Zelros IA
in Azione

CASO 01

Aumento delle vendite Cross-Sales di assicurazioni sulla vita su contatti in entrata e in uscita

Young girl connecting with nature
Contesto
Grande mutua assicuratrice
Settore di attività: Vita
2500 consulenti target (faccia a faccia/telefono)
Obiettivi
Ottenere una migliore comprensione delle esigenze dei clienti
Migliorare la qualità della consulenza sui contenuti delle polizze assicurative
Aumentare il cross-selling e l'up-selling
Soluzione
Plug-in per fonti di dati strutturate e non strutturate
Previsione degli eventi chiave della vita
Raccomandazioni sulle polizze assicurative più adatte, in linea con gli argomenti di vendita personalizzati

Risultati

Maggiore empatia

0,4 preventivi aggiuntivi convertiti al giorno per consulente

Aumento del 40% del numero di preventivi

Diminuzione del tempo di formazione dei consulenti junior

When did this happen?

CASO 02

Ottimizzazione dell'efficienza delle vendite per supportare il lancio di una nuova polizza assicurativa per la casa

Contesto
Grande mutua assicuratrice
Settore assicurativo P&C
100 consulenti (faccia a faccia/telefono), scalabilità a 2500
Obiettivi
Permettere di ottenere una migliore comprensione delle esigenze dei clienti e fornire la migliore consulenza sui contenuti delle polizze assicurative
Assicurare il successo del lancio di una nuova polizza assicurativa per la casa e aumentare l'up-selling
Soluzione
Plug-in per fonti di dati strutturate e non strutturate
Previsione degli eventi chiave della vita
Raccomandazioni sulle polizze assicurative più adatte, in linea con gli argomenti di vendita personalizzati
Automatizzazione delle priorità dei prodotti in base alle priorità del settore (Pilotaggio AI)

Risultati

Aumento dal 5 al 20% del tasso di conversione dei preventivi

Aumento dal 20 al 55% del numero di preventivi

CASO 03

Automazione della selezione dell'offerta medica, per l'assicurazione vita e invalidità

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Contesto
Bancassicuratore di livello 1
Copertura dell'assicurazione vita e/o invalidità
100.000 sottoscrizioni all'anno
Obiettivi
Permette di aumentare il numero di sottoscrizioni accettate automaticamente e ridurre i tempi di decisione per evitare l'abbandono del cliente
Completa le regole decisionali di base già esistenti, con decisioni avanzate di machine learning
Utilizza l'AI per aiutare i medici che sottoscrivono la polizza assicurativa nel prendere decisioni su casi complessi
Soluzione
Modello di Explainable Machine Learning istruito sulla piattaforma Zelros, su uno storico di 40.000 casi anonimi
Integrazione IT tramite API per l'automazione
Zelros App per medici

Risultati

Aumento di 4 volte del tasso di automazione delle sottoscrizioni

93% di precisione nella decisione

Miglioramento della soddisfazione del cliente e dell'efficienza operativa

Boy and Dog in Toy Racing Car

CASO 04

Automatizza e accelera il processo di sottoscrizione dell'assicurazione auto

Contesto
Broker digitale leader in Francia
Prodotto di assicurazione auto
I consulenti del Servizio Clienti elaborano ogni giorno centinaia di documenti di sottoscrizione
Obiettivi
Trasformare e accelerare i processi di sottoscrizione automatizzando la lettura e l'analisi dei documenti, compresa l'individuazione delle frodi
Libera i consulenti dai compiti ripetitivi e consente loro di concentrarsi sulla qualità del servizio al cliente
Soluzione
Lettura, analisi ed estrazione dei campi chiave dai documenti specifici dell'assicurazione auto, tramite l'AI
Immissione dei dati nel database clienti, per l'automazione dei processi
I documenti elaborati comprendono passaporti, documenti d'identità, patenti di guida, libretti di circolazione, moduli di sottoscrizione, rapporti di incidenti, etc.

Risultati

+40% sottoscrizioni già automatizzate

L'ambizione è di passare a un processo di sottoscrizione 100% digitale e di concentrarsi al 100% sull'esperienza del cliente

Il tempo di elaborazione di un libretto di immatricolazione passa da 3 minuti a pochi secondi