In season two of the Accenture Insurance Influencers podcast, we’re taking a deep dive into the world of insurtech. Every two weeks, we’ll share a new conversation with a VC, insurtech founder or thought leader. What are their views on the current and future state of the industry? Comment créent-ils le changement pour eux-mêmes ?
We’re kicking off season two with an interview with Scott Walchek from Trov. Vous connaissez peut-être Trov en tant que leader dans le domaine de l'assurance à la demande :faites glisser votre doigt vers la droite pour assurer votre reflex numérique ou vos skis avant vos vacances, et faites glisser votre doigt vers la gauche pour l'éteindre à votre retour.
As we learn in this episode, Trov has pivoted from its direct-to-consumer insurance app. Au lieu de cela, il utilise cette même capacité et l’applique aux voitures autonomes, notamment en partenariat avec Waymo, le développeur de véhicules autonomes. Dans cette interview, Scott révèle ce qu'il faut réellement pour être fondateur et entrepreneur de start-up ; the role of data, vision and serendipity in a start-up’s story; and the art and science of making a graceful pivot.
The following transcript has been edited for length and clarity.
Bienvenue sur le podcast Accenture Insurance Influencers. Je m'appelle Eagranie Yuh et aujourd'hui je parle avec Scott Walchek, fondateur et PDG de Trov. Scott has founded and successfully exited several tech start-ups, and was the co-lead investor and founding director of Baidu. Scott, bienvenue sur le podcast.
Merci. Super d'être ici.
Commençons donc par Trov. Can you give us a quick background on Trov and what it does?
Donc, en 2012, lorsque j’ai commencé, c’était autour de l’idée que les informations sur les choses que les gens possèdent ont une valeur énorme. L'idée était que si nous pouvions donner aux gens le pouvoir sur ces informations, si nous pouvions d'une manière ou d'une autre collecter ces informations pour le compte d'autrui et les stocker dans un référentiel personnel (nous l'appelions un Trov, comme un trésor), alors nous pourrions réellement libérer de la valeur sur quatre marchés, dont l'un était celui de l'assurance.
Cela nous a permis de devenir l'une des principales plates-formes technologiques d'assurance au monde, permettant aux gens de vivre, de se déplacer et de travailler de nouvelles façons.
What would be an example of data that’s locked up in something? Dites mon ordinateur :quelles données y sont verrouillées et qu'envisagez-vous que cela pourrait faire pour moi s'ils sont déverrouillés ?
Donc, au début, l'idée était que l'objet que je possédais, ou les métadonnées concernant cet objet, par exemple votre ordinateur portable, avaient une grande valeur personnelle ou financière. Nous nous sommes dit :« Eh bien, il y a toute cette valeur dans les choses que les gens possèdent, pourquoi ne pas être en mesure de suivre ces valeurs en temps réel ? » Par exemple, vous pouvez le suivre comme une classe d’actifs distincte, ce qui aura un impact sur les finances et le crédit. Create a new way for people to take advantage of that data.
Depuis, nous avons beaucoup bougé. Tout d’abord, nous avons orienté l’idée vers le secteur des personnes fortunées, pensant que c’étaient eux qui allaient en bénéficier le plus, car ce sont eux qui avaient le plus à perdre. Il est alors devenu évident pour nous qu'essayer de développer une entreprise dans ce sens, à l'échelle mondiale, était très difficile et très coûteux.
Avec le recul, nous sommes parvenus à une évidence, aujourd’hui rétrospective, à la compréhension évidente d’une nouvelle génération :celle des natifs du numérique. Tout ce qu’ils possèdent, tout ce qu’ils utilisent, qu’ils en soient propriétaires ou qu’ils y aient accès, est associé à une sorte d’échappement numérique. Et nous pourrions nous insérer dans l'échappement numérique, supprimer les frictions liées à l'aide aux gens pour collecter ces informations à mettre dans leur Trov, et nous pourrions ensuite leur donner des moyens d'en tirer parti.
Comme – voici le grand pont – comme les aider à protéger exactement ce qu'ils voulaient, quand ils le voulaient, pour la durée dont ils avaient besoin. Voilà donc le pont.
Je pense que l’une des choses intéressantes à propos de Trov est cette idée d’un natif du numérique qui n’a peut-être pas d’art ou de voiture flashy comme les clients fortunés, mais qui a un appareil photo, un ordinateur portable ou un smartphone. Pour eux, ce sont des biens précieux. Et je vous ai entendu parler de Trov en termes d’atomisation de l’assurance des objets. Pouvez-vous en parler un peu ?
