Définir la meilleure stratégie de tarification pour le secteur de l’assurance

Trouver le modèle de tarification répondant le mieux à vos objectifs commerciaux

Dans le secteur de l’assurance, la recherche de stratégies de tarification compétitives et rentables est une préoccupation constante. Le marché de l’assurance évolue aujourd’hui plus vite que jamais, ce qui suppose d’appliquer une tarification dynamique, étayée par les dernières avancées en matière d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique.

Dans cet article, nous présentons différentes approches de la conception et de la mise en œuvre de stratégies de tarification dans le secteur de l’assurance, ainsi que les nombreux résultats positifs pouvant être obtenus.

Quelle stratégie de tarification pour le secteur de l’assurance ?

Pour faire simple, une stratégie de tarification pour l’assurance doit intégrer des paramètres aussi variés que l’évaluation des risques, l’analyse actuarielle, la dynamique du marché, la conformité réglementaire et les caractéristiques de la clientèle. Les assureurs doivent trouver le point d’équilibre entre la mise en place d’une couverture des risques appropriée, le maintien de leur compétitivité et le respect des exigences réglementaires, le tout en répondant à des objectifs de rentabilité.

Le nombre de variables interdépendantes à prendre en compte rend le processus de tarification complexe et mobilise toutes les fonctions métiers :

1. Évaluation des risques

Les assureurs doivent analyser les risques associés à l’assurance d’un bien ou d’une responsabilité spécifique. Cette analyse englobe des facteurs classiques tels que la localisation du bien, sa vétusté, son état, son utilisation et les antécédents de sinistres. Plus récemment, des avancées technologiques telles que la collecte de données via l’Internet des objets (IoT) et l’utilisation de capteurs ont permis d’intégrer à l’évaluation des risques de nouvelles données sur les comportements et l’usage, ouvrant la voie à une évaluation plus précise des profils de risques réels.

2. Analyse actuarielle

Dans l’approche traditionnelle, les actuaires estimaient la probabilité et le montant des indemnisations au moyen de modèles statistiques standards et de données historiques, tels que la fréquence et la gravité des sinistres passés, les risques de catastrophes naturelles et les tendances démographiques.

3. Souscription

Au fil du temps et de l’expérience acquise, l’assureur définit ses propres politiques de souscription qui décrivent les critères d’acceptation ou de rejet des risques et la méthode de calcul des primes appropriées. Ces politiques peuvent varier selon des paramètres tels que l’appétence au risque de l’assureur, ses objectifs financiers et les contraintes réglementaires.

4. Analyse du paysage concurrentiel

La dynamique du marché et les stratégies de tarification des concurrents sont de plus en plus importantes, car les consommateurs peuvent « faire leur shopping » et comparer les compagnies d’assurance classiques et les offres exclusivement en ligne. Il faut donc plus que jamais être en mesure de proposer des primes compétitives permettant d’attirer les clients sans porter atteinte à la stabilité.

5. Conformité réglementaire

Les assureurs évoluent dans un environnement strictement réglementé et doivent respecter de nombreuses exigences, telles que la transmission d’informations tarifaires, des processus d’approbation et d’encadrement des pratiques tarifaires. La conformité réglementaire vise à garantir l’équité, la transparence et la protection des consommateurs au sein du marché, et elle dépend fortement des réglementations locales/nationales.

6. Atténuation des pertes et gestion des risques

Les assureurs peuvent inciter les assurés à prendre des mesures d’atténuation des risques, par exemple en installant des systèmes de sécurité ou en appliquant des protocoles de sécurité. Ces initiatives peuvent réduire la probabilité et la gravité des sinistres, ouvrant la voie à des primes réduites où chacun est gagnant.

7. Caractéristiques du souscripteur

Les caractéristiques des assurés, telles que les notations de crédit, les antécédents de sinistres et les options de couverture, peuvent également influencer les taux de prime. Les assureurs peuvent proposer des réductions ou des majorations en fonction de ces facteurs.

8. Canaux de distribution

Les modalités de vente des produits d’assurance peuvent avoir des incidences sur la stratégie de tarification. Par exemple, la vente directe via des plateformes en ligne peut réduire les coûts de distribution, permettant aux assureurs d’offrir des primes plus compétitives.

