¿Cómo utilizan las aseguradoras los datos y la tecnología para hacer frente al auge de las bicicletas eléctricas?

La pandemia mundial de Covid-19, con cierres prolongados, impulsó el auge de las bicicletas eléctricas, ya que la gente buscaba nuevas formas de ejercicio y transporte. Sólo en Estados Unidos, las ventas de bicicletas eléctricas se duplicaron hasta alcanzar los 5.400 millones de dólares en 2020. En Europa, donde muchas ciudades tienen mejores infraestructuras y una cultura ciclista más arraigada, la popularidad de las bicicletas eléctricas crecía de forma constante incluso antes de la pandemia. En los Países Bajos, por ejemplo, uno de los países más favorables al uso de la bicicleta, las ventas de bicicletas eléctricas han aumentado anualmente desde principios de la década de 2000.

El crecimiento mundial de usuarios de e-bikes también ha dado lugar a debates sobre los problemas de crecimiento del sector: cuestiones relacionadas con la seguridad y las colisiones de las e-bikes, incendios provocados por la explosión de las baterías y debates políticos sobre el aumento de la velocidad de las e-bikes.

Tecnología para necesidades específicas

Tradicionalmente, los ciclistas están protegidos por pólizas de seguros de hogar que protegen los bienes personales. Los seguros de propietarios o inquilinos pueden cubrir robos y daños, daños personales a terceros y responsabilidad civil.

Sin embargo, la naturaleza de las e-bikes -más caras, con más tecnología, más rápidas y más pesadas que las bicicletas tradicionales- hace que los seguros de hogar convencionales no cubran adecuadamente el robo o los daños a partes de las e-bikes, como baterías y motores eléctricos. Del mismo modo, pueden no ofrecer suficiente cobertura de responsabilidad civil en caso de accidentes con peatones u otros vehículos. "La mayoría de las pólizas excluyen totalmente las bicicletas eléctricas, por considerarlas vehículos motorizados", afirma Denis Voitenko, director general de Velosurance.

Dadas las necesidades especializadas de los usuarios de bicicletas eléctricas, que son un grupo diverso en sí mismo, las aseguradoras pueden aprovechar la tecnología, los macrodatos y los análisis para ofrecer mejores soluciones y servicios a los clientes.

Como explica Voitenko: "Un baby boomer que acaba de comprar su primera e-bike para llevarla en la parte trasera de una autocaravana y un millennial que acaba de renunciar a su coche por una bicicleta eléctrica para ir al trabajo tendrán casos de uso, experiencias de seguro y expectativas de servicio al cliente diferentes."

Recopilación de datos

Utilizar y analizar eficazmente una amplia gama de fuentes de datos puede permitir a las aseguradoras servir mejor tanto a los usuarios de bicicletas eléctricas como a los propios objetivos de las empresas.

Las aseguradoras pueden recopilar datos de sistemas de telemetría que miden y transmiten datos automáticamente a través de fuentes remotas. Los dispositivos, desde los sensores de las bicicletas eléctricas -que registran la velocidad, la cadencia y el par motor-, los sistemas de navegación GPS y las aplicaciones de fitness, hasta los que rastrean el tráfico y las pautas meteorológicas, pueden adquirir información exhaustiva sobre los asegurados y sus pautas de uso.

Por ejemplo, muchos modelos nuevos de bicicletas eléctricas vienen equipados con GPS, acelerómetros y módulos 5G eSIM. Estos dispositivos pueden determinar si la bicicleta ha sufrido un accidente, así como datos clave como su ubicación, velocidad y dirección de desplazamiento. "También pueden determinar si una e-bike se ha dejado desatendida durante más tiempo del habitual o en una zona de alta criminalidad", afirma Voitenko. Algunas aseguradoras utilizan dispositivos basados en la telemetría para observar las pautas de conducción de los usuarios. Al mismo tiempo, los dispositivos portátiles y las aplicaciones de fitness registran datos objetivos y en tiempo real sobre el ejercicio, la salud, los niveles de forma física y los patrones de actividad del usuario.

Un sistema escalable y reentrenable

Estos datos pueden introducirse en modelos de aprendizaje automático que son expertos en reconocer patrones, detectar anomalías y predecir tendencias para crear modelos predictivos. Estos modelos pueden identificar patrones que contribuyen a accidentes o robos. Los modelos de detección de anomalías, por ejemplo, procesan los datos e identifican datos inusuales o anómalos que podrían apuntar a un suceso potencialmente importante, explica Voitenko. Los modelos trabajan a gran velocidad y detectan conexiones que el ojo humano podría pasar por alto o incluso no percibir. Y "a diferencia de un gestor de siniestros o incluso de un sistema analítico tradicional, el modelo puede ajustarse, reentrenarse y escalarse a demanda", afirma. "Cuando se utilizan correctamente, estas señales son tremendamente valiosas, tanto desde el punto de vista de la rentabilidad como de la fidelización, la retención y la experiencia general del cliente", añade.

Estos datos y conocimientos basados en el aprendizaje automático ayudan a las aseguradoras a evaluar con mayor precisión los factores de riesgo, ajustar las tarifas de las primas y los modelos de fijación de precios, y desarrollar un servicio de atención al cliente personalizado, afirma Voitenko. Como explica: "Un propietario de una e-bike que se desplaza principalmente por las calles de la ciudad en hora punta corre un riesgo significativamente mayor de sufrir un accidente que un ciclista ocasional que utiliza una e-bike para hacer ejercicio y se mantiene exclusivamente en los carriles bici."

Servicio personalizado

Las aseguradoras pueden recurrir a proveedores de servicios tecnológicos para optimizar y agilizar sus procesos de datos, o crear sus propias plataformas. Según Voitenko, los sistemas basados en el aprendizaje automático pueden recopilar continuamente datos de los usuarios, desde comportamentales hasta demográficos, enriqueciéndolos y poniéndolos a prueba para personalizar el servicio al cliente en todos los canales.

Al adoptar la tecnología, afirma, los seguros especializados pueden, en última instancia, "mejorar la evaluación de riesgos, minimizar las pérdidas, personalizar los servicios, agilizar los procesos de reclamación y mitigar los riesgos de forma proactiva". Estos avances pueden mejorar la satisfacción del cliente, reducir costes y aumentar la eficacia de la cobertura".