Black Friday, seguros de coche e IA: lo que nadie cuenta

Black Friday, seguros de coche e IA: lo que casi todas las aseguradoras están pasando por alto

Cada noviembre los comparadores y las aseguradoras lanzan campañas agresivas: cheques regalo, meses gratis, descuentos del 30%, tarjetas carburante… El caso de BlackCheck de Check24, regalando 10 euros por contratar el seguro de Autos online, es solo un ejemplo más de una guerra de precio cada vez más intensa.

Pero aquí viene el problema: competir solo con promociones es insostenible. El margen en Autos ya está muy presionado en España y el riesgo técnico no desaparece porque el cliente haya entrado con 10 euros de regalo.

La buena noticia es que hay otra vía para ganar esta batalla: usar la IA no solo para vender más, sino para vender mejor. Y eso encaja de lleno con la serie "IA para Seguros en España: Innovación Aseguradora" de la que forma parte este artículo.

En este post te cuento cómo encajar campañas tipo Black Friday en una estrategia de datos e inteligencia artificial que mejore:

• La selección de riesgo
• La experiencia de contratación online
• La detección de fraude
• La rentabilidad del ramo de Autos más allá del descuento puntual

---

1. Promociones como BlackCheck: oportunidad… o agujero de rentabilidad

Las campañas como BlackCheck de Check24 funcionan porque atacan un punto débil claro: el cliente de seguro de Autos en España es muy sensible al precio. Según distintos estudios sectoriales, más del 60% de los conductores compara precio antes de renovar, y la contratación online crece cada año.

Esto tiene dos implicaciones directas para una aseguradora o mediador:

1. Si no estás en el canal digital, simplemente no existes para una parte creciente del mercado.
2. Si solo compites en precio, acabas atrayendo precisamente el riesgo menos rentable.

Las promociones agresivas pueden:

• Aumentar la captación en pocas semanas
• Potenciar el canal digital y el uso del comparador
• Dar visibilidad a nuevas coberturas o productos

Pero también pueden:

• Empeorar la siniestralidad si no hay buena suscripción automatizada
• Traer clientes muy volátiles, que se irán al siguiente descuento
• Reducir el margen técnico en un ramo ya muy ajustado

La clave no es dejar de hacer campañas, sino hacerlas con IA por debajo. Es decir, usar la campaña como gancho comercial, pero que el "motor invisible" sea un sistema inteligente de tarificación, scoring y detección de fraude.

---

2. Suscripción automatizada: el filtro que decide si la campaña sale bien o mal

La suscripción automatizada con IA es, en la práctica, el cortafuegos entre una buena campaña y un desastre de rentabilidad.

¿Qué hace diferente una suscripción con IA?

En lugar de apoyarse solo en variables clásicas (edad, código postal, años de carné, siniestros declarados), un modelo avanzado puede:

• Analizar cientos de variables de comportamiento digital durante la contratación
• Ajustar el precio en tiempo real según el perfil de riesgo
• Identificar patrones de riesgo difíciles de ver con reglas estáticas

Por ejemplo, durante una campaña tipo Black Friday:

• Dos conductores de 35 años, en el mismo código postal, podrían recibir precios muy distintos si el modelo detecta diferencias claras en su historial de seguros, forma de uso del vehículo, tipo de dispositivo, consistencia de los datos o incluso hora habitual de conducción (dato que algunas aseguradoras ya infieren a partir del uso del vehículo conectado).

Lo importante no es que la IA "recomiende" asegurar o no, sino que ayude a ajustar precio, coberturas y condiciones para que la promoción siga siendo atractiva, pero sin regalar rentabilidad.

Beneficios concretos en campañas de captación

Una suscripción automatizada bien diseñada puede:

• Reducir el tiempo medio de emisión de pólizas online a menos de 2 minutos
• Rechazar o derivar a revisión manual los casos de alto riesgo
• Personalizar el incentivo (no todos necesitan el mismo descuento) según el valor esperado del cliente

Así, en lugar de ofrecer 10 euros a todo el mundo, la aseguradora podría:

• Ofrecer más incentivo a perfiles de alta retención esperada
• Reducir el incentivo en perfiles con peor siniestralidad histórica
• Cambiar el "regalo" por servicios de valor (coche de sustitución, asistencia mejorada) para clientes de alto valor

---

3. IA en la experiencia de contratación online: del formulario eterno al flujo inteligente

En España todavía hay demasiadas webs de seguros que parecen un formulario de la Administración: largos, poco claros y sin contexto. Si a eso le sumas el pico de tráfico de campañas tipo Black Friday, el resultado es claro: carritos abandonados, leads fríos y coste comercial desperdiciado.

La IA ayuda a transformar esa experiencia en algo mucho más fluido.

Ejemplos prácticos de IA en el journey digital

1. Asistentes conversacionales especializados en seguros
   No hablo de un chatbot genérico, sino de un asistente entrenado en:

   • Comparar coberturas de Autos con lenguaje claro
   • Explicar diferencias entre terceros ampliado y todo riesgo
   • Ayudar a subir documentación o fotos del permiso de circulación

2. Formularios dinámicos
   El sistema va adaptando las preguntas en función de las respuestas previas y datos externos:

   • Si detecta que el usuario viene de un comparador reputado, precarga datos
   • Si el usuario indica que tiene coche nuevo financiado, sugiere coberturas típicas

3. Recomendadores de producto
   A partir de unas pocas preguntas, el modelo sugiere entre 2-3 opciones claras, en lugar de bombardear con 15 variantes casi idénticas.

Esto tiene un impacto directo en:

• Mayor tasa de conversión en campañas de alto tráfico
• Menos llamadas al call center para dudas básicas
• Mayor satisfacción del cliente desde el primer contacto

En palabras llanas: si vas a invertir en una promoción agresiva, que el usuario no abandone justo en el último paso por una mala experiencia digital.

