Qualidade de indicadores em seguros – Parte 1

9 Dezembro, 2018 Por Jessica

Como avaliar a qualidade de indicadores no mercado de seguros?

Decisões estratégicas direcionadas por dados têm se tornado cada vez mais um diferencial no contexto de alta concorrência combinado ao amplo aumento de capacidade computacional para organizar dados e extrair informações deles. No post de hoje mostraremos que não basta ter dados e indicadores: a qualidade do indicadores são tão importante quanto ele em si.

Criamos o Data Insurance exatamente para ajudar neste ponto.

É comum encontrarmos notícias sobre tendências e expectativas de crescimento (entre outras variáveis) do mercado securitário e os grupos econômicos que o integram. São indicadores importantes para tomada de decisão de executivos que compõe o board das grandes empresas do setor. Contudo, as informações divulgadas nem sempre apontam os métodos usados para chegar a tais indicadores ou, pressuponho, se baseiam em métodos estatísticos bastante simples que num contexto mais complexo como de um grande mercado podem perder muito em qualidade.

O mercado de seguros brasileiro no geral carece de fontes para análises econômicas e estatísticas e, com isso, muitos dados são divulgados com imprecisões metodológicas e a qualidade dos indicadores não é verificada antes de sua divulgação ou uso. O grande problema disso está no risco de decisões e estratégias serem feitas com base em indicadores imprecisos ou fortemente enviesados por erro de método.

Para ajudar executivos do setor a filtrar as informações, preparei um estudo de caso no qual ilustrarei:

  • Como executivos do setor de seguros podem:
    • identificar o tipo de dado e indicador usado em determinadas matérias jornalísticas, projetos ou planos estratégicos;
    • saber o que cada tipo de dado e indicador consegue e não consegue informar, sem sub ou superestimar efeitos e conclusões;
    • validar a qualidade de determinado dado ou indicador para aplicação prática nas decisões e estratégias.

Com isso, espero munir você, executivo de seguros, de conceitos primordiais para evitar decisões imprecisas e até prejudiciais a sua empresa por uso de informações não adequadas.

O que você encontra em jornais, projetos e planos estratégicos

Antes de começarmos nosso estudo de caso, é bacana conhecer os tipos de informações com que você pode se deparar ao ler jornais e colunas especializados em Economia. Também aparecem recorrentemente na formulação de projetos e planos estratégicos.

  • Análise descritiva: traz uma fotografia do passado, por meio de tabelas, gráficos, painéis etc. Permite observar padrões, identificar a composição e distribuição de variáveis.
  • Tendências e Previsões: traz indicadores para mensurar tendências futuras e com isso construir previsões.
  • Relações e Causalidade: demonstra como uma coisa se relaciona com outra e busca identificar se uma coisa causa a outra.

Hoje focaremos em Análise descritiva . Nos próximos dois posts falaremos separamente de Tendências e Previsões e Relações e Causalidade. Acompanhe todas as leituras, prometo que ajudarão no seu dia a dia na gestão de sua empresa ou departamento 🙂

Vamos a nosso estudo de caso!

Estudo de caso: Grupo Porto Seguro

Imagine que uma seguradora deseja mapear como estão alguns de seus concorrentes e, dentre esses, escolhe o Grupo Porto Seguro. Para efeitos deste breve estudo, consideraremos somente as seguradoras do grupo, quais sejam: PORTO SEGURO CIA DE SEGUROS GERAIS, PORTO SEGURO VIDA E PREVIDÊNCIA S/A., AZUL COMPANHIA DE SEGUROS GERAIS e ITAU SEGUROS DE AUTO E RESIDÊNCIA.

Ela buscará informações sobre essas empresas nos jornais e revistas especializadas, bases de dados públicas disponíveis etc.

Informações descritivas

Suponha que num primeiro momento, ela se depara com o gráfico abaixo.

Ele mostra a evolução do prêmio direto do Grupo Porto Seguro de 1995 à agosto de 2018, em valores reais de ago/2018 (IPCA). É um gráfico meramente descritivo: em cada mês do ano, mostra como se comportou a produção do grupo Porto de forma agregada (área cinza) e em cada seguradora individualmente.

A partir deste gráfico, o leitor conclui que o Grupo Porto Seguro:

  • Grupo Porto Seguro cresceu de 1995 a agosto de 2018;
  • Grupo dependia majoritariamente da Porto Seguro Seguros Gerais até 2005, quando a partipação da Azul Seguros e Porto Seguro Vida e Previdência começam a crescer;
  • Em 2010 o grupo cresce a partir da compra da seguradora Itaú Auto RE.

Quais cuidados ter com informações descritivas?

O gráfico acima traz muitas informações. Mas também não traz muitas outras. Esse é o primeiro cuidado a ser ter com qualquer análise estatística com que se deparar: O que este dado consegue e não consegue nos dizer? As duas coisas são igualmente importantes.

Chamamos de análise exploratória aquela que busca observar padrões e organizar a visualização dos dados para termos insights e ideias. No geral nos ajudam a visualizar e descrever comportamentos e padrões passados. Também são excelentes para entender como as coisas (recursos, pessoas etc.) estão distribuídos, o quanto variam e encontrar características “veladas” e uteis para o negócio.

Um albúm fotográfico: É como olhar um album de fotos. Ao folhear o álbum de meu casamento, consigo construir uma narrativa de como foi aquele dia do ínicio ao fim. Olhando com cuidado cada foto, posso identificar características de quem compareceu no dia (Mais homens ou mulheres? Mais familiares ou amigos?), quem bebeu mais do que devia (Quantos estavam com bochecas vermelhas? Quem estava se apoiando nos outros para não cair?), descrever quais foram os pratos e sobremesas servidos (Mais frios ou mais quentes? Quantas variedade?), as cores da decoração, etc.