Ces facteurs et contraintes ont été présents tout au long de l’histoire du secteur. Selon l’approche de tarification classique du secteur de l’assurance, les primes sont le plus souvent fixées en s’appuyant sur des données historiques, une analyse actuarielle et des politiques de souscription. Les assureurs ont utilisé des facteurs statiques tels que la vétusté, l’emplacement, le type de bien et les antécédents de sinistres pour fixer leurs prix. Une fois établies, ces primes varient relativement peu pendant une durée déterminée, généralement égale à un an.

Fondamentaux d’une stratégie de tarification efficace pour l’assurance 

Tous les éléments décrits ci-dessus continuent de jouer un rôle dans les stratégies de tarification actuelles des assureurs et dans leur mise en œuvre. L’évaluation des risques et les principes de souscription, par exemple, seront toujours là : ce qui change, c’est la manière dont la tarification est définie. 

La tarification dynamique intègre des données en temps réel et des analyses prédictives afin d’ajuster les primes en fonction des facteurs de risque actuels et des comportements individuels.

Cette nouvelle approche permet aux assureurs de personnaliser à tout moment les produits et services proposés à chaque assuré, selon le profil de risque qui lui est propre. On dispose alors de la segmentation du marché la plus fine (avec, par exemple, la définition de segments de marché individuels) et d’un ciblage client lors de chaque transaction.

L’assureur peut donc atteindre le summum de sa compétitivité et réagir plus vite notamment aux évolutions du marché et de la conjoncture, aux nouvelles tendances de consommation ou au changement climatique.

Les assureurs sont à la recherche du levier offert par les opérations intelligentes (Intelligent InsurOps), grâce auxquelles ils pourront adapter chaque interaction avec leurs clients au niveau individuel, accélérer la génération des revenus, gagner des parts de marché, améliorer la satisfaction client et réduire les coûts tout en augmentant leur rentabilité.

Les différents modèles de tarification pour l’assurance

Les modèles de tarification des assureurs ont évolué au fil du temps et, bien souvent, les compagnies d’assurance ont employé, et continuent à employer, des combinaisons et des ajustements de modèles. Rares sont celles qui appliquent des stratégies de tarification « pures » relevant d’une catégorie précise.

En fonction du type d’assurance et des facteurs de risque concernés, nous sommes en mesure de décrire plusieurs modèles de tarification d’assurance couramment utilisés :

Modèles « traditionnels » de tarification fixe

S’il en existe de nombreuses déclinaisons, ces approches traditionnelles ont toutes en commun « d’agréger » leurs clients et prospects dans des « groupes » à la cohérence approximative, alors que des regroupements plus nuancés et plus pertinents seraient avantageux pour l’assureur comme pour l’assuré. En outre, les données utilisées pour réunir les individus dans ces groupes sont peu précises, bien loin du degré de détail qui permettrait d’assurer une évaluation des risques et une tarification aussi exacte que possible.

Parmi les déclinaisons de ces modèles, citons la tarification fondée sur l’expérience, dans laquelle les primes sont calculées selon les antécédents de sinistres de la personne ou du groupe assuré. Mentionnons également une tarification par classe, dans laquelle des personnes ou des groupes (« classes ») qui présentent des caractéristiques similaires sont réunis et se voient facturer la même prime.

Ces deux méthodes, qui simplifient le processus de tarification, ont été la norme pendant plusieurs décennies. Cependant, elles ne permettent pas de prédire les risques de manière efficace et conduisent souvent à la surfacturation ou sous-facturation de certains groupes, à des situations d’injustice réelle ou perçue, et à d’autres disparités.

Tarification de l’assurance à l’usage

L’assurance à l’usage repose sur une évaluation du comportement de l’assuré, grâce aux données transmises notamment par des véhicules connectés, des applications pour smartphone ou d’autres dispositifs utilisant l’Internet des objets.

La couverture et la tarification sont alors personnalisées selon les comportements de l’assuré (par exemple, pour l’assurance auto, les kilomètres parcourus, la conduite avec des freinages brusques ou encore les excès de vitesse), soit une amélioration par rapport aux modèles traditionnels de tarification fixe.

Autres modèles de tarification fondés sur le comportement

Outre l’assurance à l’usage, les clients et les assureurs peuvent fréquemment définir des modèles mutuellement avantageux qui récompensent (ou découragent) certains comportements.

