Generali Seguros completa la optimización de sus bases de datos

Para una compañía aseguradora, una de las claves de una atención al cliente adecuada radica en el grado de conocimiento que tienen de sus asegurados y la calidad de sus registros. Una buena base de datos redunda en la calidad del servicio y proporciona ahorros al reducir las devoluciones de sus envíos postales y corregir duplicidades. Por eso, en Generali Seguros han llevado a cabo un ambicioso proyecto de mejora de la calidad de los datos de sus clientes con el que se corrigieron los datos de los tomadores activos de la aseguradora y se trataron el resto de registros de las bases de datos de Generali.

Para llevarlo a cabo, Generali Seguros ha contado con la multinacional española Deyde, que ha desarrollado el proyecto de optimización de las bases de datos de la aseguradora con su solución de calidad de datos "MyDataQ". En una primera fase se han revisado dos millones de registros, que se tratan con una periodicidad mensual con el fin de procesar tanto las altas generadas durante el mes como los datos históricos ya tratados anteriormente.

El primer proceso de esta primera fase supuso algo más de un mes de trabajo ya que junto a los procesos automáticos se realizaron revisiones manuales. De esta forma, se trataron y corrigieron los datos de los tomadores activos contenidos en las bases de datos de Generali Seguros. En esta fase se acometió el tratamiento y corrección de direcciones de correo; se actualizó el registro de nombres, diferenciando entre personas físicas u y entidedades jurídicas; y se depuraron los registros telefónicos de los tomadores de seguros.

Asimismo, para enriquecer estos registros, se añadieron datos censales, coordenadas geográficas y su tipología como consumidor. También se ejecutaron procesos de localización de clientes duplicados y se identificó qué hogares cuentan con más de un cliente de la aseguradora, utilizando las herramientas "MyDataQ".

En una segunda fase del proyecto, que incluye el tratamiento del resto de figuras contenidas en su 'data warehouse' (asegurados, beneficiarios, etc.), también se ha acometido el tratamiento de direcciones y depuración de nombres, aunque se ha centrado principalmente en la localización de registros duplicados. Esta tarea se ha convertido en cíclica ya que al tratarse de una base de datos “viva”, que va cambiando con frecuencia, se hace imprescindible repetir estas fases de forma periódica para tratar las altas y modificaciones reflejadas en los datos.

La duración de esta fase, que ha tratado catorce millones de registros, ha sido de un año. Sin embargo, se estima que cada ciclo completo anual de esta fase tendrá una duración aproximada de tres meses.