パートナー向け利用量に応じたスマートフォン/タブレット保護

顧客を獲得

保険業界は伝統的に「一価格で全ての顧客に適用するモデル」であり、「良い」ユーザーと「悪い」ユーザーが同じ価格を支払っていました。私たちはそれが不公平だと感じ、何かを変えたいと考えていました。

利用量に基づく料金モデルの導入により、"優良"ユーザーはリスクプロファイルに基づき報酬を受け取ります。報酬の種類は、プログラムおよび最近のに応じて業界調査利用量に基づくカバレッジを購入する顧客は、平均を上回る満足度スコアを示し、より長く会社に留まる傾向があることが明らかです。

自動車業界での利用量に基づく保険の成功事例を参考に、利用量に基づくアプローチはモバイルデバイスに明確に適用され、他の保険商品との相乗効果を生み出す可能性があります。

リスクプロファイルの設定中

人工知能（AI）および機械学習（ML）を活用し、オプトインした顧客は、今後の請求のリスクを特定するのに役立つ独自のデータを共有することに同意します。特許取得済みのデータ収集技術により、AIエンジンがユーザーのリスクを予測し、算出された報酬オファーを顧客に提示するための重要な情報を提供しています。

破壊的インサイト

リスクプロファイルを特定することで、新たな洞察に基づいて報酬を提供するだけでなく、新たな利点も特定できます。顧客の視点から、リスクの高い顧客に、前向きな変化がどのように費用を節約できるかを説明し、コスト削減と請求率の低下を支援します。

バックグラウンドで、AI/ML技術を活用して、将来のコストのタイミングと金額を予測し、ユーザープロファイルやデモグラフィックなどとの関連性を把握できます。

柔軟な統合

その日のうちに始動できるノーコードオプションからホワイトラベルソリューションまで、お手伝いいたします。お客様のプロセスに最適に組み込み、顧客を喜ばせる方法を一緒に見つけます。