Du point de vue de l’assureur, ces modèles de tarification fondés sur le comportement peuvent prendre en compte plus précisément les niveaux de risque, ce qui permet d’obtenir une tarification plus équitable et de réduire potentiellement le coût des sinistres. Les assurés qui adoptent des comportements plus sûrs ou agissent de manière à atténuer les risques peuvent bénéficier de primes réduites ou recevoir d’autres avantages en récompense de leurs efforts.

Par exemple, les assureurs peuvent proposer des remises ou des avantages aux propriétaires d’habitations qui installent des systèmes de sécurité, des détecteurs de fumée ou des appareils domestiques intelligents permettant le suivi de risques environnementaux tels que les dégâts des eaux ou les risques d’incendie.

Certains assureurs proposent des polices d’assurance habitation dont les primes reposent sur des facteurs tels que la fréquence d’occupation du logement, la consommation d’énergie ou la mise en location du bien. Par exemple, on peut considérer que les risques de cambriolage sont plus faibles pour les propriétaires qui sont plus souvent présents chez eux pendant la journée. À l’inverse, les propriétaires qui mettent leur bien en location meublé de tourisme sont plus susceptibles de subir des sinistres matériels et liés à la responsabilité civile.

La tarification dynamique dans le secteur de l’assurance

La tarification dynamique, qui permet de modifier le prix d’un produit ou d’un service, a été adoptée dans tous les secteurs pour les ventes en ligne. C’est une pratique bien connue et acceptée par les consommateurs, qui savent très bien que les compagnies aériennes et les hôtels, par exemple, ajustent leurs prix selon la saison, les jours de la semaine, l’attrait de la destination et les disponibilités restantes.

Dans le monde de l’assurance, et dans le strict respect des exigences réglementaires, des facteurs tels que les préférences des consommateurs, l’emplacement des biens assurés, les antécédents de sinistres, la propension à l’achat ou l’attractivité de l’offre peuvent être associés pour définir des prix différents pour chaque client ou prospect.

Les défis liés à la tarification dynamique

La tarification dynamique est confrontée à certains défis et contraintes, qui recoupent parfois ceux rencontrés dans les approches traditionnelles.

Par exemple, les prix traditionnels tout comme les prix dynamiques doivent respecter les exigences réglementaires régissant les pratiques de tarification des assurances, en particulier concernant l’équité, la transparence et la non-discrimination.

Par ailleurs, la tarification dynamique peut soulever des défis liés à la confidentialité des données, à la transparence des algorithmes de tarification et à la discrimination potentielle en cas d’utilisation de facteurs en temps réel, tels que la détermination de l’emplacement en fonction de l’adresse IP ou des services de localisation. Tout faux pas dans ce domaine peut nuire à la perception de la clientèle et entraîner une atteinte à la marque.

Une autre catégorie de défis liés à l’application d’une tarification dynamique est celle des défis technologiques. En effet, la tarification dynamique met davantage l’accent sur la qualité et la disponibilité des données, sur la mise en place et la maintenance d’une infrastructure technologique robuste, ainsi que sur la complexité et l’interprétabilité des modèles.

Les avantages de la tarification dynamique

Ces défis ne sont pas insurmontables, et les avantages l’emportent largement sur les efforts à déployer. Parmi les nombreux résultats positifs issus de la tarification dynamique, rappelons ici les principaux :

• Engagement et satisfaction de la clientèle : la tarification dynamique favorise un engagement accru auprès des assurés en recueillant en temps réel des données sur leurs comportements et en leur permettant de réaliser des économies grâce à des remises ou des avantages. Cet engagement accru renforce la relation assureur-client, augmente la satisfaction et favorise la fidélité sur le long terme.

• Personnalisation des produits : la plupart des avantages liés à l’engagement client fournis par la tarification dynamique s’expliquent par la faculté des assureurs à personnaliser les produits et les options d’assurance pour chaque assuré, en fonction de facteurs tels que les habitudes de conduite, les choix de mode de vie ou les modes d’utilisation. Cette approche personnalisée améliore l’expérience client globale, en offrant des options de couverture sur mesure qui répondent mieux aux besoins et préférences individuels.

• Adaptabilité aux évolutions du marché : la tarification dynamique permet aux assureurs de s’adapter rapidement aux évolutions des facteurs de risque, des exigences réglementaires, du paysage concurrentiel et de la dynamique du marché. Les assureurs peuvent ajuster les primes en fonction des risques émergents, des fluctuations macroéconomiques ou de la règlementation, afin de s’assurer que leurs prix restent compétitifs, conformes aux exigences et alignés sur les objectifs de l’entreprise.