Veja… Por melhor que seja o albúm, ele não é capaz de dizer absolutamente a partir do fim da festa. Ele não diz se após alguns meses meu marido e eu continuamos juntos (continuamos hehehe!!!), se tivemos filhos, se adotamos animais, se engordamos (sim!), etc.

De volta a nosso estudo de caso: Assim como não parece razoável descobrir essas informações olhando as fotos do casamento, não se deve extrapolar análises descritivas para além do que elas são: descritivas rs!

Por isso, a principal dica aqui é: Quando encontrar informações descritivas em jornais ou projetos, lembre-se que está observando uma fotografica estática.. Para dar movimento a esses dados, é necessário mais do que uma foto (entraremos nesse ponto na parte 2).

Portanto, ao se deparar com análises descritivas, lembre-se que:

  • Conseguem:
    • Descrever movimentos e comportamentos passados;
    • Identificar padrões, medidas centrais (por exemplo, média);
    • Identificar variabilidade (por exemplo, variância);
    • Dar insights e ideias a serem testados com outros métodos.
  • Não conseguem:
    • Estimar com precisão tendências e previsões futuras;
    • Estimar com precisão a relação entre diferentes variáveis;
    • Para esse tipo de coisas, precisamos explorar assuntos tratados na Parte 2 e 3.

Exemplos

Para tornar isso mais tangível, observe novamente o Gráfico acima.

Consegue: Ele nos diz que o Grupo Porto Seguro vem crescendo desde 1995; que até 2005 sua produção era majoritariamente puxada pela PORTO SEGURO CIA DE SEGUROS GERAIS, quando inicia-se um crescimento da produção e participação da AZUL COMPANHIA DE SEGUROS GERAIS e PORTO SEGURO VIDA E PREVIDÊNCIA S/A.; que a compra da Itaú Auto RE em 2010 foi responsável pelo aumento gigantesco da produção do Grupo naquele ano; que em 2015 a Itaú Auto RE sofre uma queda significativa a ser investigada.

Não consegue: Ele não nos diz se a produção do Grupo Porto ou de cada seguradora individualmente tenderá a crescer ou diminuir nos próximos anos; qual a produção esperada para os próximos anos; se a participação de cada seguradora dentro do Grupo mudará. Podemos imaginar cenários e fazer suposições, mas o Gráfico em si não afirma nada disso.

Para o que posso usar análises descritivas?

Análises descritivas são importantíssimas para entendermos como as coisas são/estão e disso tirar insights e persepções úteis para investigações mais profundas.

Algumas perguntas que a análise descritiva pode responder, por exemplo:

  • Dentre as companhias do Grupo, qual puxou mais o crescimento do Grupo a cada ano?
  • A produção do Grupo sofre com sazonalidade? Essa sazonalidade tem o mesmo padrão entre as seguradoras do Grupo?
  • Quanto cada seguradora representa do Grupo a cada mês/ano/década? Como essa composição mudou no tempo?
  • Qual a produção média de cada seguradora por mês?

A título de ilustração, veja o painel abaixo. Ele mostra a relação entre sinistros indenizados versus prêmios diretos a cada mês de 1995 à agosto de 2018. Em outras palavras, qual a relação entre sinistros indenizados e prêmios emitidos.

Num primeiro olhar, eles nos trazem um insights: Para a PORTO SEGURO CIA DE SEGUROS GERAIS e AZUL COMPANHIA DE SEGUROS GERAIS a relação entre sinistros indenizados e prêmios diretos é menos dispersa do que nos casos da ITAU SEGUROS DE AUTO E RESIDÊNCIA e PORTO SEGURO VIDA E PREVIDÊNCIA S/A.. Uma consequência disso seria que a gestão da sinistralidade nas duas primeiras tende a ser mais precisa que nos dois últimos, onde há muita variabilidade entre os dados.

A linha tracejadas mapeia o pontos exatos onde valores de Sinistros indenizados são iguais as Prêmios Diretos em determinado mês. Pontos na área imediatamente acima desta reta, indicam que naquele mês a seguradora arrecadou menos prêmios do que pagou sinistros. Pontos abaixo da reta, mostram que a seguradora arrecadou mais prêmios do que pagou sinistros. Vemos que dentro do Grupo apenas a Itaú teve meses nos quais a carteira trouxe prejuízo.

Por outro lado, se queremos nos aprofundar nesses dados, é necessário identificar outliers (veja no gráfico da Porto Vida, como um único outlier distorce toda a série), quebras estruturais (veja no caso da Itaú, a enorme lacuna entre 100 e 200 milhões em prêmios), entre outros pontos.

Em outro momento podemos explorar aqui no blog do Data Insurance alguns cuidados para quem quer avaliar análises descritivas. Importa neste momento apenas demonstrar que ela tem grande potencial, desde que respeitadas sua limitações e tomados cuidados na formulação de hipóteses a partir deles.

Próximos passos:

Você deve estar pensando: A maioria das notícias que leio nos jornais não trazem apenas análises este tipo. Eles falam em “previções”, “expectativas”, “tendências”. Há ainda matérias que falam em causalidade: “determinada mudança causou esta outra mudança” e assim por diante. Trataremos deste tipo de matéria na Parte 2 e Parte 3 – confira!