadenhistorie, Kaufneigung und Angebotsattraktivität in einem Pricing kombiniert werden, das je nach Kunde oder Interessent variiert.

Herausforderungen beim dynamischen Pricing

Das dynamische Pricing stößt auf bestimmte Herausforderungen und Einschränkungen, von denen einige auch bei traditionellen Ansätzen üblich sind.

So müssen sowohl das herkömmliche als auch das dynamische Pricing den gesetzlichen Anforderungen für die Preisgestaltung im Versicherungswesen entsprechen, einschließlich Fairness, Transparenz und Diskriminierungsfreiheit.

Über die gesetzlichen Bestimmungen hinaus können beim dynamischen Pricing auch Aspekte wie der Datenschutz, die Transparenz der Preisalgorithmen und die mögliche Diskriminierung aufgrund von Echtzeitfaktoren wie der Standortbestimmung anhand von IP-Adressen oder Standortdiensten Probleme aufwerfen. Fehltritte in diesem Bereich bergen das Risiko einer schlechten Kundenwahrnehmung und eines Markenschadens.

Unter der Überschrift „technologische Herausforderungen“ lässt sich eine weitere Gruppe von Herausforderungen bei der Implementierung des dynamischen Pricing zusammenfassen. Beim dynamischen Pricing richtet sich verstärkte Aufmerksamkeit auf Datenqualität und -verfügbarkeit, Aufbau und Wartung einer robusten technologischen Infrastruktur sowie Modellkomplexität und -interpretierbarkeit.

Vorteile von dynamischem Pricing

Diese Herausforderungen sind nicht unüberwindbar, und der Nutzen überwiegt den Aufwand bei weitem. Das dynamische Pricing liefert zahlreiche wünschenswerte Ergebnisse. Hier sind die wichtigsten:

• Customer Engagement und Kundenzufriedenheit – dynamisches Pricing fördert die Interaktion mit den Versicherungsnehmern, indem es Echtzeit-Feedback zu Verhaltensweisen gibt und Möglichkeiten zur Kosteneinsparung durch Rabatte oder Belohnungen bietet. Diese verbesserte Interaktion stärkt die Beziehung zwischen Versicherern und Kunden, erhöht die Zufriedenheit und fördert die Loyalität.

• Produktpersonalisierung – dieser Nutzen aus dem Customer Engagement ergibt sich zu einem großen Teil aus der Art und Weise, wie Versicherer mit dynamischem Pricing Versicherungsprodukte und -optionen für jeden Versicherungsnehmer personalisieren können, wobei Faktoren wie Fahrgewohnheiten, Lebensstil und Nutzungsmuster berücksichtigt werden. Dieser personalisierte Ansatz verbessert das Kundenerlebnis insgesamt, da er maßgeschneiderte Deckungsoptionen bietet, die besser auf individuelle Bedürfnisse und Vorlieben abgestimmt sind.

• Anpassungsfähigkeit an Marktveränderungen – dank dynamischem Pricing können sich Versicherer schnell an Veränderungen bei Risikofaktoren, gesetzlichen Anforderungen, Wettbewerbssituation und Marktdynamik anpassen. Versicherer können die Prämien entsprechend neu auftretenden Risiken, wirtschaftlichen Schwankungen oder gesetzlichen Auflagen anpassen, um sicherzustellen, dass die Preise wettbewerbsfähig, konform und an den Geschäftszielen ausgerichtet bleiben.

• Verbesserte Genauigkeit im Versicherungsgeschäft – durch eine genauere Risikobewertung und entsprechende Anpassung der Prämien hilft das dynamische Pricing den Versicherern, die Rentabilität der Versicherungstätigkeit zu verbessern. Versicherer können die Prämien besser auf die erwarteten Schadenskosten abstimmen, die negative Auswahl reduzieren und Strategien zu Risikoauswahl und Selbstbehalt optimieren, um die Rentabilität zu maximieren und gleichzeitig die Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten.

• Fairness und Genauigkeit – dynamisches Pricing ermöglicht es Versicherern, Prämien auf der Grundlage von Echtzeitdaten und individuellen Risikofaktoren anzupassen, was zu einem genaueren Pricing führt, das das individuelle Risikoprofil jedes Versicherungsnehmers widerspiegelt. Diese Fairness gewährleistet, dass die Versicherungsnehmer Prämien zahlen, die ihrem tatsächlichen Risiko entsprechen, anstatt aufgrund statischer Faktoren zu hoch oder zu niedrig belastet zu werden.

