facebook LinkedIN LinkedIN - follow
Aktuality -> Analýzy - 24. 11. 2022 - Ing. Lukáš Grásgruber

V digitalizaci služeb pro klienty mají české i slovenské pojišťovny závažné nedostatky

Kvalitní online servis je dnes pro zákazníky stále důležitější, což platí napříč odvětvími, samozřej­mě včetně pojišťoven. Z průzku­mu společnosti Trask ovšem vyplynulo, že největší pojišťovny na českém a slovenském trhu mají v digitalizaci služeb pro klienty závažné nedostatky. Polovina pojišťoven neumožňuje zaplatit pojištění online a mezery mají i jejich mobilní aplikace. Pojišťovny v Česku navíc v některých ohledech zaostávají za slovenskými. Například polovina slovenských pojišťoven umožňuje přihlásit se do klientských zón přes Google účet, v Česku ani jedna.



Průzkum společnosti Trask mezi pojišťovnami se zaměřil na přehlednost stránky před vstupem do portálu, rozsah požadovaných dat pro vytvoření zákaznického účtu, povinnost různých souhlasů, varianty registrace za možného využití BankID či Google účtu a celkovou uživatelskou přívětivost při vytváření registrace.

„Onboarding klienta do klientské zóny je jedním ze základních kamenů jejího úspěchu. Pokud je onboarding rychlý, jednoduchý a nabízí uživatelům intuitivní průchod, pak šance na to, že klient bude zónu rád používat, výrazně roste,“ říká Vojtěch Batěk ze společnosti Trask a dodává, že tržním standardem je zřízení klientského účtu do jednoho dne od doby, kdy se lidé stanou klienty pojišťoven. „Objevila se ale i pojišťovna, kde onboarding do zóny trval celé tři týdny. Zajímavostí je, že na slovenském trhu je u dvou ze čtyř pojišťoven nutná osobní návštěva pobočky pojišťovny pro zpřístupnění všech funkcí klientské zóny,“ říká Batěk.

Graf 1. Srovnání českých a slovenských pojišťoven podle kvality online onboardingu. Zdroj: Trask solutions, a. s.
Graf 1. Srovnání českých a slovenských pojišťoven podle kvality online onboardingu. Zdroj: Trask solutions, a. s.

K propisu dat do klientských zón pojišťoven ale většinou dochází s jednodenním až vícedenním zpožděním. „Zde vidíme prostor pro posun k opravdu rychlé online komunikaci s klientem, včetně prezentace aktuálních dat, nikoliv až několik dní starých. Zarážející je také fakt, že pouze jedna z pěti sledovaných českých pojišťoven umožňuje využití BankID pro přihlášení do klientské zóny,“ říká Batěk.

Trask také porovnával aktivity v klientských zónách českých a slovenských pojišťoven. K hodnoticím kritériím patřily dostupnost informací v hlavním přehledu, možnosti úhrady pojistného, nahlášení škody, správa klientských údajů, možnosti změn smluv, způsoby komunikace s pojišťovnou a uživatelská přívětivost. „V digitálním světě nemá zákazník trpělivost na hledání v řádu desítek sekund, nechce, aby se mu jednotlivé stránky zdlouhavě načítaly. Zjistili jsme, že pojišťovny mají v digitálním komfortu klientských zón velký prostor ke zlepšení. Polovina z nich neumožňuje zaplatit pojištění online. Pokud ano, pak nejčastěji QR kódem a platební bránou. Jedna pojišťovna využívá Google Pay. Mobilní aplikaci používá jen polovina pojišťoven, trend „mobile first“ zatím v pojišťovnictví neplatí,“ říká Batěk s tím, že z klientských zón nemají radost cizinci, protože jen dvě z deseti pojišťoven nabízejí možnost přepnout klientskou zónu do jiné jazykové mutace.

Graf 2. Srovnání českých a slovenských pojišťoven podle možných aktivit v klientské zóně. Zdroj: Trask solutions, a. s.
Graf 2. Srovnání českých a slovenských pojišťoven podle možných aktivit v klientské zóně. Zdroj: Trask solutions, a. s.


 
  

- PR -

Jak zajistit vzornou docházku u zaměstnanců v terénu?

Díky digitalizované evidenci do­cház­ky, která snižuje admi­ni­stra­tiv­ní zátěž personalistů a eliminuje nepoctivé praktiky zaměstnanců, můžete ušetřit až statisíce korun ročně. Pozdní příchody, dřívější odchody, půjčování kartiček nebo čipů, falešné přesčasy nebo evidence příchodu či odchodu na nesprávném místě — to vše se negativně projeví na výši vašich mzdových nákladů.

  

- PR -

Pět způsobů, jak AI změní náš svět k nepoznání

AI_analyzuje_data-PR.jpegUmělá inteligence (AI) a strojové učení (ML) přináší už více než 10 let podnikům i výzkumníkům stále možnosti. Ať už jde o využití prediktivní analýzy k předvídání údržby zařízení, nástroje počítačového vidění, které dávají oči robotům na automatických montážních linkách, nebo digitální dvojčata sloužící k simulaci fungování továren, měst, a dokonce i celých ekonomik, seznam aplikací poháněných AI je dlouhý a stále se prodlužuje.