---

4. Detección de fraude en el ramo de Autos: imprescindible si promociones fuerte

Cada campaña de captación masiva trae un efecto secundario: aumenta el riesgo de fraude, tanto en la contratación como en los siniestros posteriores.

En el contexto español, algunos patrones habituales que la IA puede identificar mejor que las reglas clásicas son:

• Repetición de datos personales con variaciones mínimas entre pólizas
• Vehículos con historial de siniestros dudosos que reaparecen con nuevos tomadores
• Cambios sospechosos de cobertura poco antes de un siniestro
• Uso de direcciones o teléfonos compartidos por múltiples pólizas de alto riesgo

Cómo encajar la IA antifraude en el proceso

La clave es que la IA no bloquee el negocio, sino que priorice los casos que merecen revisión humana.

Un sistema bien entrenado puede:

• Asignar un score de riesgo de fraude a cada nueva póliza
• Conectar ese score con reglas de negocio (por encima de X, revisión; por debajo, emisión automática)
• Analizar fotos de daños en siniestros para detectar incoherencias

Esto es especialmente crítico en campañas con incentivo económico directo (como los 10 euros de BlackCheck):

• Evita la creación de pólizas "fantasma" solo para cobrar el incentivo
• Reduce los siniestros inflados o ficticios que aprovechan la masificación de negocio

Las aseguradoras que no tengan un módulo antifraude basado en IA integrado en sus campañas digitales van a pagar muy caro cada euro de descuento.

---

5. Tarificación personalizada: ganar en precio sin hacer dumping

Aquí está el punto donde la IA para seguros en España marca de verdad la diferencia: tarificar según el riesgo individual, no según la media del colectivo.

En Autos, esto ya no es ciencia ficción:

• Algunas entidades usan datos de conducción (telemática) para ajustar precio
• Otras combinan fuentes externas (tráfico, criminalidad, climatología) con datos propios
• Cada vez más compañías calculan el valor esperado de vida del cliente (LTV) para decidir cuánto pueden "invertir" en captación

¿Qué cambia en una campaña tipo Black Friday con tarificación inteligente?

En lugar de lanzar un 30% para todos o 10 euros para cualquiera que contrate:

• El algoritmo determina cuánto incentivo ofrecer para seguir siendo rentable por perfil
• Se ajustan garantías opcionales en paquetes inteligentes, no en un todo-riesgo plano
• Se pueden lanzar ofertas personalizadas por email o app a clientes con alta probabilidad de fuga, en lugar de quemar margen con todo el mundo

La realidad es simple: si no personalizas la tarifa, la promoción la financiáis tú y los buenos clientes para cubrir a los malos riesgos.

---

6. Cómo empezar: hoja de ruta realista para una aseguradora española

No hace falta ser una Big Tech para aplicar IA en seguros en España. Hace falta foco, buen dato y no intentar hacerlo todo a la vez.

Una hoja de ruta razonable para 2025 podría ser:

1. Fase 1 – Fundaciones de datos (3-6 meses)

   • Unificar fuentes internas: pólizas, siniestros, cobros, CRM
   • Definir identificadores únicos de cliente y vehículo
   • Mejorar la calidad de los datos de suscripción y siniestros

2. Fase 2 – Casos de uso de impacto rápido (6-12 meses)

   • Modelo de scoring de fraude en Autos
   • Ajuste de reglas de suscripción con soporte de IA
   • Chatbot especializado para soporte en contratación online

3. Fase 3 – Tarificación avanzada y personalización (12-24 meses)

   • Modelos de propensión a fuga y valor de vida del cliente
   • Tarificación dinámica en campañas estacionales (Black Friday, cambio de año)
   • Integración con telemática o datos enriquecidos cuando tenga sentido

La clave es medir. Cada campaña tipo Black Friday, BlackCheck o similar debería cerrarse con:

• Análisis de pérdida/coste combinado por canal y segmento
• Impacto del scoring de fraude en siniestralidad
• Efecto de la experiencia digital en la conversión

Ahí es donde la serie "IA para Seguros en España: Innovación Aseguradora" cobra sentido: la innovación no es el banner, es el motor de datos que hay detrás.

---

Conclusión: de la guerra de precios a la estrategia basada en datos

Promociones como BlackCheck seguirán existiendo, y está bien que existan. El cliente español ya espera ventajas especiales en noviembre, Navidad o antes de renovar su póliza de Autos. Lo que marcará la diferencia entre quienes ganan dinero y quienes solo compran volumen será el uso inteligente de la IA.

La combinación ganadora para 2025 y 2026 es clara:

• Suscripción automatizada robusta
• Experiencia digital asistida por IA
• Detección de fraude en tiempo real
• Tarificación personalizada orientada a valor de cliente

Si trabajas en una aseguradora, correduría o insurtech en España, la pregunta ya no es si debes aplicar IA a tus campañas de Autos, sino por dónde vas a empezar este año.

---

FAQ rápida: IA y campañas de Autos en España

¿Se puede aplicar todo esto sin cambiar el core asegurador?
En muchos casos, sí. Gran parte de los modelos de IA se pueden desplegar como capas externas que puntúan riesgos, clientes o siniestros y se integran por API.

¿Hace falta un gran equipo interno de data science?
Ayuda, pero no es imprescindible al inicio. Muchas aseguradoras están empezando con equipos mixtos: un pequeño núcleo interno que conoce el negocio y apoyo externo especializado.

¿Qué caso de uso aporta más retorno rápido?
En Autos, suelen ser tres: modelos antifraude, optimización de tarificación para colectivos concretos y asistentes digitales para reducir llamadas al call center en picos de campaña.