All diese Faktoren zusammen führen zu einer verbesserten Kundenakquise, höherer Kundenbindung, mehr Kundenzufriedenheit und höherer Rentabilität.

Bewertung Ihrer Geschäftsanforderungen und -ziele

Wenn „jede Reise mit einem einzigen Schritt beginnt“, beginnt die Pricing-Optimierung mit der Festlegung Ihrer Ziele. Jedes Versicherungsunternehmen hat eigene Ziele, die von seiner Position auf dem Markt, dem Wettbewerbsdruck und den finanziellen Zielen abhängen.

Die wirksamsten Analysen sind jene, die von außen auf den Markt und seine Herausforderungen gerichtet sind.

Die Marktposition kann anhand von Wettbewerbsanalysen, Segmentierungsstrategien, Demografie, Verbraucherverhalten und Kundenbedürfnissen bewertet werden. Pricing-Analysen können dabei helfen, Produkte und Dienstleistungen auf bestimmte Segmente zuzuschneiden, die Kundenpräferenzen besser zu berücksichtigen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Ein weiteres leistungsfähiges Tool ist die Customer-Lifetime-Value(CLV)-Analyse, mit der der langfristige Wert einer Kundenbeziehung beurteilt und optimiert werden kann, indem zukünftige Umsätze und Kosten im Zusammenhang mit der Betreuung des Kunden prognostiziert werden. Über allgemeine Pricing-Strategien hinaus können Versicherer CLV-Erkenntnisse auch dazu nutzen, die Auswirkungen personalisierter Rabatte oder Anreize auf umsatzstarke Kunden zu modellieren. Außerdem helfen die Analysen ihnen, Marketingmaßnahmen zu priorisieren, die darauf abzielen, die wertvollsten Segmente des Kundenstamms zu halten.

Dynamisches Pricing im Versicherungswesen implementieren

Bei der Implementierung von dynamischem Pricing gibt es mehrere Schritte. Der Weg zum ultimativen Ziel, der Entwicklung einer gut geölten Maschine zur Optimierung von Pricing-Strategien und -Performance, beginnt mit Daten.

Die Bedeutung von Daten

Versicherer verfügen oft über riesige Mengen an Daten, die sie für Analysen verwenden können. Es ist aber nicht immer einfach, diese Daten zu organisieren und zu analysieren.

Unstrukturierte Daten gab es im Versicherungsbereich schon lange vor der Computerisierung. Über Jahrzehnte (je nach Versicherer auch Jahrhunderte) wurden Papierformulare verwendet und in Aktenschränken untergebracht. Die Analyse dieser Daten war, sofern sie überhaupt stattfand, umständlich und mühsam.

Heute können unstrukturierte Daten digitale Quellen wie Beiträge in sozialen Medien, E-Mails, Kundenrezensionen, Tabellenkalkulationen, Bilder, Informationen zu Wettbewerbern sowie Video- und Audiodateien umfassen. Auch diese Daten können unorganisiert und isoliert sein. Möglicherweise ist spezielle Software erforderlich, um eine gewisse Ordnung zu schaffen und die Nutzbarkeit der Daten für Analysen zu verbessern (zum Beispiel Sprache-zu-Text-Software).

Zu den strukturierten Daten gehören separate Datenpunkte wie Kundennamen, Adressen, wichtige Daten, Automarken und -modelle sowie die Schadenhistorie. Die Daten können unter anderem in CRM-Systemen (Customer Relationship Management) oder AMS-Systemen (Agency Management Systems) gespeichert werden.

Um Datenschutz und Vertraulichkeit zu gewährleisten, müssen diese Daten durch Verfahren wie die Entwicklung synthetischer Daten anonymisiert werden, die die gewünschte Darstellung von Datenbeziehungen ermöglichen, ohne sensible Informationen zu gefährden.

Viele Versicherer haben die „traditionellen“ strukturierten Datenquellen um Verhaltensdaten ergänzt. Diese sind zum Beispiel über Telematiksysteme in Fahrzeugen verfügbar oder werden aus Internetsuchen und Navigationsdaten bezogen, die auf Suchmuster und Präferenzen der Nutzer hinweisen können.

Daten sind natürlich eine Voraussetzung, um die richtigen Schlussfolgerungen zu ziehen. Doch all diese Daten müssen in Modelle einfließen, die prädiktive Informationen liefern.