• Pertinence accrue des politiques de souscription : en évaluant plus précisément les risques et en ajustant les primes en conséquence, la tarification dynamique aide les assureurs à améliorer la rentabilité de la souscription. Les assureurs peuvent mieux aligner les primes sur les indemnisations attendues, et optimiser la sélection des risques et les stratégies de fidélisation afin de maximiser la rentabilité tout en préservant leur compétitivité.

• Équité et précision : la tarification dynamique permet aux assureurs d’ajuster les primes en fonction des données collectées en temps réel et des facteurs de risque individuels, obtenant ainsi une tarification plus précise alignée sur le profil de risque unique de chaque assuré. Cette équité garantit que les assurés paient des primes correspondant à leur exposition réelle au risque, par opposition aux surfacturations ou sous-facturations liées aux facteurs statiques.

La combinaison de ces facteurs se traduit par de meilleurs taux d’acquisition et de fidélisation des clients, des scores élevés de satisfaction de la clientèle et une rentabilité accrue.

Évaluation des besoins et des objectifs de votre entreprise

S’il est vrai que « même le plus long des voyages commence par un premier pas », la définition de vos objectifs marque le début du processus d’optimisation des prix. Chaque assureur définit ses propres objectifs, en fonction de sa position sur le marché, des pressions concurrentielles et de ses objectifs financiers.

Les analyses les plus efficaces reposent sur l’adoption d’une « perspective externe », centrée sur l’étude du marché et ses défis commerciaux.

La position sur le marché peut être évaluée au moyen d’une analyse concurrentielle, de stratégies de segmentation, de données démographiques, de l’étude des comportements des consommateurs et des besoins de la clientèle. L’analyse de la tarification peut aider à adapter les produits et services ciblant des segments spécifiques afin de mieux répondre aux préférences des clients et d’améliorer leur satisfaction.

L’analyse de la valeur à vie du client est un autre outil efficace qui permet d’évaluer et d’optimiser la valeur à long terme de la relation client en prévoyant les revenus et les coûts futurs associés à la prise en charge d’un client. En complément de leurs stratégies de tarification générales, les assureurs peuvent utiliser les données liées à la valeur à vie du client pour modéliser l’effet de remises ou d’incitations personnalisées destinées aux clients à forte valeur et concentrer leurs efforts marketing sur la fidélisation des segments de clientèle de plus grande valeur.

Mise en œuvre d’une tarification dynamique dans le secteur de l’assurance

Le déploiement d’une tarification dynamique suppose plusieurs étapes. Si l’objectif final consiste à définir un processus performant qui permette d’optimiser les stratégies de tarification et les performances, tout commence par les données.

L’importance des données

Les assureurs disposent souvent de grandes quantités de données utiles aux fins d’analyse, mais ne parviennent pas toujours à les organiser et à les analyser efficacement.

Les données non structurées existaient bien avant l’informatisation. Les formulaires papier, utilisés pendant des décennies (voire des siècles pour certains assureurs), étaient conservés dans des armoires. L’analyse de ces données, lorsqu’elle était effectuée, était une tâche ardue et fastidieuse.

Aujourd’hui, les données non structurées peuvent englober des sources numériques, telles que les publications sur les réseaux sociaux, e-mails, avis client, feuilles de calcul, images, informations sur les concurrents, fichiers audio et vidéo, mais elles n’en sont pas moins désorganisées et cloisonnées. Un logiciel spécialisé peut être nécessaire pour mettre un peu d’ordre et améliorer leur utilité aux fins d’analyse (par exemple, un logiciel de transcription d’enregistrements audio).

Les données structurées comprennent des données discrètes, tels que les noms des clients, les adresses, les dates importantes, les marques et modèles automobiles, ainsi que les antécédents de sinistres. Ces données peuvent par exemple être stockées dans des systèmes de gestion de la relation client (CRM) ou dans des systèmes de gestion d’agence (AMS).

Pour garantir la protection de la vie privée et la confidentialité, ces données doivent être rendues anonymes au moyen de techniques telles que le développement de données synthétiques, ce qui offre la représentation souhaitée des relations entre les données sans compromettre d’informations sensibles.