Ouais. L’application la plus évidente était donc que si nous aidions les gens à gérer discrètement certains de leurs biens les plus précieux, en particulier pour les natifs du numérique qui possèdent moins de choses et se soucient plus de l’accès que de la propriété, alors les choses qu’ils possèdent sont vraiment importantes pour l’ensemble de leur style de vie. (Et d'ailleurs, cela s'est produit vers 2014, bien avant que l'insurtech n'existe.)
Et la proposition était :« Pourquoi ne nous alignons-nous pas sur la manière évidente dont les natifs du numérique gèrent leurs interactions avec les biens et services ? Donc à la demande, quelle que soit la durée, quelle que soit l'heure de la journée, qu'il s'agisse de divertissement, de services bancaires ou de restauration.
Et nous avons demandé :« Qu’est-ce qui nous empêche de faire cela avec l’assurance ? C’est ainsi qu’est née cette application qui, selon nous, devait être à la demande. Autrement dit, vous pouvez souscrire une assurance – une véritable assurance comme la perte, les dommages, le vol – souscrite n'importe où dans le monde pour n'importe quoi, mon ordinateur portable, mon appareil photo, etc. Et ensuite, ne l’activer que pour les moments où j’en avais besoin, ce qui était bien sûr complètement antithétique de l’assurance traditionnelle, qui protégeait les choses qui ne m’intéressent pas, quand je n’en ai pas besoin. Vous savez, les grandes politiques générales et autres.
Nous avons dit que cela devait être aussi simple que Tinder, aussi beau qu'Airbnb, et que tout devait être accessible sur un appareil mobile, depuis l'engagement jusqu'à l'évaluation des réclamations. C'est ainsi qu'est né cet artefact vraiment précieux de cette technologie sous-jacente que nous appelons aujourd'hui l'atomisation ou le désassemblage atomique de la chaîne de valeur de l'assurance.
Et croyez-moi, si nous avions su à quel point cela allait être complexe – cette chaîne de valeur de l'assurance, de l'engagement à la tarification en passant par la gestion des polices, la gestion des clients, le règlement des réclamations, le dépôt des réclamations, la business intelligence, etc. – je ne suis pas sûr que nous l'aurions fait dès le début.
Cette technologie pour soutenir ce moment unique d’assurance à la demande pour des micro-durées, a véritablement créé ces éléments constitutifs que nous appelons les atomes de l’assurance. Au-delà de l'application au sein de notre consommateur et de notre DTC [direct to consumer], ces éléments de base sont maintenant réassemblés dans ces cas d'utilisation plus intéressants et plus dynamiques au sein de l'assurance. Laissez-moi vous donner quelques exemples.
Ainsi, un trajet moyen en Uber dure 16 minutes, un trajet moyen en scooter est de sept minutes, le temps moyen qu'un individu passe à utiliser un Airbnb est d'un peu moins de trois jours, le tasker moyen de TaskRabbit ou de services similaires est d'environ deux heures et demie. The average Trov user was protecting a camera for just under three days. Nous appelons cela des épisodes de risque infiniment variables, et ils s'inscrivent entièrement dans les nouvelles méthodes, les nouvelles plates-formes de consommation rendues possibles par l'omniprésence de la technologie connectée.
Le risque ne change pas. Les gens cassent encore des choses, perdent des choses, se blessent. But the way that risk is being presented is really new. Et ce sont ces atomes de l'assurance, les atomes de la chaîne de valeur de l'assurance, que Trov a construits, qui sont désormais appliqués pour répondre spécifiquement à ces épisodes de risque infiniment variables qui sont modifiés ou déclenchés par des données ou des événements.
Ainsi, ce qui était autrefois le simple coup d’un humain pour activer l’assurance :un coup vers la droite pour allumer, un coup vers la gauche pour l’éteindre, pour une durée quelconque – nous appelons cela une micro-durée à la demande – est maintenant en réalité ces épisodes de risque infiniment variables qui sont activés et désactivés par les événements, par les données, par les voitures intelligentes, par les vélos amarrés et non amarrés, par les applications. It’s a very interesting proposition for the world that has changed because of connected technology.
I saw that recently, Trov expanded from the core offering—your on-demand service—and into other lines of business. Pouvez-vous en parler un peu ?