Auswahl der richtigen Analysesoftware

Ausgereifte KI- und ML-Software ist erforderlich, um die verschiedenen Pricing-Optionen und ihre Auswirkungen auf Nachfrage, Wettbewerbsposition und finanzielle Ergebnisse (Geschäftsabschlüsse, Gewinnmargen usw.) zu analysieren. Das Potenzial dieser fortschrittlichen Technologien liegt in ihrer Fähigkeit, auf der Grundlage der Merkmale der Versicherungsnehmer geeignete Optionen zu ermitteln und anzubieten.

Bei der Preisoptimierung werden mathematische Algorithmen verwendet, um die optimale Pricing-Strategie zu bestimmen, mit der Versicherer ihr Geschäft und ihren Umsatz steigern können. Dank ihrer Flexibilität können Versicherer die Prämien basierend auf dem beobachteten Verbraucherverhalten, den Markttrends und der Preissensibilität anpassen.

Die Kompromisse bei den gewünschten Geschäftsergebnissen können ebenfalls bewertet werden, um sicherzustellen, dass sie den gesetzlichen Vorschriften und internen Versicherungsrichtlinien sowie anderen Richtlinien und Verfahren entsprechen. Dabei gilt es, die unzähligen Möglichkeiten, die das Pricing für die Geschäftsoptimierung bietet, auszubalancieren.

Schritte zur Entwicklung einer effektiven Pricing-Strategie für Versicherungen

In vielerlei Hinsicht folgt die Implementierung einer effektiven Pricing-Strategie für Versicherungen dem Muster einer effektiven Geschäftstransformation. Es handelt sich um einen Prozess der kontinuierlichen Verbesserung, bei dem dieselben grundlegenden Schritte wie bei der Gewinnsteigerung, der Umsatzsteigerung oder der Sensibilisierung für die Öffentlichkeitsarbeit unternommen werden.

1. Ziele definieren – klären Sie, was Sie mit KI-Pricing erreichen möchten. Möchten Sie den Umsatz priorisieren, Gewinnmargen optimieren, Marktanteile erhöhen oder mehrere Ziele kombinieren?

2. Implementierung – integrieren Sie das KI-Pricing-Modell in Ihre Pricing-Infrastruktur, ganz gleich, ob es sich um eine E-Commerce-Plattform, Pricing-Software oder ein ERP-System (Enterprise Resource Planning) handelt. Richten Sie nach und nach Prozesse für die Überwachung und Aktualisierung des Pricing-Modells ein, wenn neue Daten verfügbar werden und sich die Marktbedingungen ändern.

3. Evaluierung und Optimierung – überwachen Sie kontinuierlich die Leistung des Pricing-Systems anhand der definierten Ziele und KPIs. Verfeinern und optimieren Sie das Pricing-Modell auf der Grundlage von Erkenntnissen aus fortlaufenden Analysen und Feedbackschleifen. KI-basierte Pricing-Modelle bieten ein Maß an Agilität und Flexibilität, das in früheren Modellierungsparadigmen nicht gegeben war.

Fazit

In der heutigen Welt ermöglicht KI-gestütztes Pricing im Versicherungswesen die positiven Verbrauchererfahrungen, die bestehende und potenzielle Kunden sich wünschen. Pricing-Teams können dynamisches Pricing implementieren, das mit der Marktentwicklung Schritt hält. Zudem können Pricing-Modelle ausgebaut werden, damit sie expandierenden Märkten gerecht werden und problemlos verwaltet werden können.

Die Earnix-Lösung nutzt moderne KI-Technologien, um Versicherern ein optimales Pricing und Rating zu ermöglichen. Diese agilen Versicherungslösungen lassen sich flexibel in bestehende Systeme integrieren und bringen Automatisierung und branchenführende Analysen in alle Phasen des Pricing-Prozesses ein.

Die Ergebnisse und Vorteile sind erheblich und in der Praxis nachgewiesen. Die Fallstudie von BavariaDirekt liefert nur eines von vielen Beispielen dafür, wie Versicherer herausragende Ergebnisse mit der Implementierung der Earnix-Technologie erzielt haben. Earnix-Kunden berichten regelmäßig von höheren Umsätzen, geringeren Kosten und Gemeinkosten sowie neuen Rentabilitätsniveaus.

Erfahren sie noch heute mehr darüber, wie Earnix die Versprechen der neuen Pricing-Möglichkeiten im Versicherungswesen einlöst.