De nombreux assureurs ont complété ces sources de données structurées « traditionnelles » avec des données comportementales, notamment celles qui sont disponibles via la télématique dans les véhicules, ou des données de navigation sur Internet qui peuvent illustrer les habitudes et préférences de recherche des utilisateurs.

Si les données sont une condition préalable pour parvenir aux bonnes conclusions, encore faut-il les intégrer dans des modèles prédictifs.

Choisir le logiciel d’analyse approprié

Des logiciels avancés utilisant l’IA et l’apprentissage automatique (ML) sont nécessaires pour analyser les différentes options de tarification et leurs effets sur la demande, la position concurrentielle et les résultats financiers (affaires conclues, marges bénéficiaires, etc.). L’utilité de ces techniques avancées réside dans leur capacité à définir et présenter les options appropriées en fonction des caractéristiques des assurés.

L’optimisation des prix suppose d’utiliser des algorithmes pour déterminer la stratégie de tarification optimale qui aidera les assureurs à élargir leur portefeuille de clients et accroître leur chiffre d’affaires. La flexibilité de ces approches permet aux assureurs d’ajuster les primes en fonction du comportement observé des clients, des tendances du marché et de la sensibilité aux prix.

Les arbitrages en fonction des objectifs commerciaux peuvent également être évalués pour s’assurer qu’ils sont conformes aux réglementations, aux politiques de souscription et à d’autres politiques et procédures internes. Il s’agit de trouver un juste équilibre entre les innombrables possibilités offertes par la tarification pour optimiser l’activité.

Étapes de la définition d’une stratégie de tarification efficace pour l’assurance

À bien des égards, la mise en œuvre d’une stratégie de tarification efficace pour le secteur de l’assurance suit les grandes lignes de toute transformation métier. C’est un processus d’amélioration continue qui suit les étapes fondamentales également requises pour accroître la rentabilité, développer le chiffre d’affaires ou renforcer la notoriété grâce aux relations publiques.

1. Définition des objectifs : il s’agit de formuler clairement les objectifs recherchés par la tarification fondée sur l’IA. Votre priorité est-elle la hausse du chiffre d’affaires, l’optimisation des marges, la progression des parts de marché ou une combinaison de ces objectifs ?

2. Mise en œuvre : intégrer le modèle de tarification fondé sur l’IA à votre système de tarification, qu’il s’agisse d’une plateforme de vente en ligne, d’un logiciel de tarification ou d’une solution de gestion intégrée (ERP). Définir des processus de suivi et de mise à jour rapide du modèle de tarification au fil du temps, en fonction des nouvelles données disponibles et de l’évolution des conditions du marché.

3. Évaluation et optimisation : surveiller en permanence les performances du système de tarification par rapport aux objectifs et KPIs définis. Affiner et optimiser votre modèle de tarification en fonction des informations recueillies grâce à l’analyse continue et aux boucles de rétroaction. Les modèles de tarification fondés sur l’IA offrent des niveaux d’agilité et de flexibilité inédits par rapport aux approches historiques de la modélisation.

Conclusion

Dans le contexte actuel, la tarification fondée sur l’IA offre aux clients et prospects des assureurs un ensemble d’expériences enrichissantes. Les équipes de tarification peuvent déployer une tarification dynamique qui s’adapte aux mutations du marché, en utilisant des modèles de tarification conçus pour une maintenance facile et dont la portée peut être élargie pour s’adapter à des marchés en expansion.

La solution Earnix s’appuie sur des technologies d’IA avancées pour offrir aux assureurs la meilleure solution de tarification. Ces solutions agiles destinées aux assureurs s’intègrent de manière flexible aux systèmes existants et introduisent l’automatisation et des analytiques de pointe dans chaque dimension du processus de tarification.

Les résultats et avantages obtenus sont flagrants et ont pu être mesurés « sur le terrain ». L’étude de cas BavariaDirekt n’est qu’un exemple parmi d’autres des nombreux résultats remarquables obtenus par les assureurs qui mettent en œuvre la technologie Earnix. Earnix reçoit régulièrement des retours de ses clients indiquant qu’ils sont parvenus à augmenter leur chiffre d’affaires, à réduire leurs coûts, et à atteindre des niveaux de rentabilité inédits.

Nous vous invitons à découvrir dès aujourd’hui comment Earnix tient ses promesses dans le nouvel environnement de la tarification pour les assureurs.