di Anna Messia
Gli investimenti sono tanti ma finora i risultati scarseggiano. Nel 2016 i grandi gruppi assicurativi Vita e Danni mondiali hanno speso in media 80 milioni di dollari in servizi di data analytics e per quest’anno si prevede che la cifra crescerà ancora. Ma le compagnie sembrano ancora lontane da una gestione efficiente dei dati raccolti dai clienti. Il fenomeno emerge dall’ultimo report pubblicato da McKinsey, che ha realizzato un sondaggio tra gli amministratori delegati dei maggiori gruppi assicurativi mondiali. In un periodo di crescita lenta e di riduzione dei margini a causa dei bassi tassi d’interesse per le compagnie la necessità di utilizzare i dati sta diventato impellente e la metà dei ceo contattati da McKinsey considera la gestione delle informazioni una delle cinque priorità del business per il 2017. Ma nonostante l’utilizzo ingente di risorse soltanto un ceo su sei afferma che i data analytics stanno generando un impatto visibile sul business. Il fatto è che spesso manca un allineamento con le strategie: «le iniziative di data analytics vengono approcciate come laboratori e non come opportunità strategiche», emerge dal sodaggio.
C’è insomma uno scollamento tra questi cantieri e il business vero e proprio. La conseguenza è che i team che si occupano di analisi dei dati non hanno per esempio risorse sufficienti o non hanno mandati e obiettivi chiari. Inoltre c’è scarsa integrazione con le attività quotidiane: secondo il 40% degli intervistati la mancata adozione di iniziative di analisi dei dati da parte della base dell’organizzazione è il motivo dell’impossibilità di estrarne valore. E c’è ancora scarsa qualità e accessibilità ai dati. Un ceo su cinque come principale elemento che frena l’adozione di sistemi integrati di data analytics ha citato la frammentazione, la scarsa qualità e l’inaccessibilità dei dati.
Come sciogliere questi nodi? Bisogna lanciare una campagna di change management, suggerisce McKinsey, perché l’approccio ai dati e agli analytics richiede un cambiamento culturale e una continua integrazione tra le funzioni di business, quelle tecnologiche e quelle specializzate nell’analisi dei dati. «I top manager devono mostrare di prendere decisioni basate su queste analisi e il middle management deve diffondere le potenzialità e l’uso che di può fare dei data analytics», aggiungono. Ma c’è anche bisogno di creare un piano di implementazione basato su specifici casi di utilizzo. Ogni iniziativa dovrebbe ricevere una priorità differente in funzione della sua possibilità di creare valore e i risultati degli analytics dovrebbero diventare uno strumento di performance management. Come dire che bisogna far fruttare subito l’enorme mole di informazioni e dati di cui le compagnie dispongono già. (riproduzione riservata)
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