Implementing AI Claims Triage for an Insurance Group

El Desafío

The organization ran on systems built a decade ago. Staff spent hours on manual data entry that should have taken minutes. Customer information lived in separate spreadsheets across three departments, and response times to client requests were getting worse, not better.

Nuestro Enfoque

Investigación, Análisis y Fundamentos Estratégicos

• Realizado un análisis de mercado cubriendo segmentos objetivo, posicionamiento de competidores y dónde estaban las oportunidades reales
• Construidos perfiles de clientes a partir de datos de comportamiento, más de 20 entrevistas e investigación de terceros
• Mapeado el recorrido completo del cliente e identificados los pasos específicos donde la gente abandonaba o se quedaba atascada

Diseño, Desarrollo e Implementación

• Rediseñados los flujos de usuario clave según los hallazgos de la investigación, eliminando tres pasos innecesarios del registro
• Construido un framework de pruebas para que el equipo pudiera lanzar cambios semanalmente en vez de mensualmente
• Añadida personalización basada en lo que los usuarios hacían en el producto, no solo en datos demográficos
• Creados dashboards que daban al equipo directivo una visión clara sin necesitar un analista de datos para interpretarlos

Lanzamiento, Optimización y Escalabilidad

• Escaladas las campañas que funcionaban y cerradas las que no
• Expansión a dos segmentos de mercado adyacentes que los datos iniciales sugerían que convertirían bien
• Firmados acuerdos de partnership con tres empresas complementarias para llegar a nuevas audiencias
• Construidos programas de retención enfocados en los primeros 90 días, donde ocurría la mayor parte del churn

Lo Que Aprendimos

1. Growth worked best when marketing and product shared the same goals. Treating acquisition and retention as separate problems led to conflicting priorities.
2. Talking to customers every two weeks caught problems that the analytics dashboards missed entirely. Qualitative and quantitative data tell different parts of the story.
3. The teams that measured everything iterated twice as fast as the ones running on gut feeling. Setting up proper tracking before launching campaigns made all the difference.
4. Translating the website was not enough. Each market needed different pricing anchors, different trust signals, and sometimes a completely different value proposition.
5. Los atajos en el código del primer año nos costaron tres meses de retrabajo en el segundo año. Dedicar una semana extra a la arquitectura al inicio habría ahorrado mucho más tiempo.

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