Ouais, bien sûr. Il s’agit plus d’une stratégie de mise sur le marché que de secteurs d’activité, car nous restons au service de l’essentiel, c’est-à-dire aider les assureurs historiques à être pertinents à l’avenir et aider les plateformes de consommateurs émergentes. Et non pas que ce soient nos clients, mais vous comprendrez comme les Waymos, comme les Ubers, comme les Airbnbs, comme les TaskRabbits et GoSpotChecks du monde. Each of them representing a different one of these columns of live, work, and move.
And our business is essentially around a B2B or a B2B2C approach. The B2B2C is on the incumbent side and I’ll talk about that in a minute. And the B2B is a more SaaS model empowering these consumer platforms.
Alors, ce qui ne concerne pas notre activité à l’avenir, après avoir parlé de cette application que les gens adorent – la micro-durée à la demande pour des articles uniques – nous la supprimons désormais dans le monde entier. Nous faisons cela parce que nous avons tiré tout ce dont nous avions besoin de cet engagement des utilisateurs, et nous avons construit toute la superstructure qui prend en charge cette micro-durée unique à la demande (que nous appelons maintenant des épisodes de risque déclenchés par des événements et infiniment variables). Et comme nous l'avons déjà dit, ces sous-particules atomiques sont en train d'être réassemblées pour répondre à ces nouvelles opportunités.
Alors à quoi ça ressemble ? Si vous pensez à Trov, vous pouvez penser à nous, assis entre un pont technologique offrant des milliards de dollars de capacité et répondant à des milliards de dollars de demande de couvertures d'assurance.
De ce premier côté de ce pont, avec la capacité, se trouvent les opérateurs historiques, et ceux-ci sont en difficulté – ils s’en sortent bien – mais ils connaissent les opportunités qui, pour eux, à l’avenir, consistent à fournir des capacités pour ces risques émergents, et ils sont actuellement confrontés à un moment Janus.
That’s Janus, the mythical god that has two faces, where half is looking forward and half is looking backward. The backward-facing folks are trying to modernize their core platforms, bring them into the 21st century. Et toutes leurs ressources informatiques y vont. Mais le visage prospectif de l'assurance Janus, si vous voulez, ces gens analysent comment ils peuvent rester pertinents pour une base de consommateurs émergente qui vit sa vie sur des appareils intelligents, a de nouveaux comportements et attentes de consommation, et ces nouveaux risques présentés par les nouvelles façons dont les gens vivent, travaillent et se déplacent.
Nous fournissons des produits pour la maison et l’automobile qui sont des produits complets en marque blanche. Ils sont mis sur le marché par d'autres – et je ne peux pas en parler tant qu'ils ne sont pas rendus publics – mais dans le monde entier, les compagnies d'assurance historiques, les banques et autres prestataires de services financiers qui proposent de l'assurance à leurs électeurs, sont des produits de location et de maison de Trov sous marque privée et nos produits automobiles personnels – dont personne n'a encore vu publiquement – qui sont construits sur bon nombre des composants de base dans lesquels nous avons investi auparavant.
On the other side of that bridge, with demand, are the consumer platforms like Waymo or Peugeot. We provide technology capability that recognizes the data, takes in data, and then modifies coverages to make insurance much more efficient. That makes these consumer platforms and their insurance managers much more efficient around risk identification and risk mitigation.
Un bon exemple est Peugeot, qui a relancé sa marque américaine dans un modèle de covoiturage avec plusieurs centaines de voitures à Washington D.C., et maintenant avec plusieurs milliers sur tout le territoire. Ils s'appellent Free2Move. You have a phone app, you walk up to a car, you type in a code and you open the door. And then you can drive away with a car, and you can use that car for a minute, an hour, a day, a week, a month–– whatever it might be. And those variations of time are key to being efficient.
Free2Move vous dira qu'ils se sont tournés vers le monde de l'assurance, et le monde de l'assurance a dit :"Nous vous donnerons une police d'assurance qui dure un an, mais c'est un prix standard de X milliers de dollars par voiture."
Ils sont venus voir Trov et Trov a dit :"Non, attendez une minute, ce sont des voitures connectées qui émettent beaucoup de données chaque seconde. Si vous nous fournissiez ces données, nous pourrions vous dire l'état de la voiture, si elle roule ou si elle est à l'arrêt. Nous pourrions également vous dire qui la conduit, si c'est l'un de vos préposés à l'entretien ou si c'est un consommateur." Et en raison de la matrice des différentes couvertures et des différents états de risque, l'empreinte de la couverture devient beaucoup plus efficace et donc moins coûteuse.
Nous obtenons donc 12 champs de données toutes les 10 secondes pour chaque voiture, et à partir de ces données, nous pouvons déterminer l'état de risque actuel de ce véhicule et apporter les ajustements appropriés aux couvertures. Et ils nous disent, simplement dans la perspective d'être plus efficaces financièrement, que nous leur faisons économiser au moins 30 % par rapport à l'assurance traditionnelle.
Sainte vache. J'ai beaucoup de questions. De combien de temps disposez-vous aujourd'hui, Scott ?
And I’ll tell you a story, but I don’t want to interrupt the…
Allez-y. Je veux entendre l'histoire.
C'était en 2015, je pense ; non, probablement 2016/17. We are a remote company, about 85 people, 90 people now. And we have a bunch of folks around the world and it’s hard to manage it. Nous essayons donc de les réunir une fois par an, pour une semaine de vision, d'engagement et de définition d'objectifs, qu'avez-vous, voyez comment nous allons.
And this was July, so about halfway through the year, and we’d set four or five—let’s call it five—audacious goals. Et je venais de faire le discours d’ouverture :où nous en sommes et comment nous allons ; onward troops, we’re doing great, don’t get off track. Voici les cinq choses que nous faisons cette année.
Ce soir-là, j'ai été invité à prendre la parole lors d'un dîner dans la Silicon Valley avec un groupe de dirigeants, et je me suis assis à côté de Loren Nickel, qui était à l'époque responsable des risques chez Alphabet, chez Google. Et il a entendu mon histoire à propos de Trov. And the next day he called me and said, “Hey I got some thoughts. Can you come meet me?”
So I go down and meet with him, I think that was a Thursday. Et il dit :« J'ai travaillé avec le monde de l'assurance autour de nos voitures robotisées, la plateforme Waymo », qui est désormais le premier système d'exploitation de véhicules autonomes au monde, et il a dit :« Nous avons essayé de comprendre comment les assureurs historiques actuels peuvent les protéger », et ici, il n'a pas utilisé ces mots, mais en langage Trov, « ces épisodes de risque qui sont présentés lorsqu'un passager est un véhicule autonome. »
Et il a dit :« En écoutant votre histoire, ne pouvez-vous pas prendre ce que fait un humain – c’est-à-dire glisser de l’avant et de l’arrière – et donner le même type d’engagement à l’intelligence d’un ordinateur, d’un robot ou d’un véhicule autonome ? I said, “Of course, that’s how it was designed.” And he says, “Well, we want you to do that for Waymo.”
So obviously we’re not going to say no to that, even though that we had no idea what the projected outcome would be. Mais ensuite, je suis retourné à l'entreprise le lendemain et je lui ai dit :"Vous vous souvenez de ces cinq choses sur lesquelles je vous ai dit de vous concentrer vraiment ? Il en est maintenant six."
Et cela a en fait donné naissance à l'idée de cette plateforme de base désormais appliquée à ces nouveaux risques :les nouvelles façons de vivre, les nouvelles façons de se déplacer à travers le monde et les nouvelles façons de travailler.
That’s a great story and I love how that sort of serendipity just happens. You do something and it turns into something else.
Pour en revenir au partage de voitures, je soupçonne qu'il y a probablement des acteurs historiques qui diraient :"Hé, mais nous avons passé tout ce temps à constituer ces données historiques qui nous permettent de comprendre le risque associé au conducteur et nous pouvons intégrer la télématique."
Can you tell me about your database or your modeling? Est-ce quelque chose que vous avez construit en interne ? Are you partnering with somebody to translate that data into a risk profile?
C’est une très bonne question. Permettez-moi de l'aborder de cette façon. Revenons à la déclaration initiale selon laquelle Trov permet de nouvelles façons de vivre, de travailler et de se déplacer. Le mot clé ici est le mot nouveau .
La différence entre les acteurs historiques est le risque connu par rapport au nouveau risque. Le risque connu signifie que nous disposons de beaucoup de données, que nous comprenons les habitudes de consommation, que nous comprenons la gravité et la fréquence des périls. Et par conséquent, nous pouvons le modéliser d’une manière qui correspond aux attentes existantes. Mais les nouveaux risques, c’est la clé. D'une manière générale, si vous preniez un opérateur historique et lui disiez :"Attaquons-nous à ces nouveaux risques", et qu'il réponde :"Excellent. Nous pouvons peut-être vous donner un peu de capacité naïve au début, mais donnez-moi un an, donnez-moi deux ans, et nous vous dirons avec le recul quelles pourraient être vos primes et quelles pourraient être vos attentes en matière de péril. "
Trov est différent. Nous collectons des données en temps réel et les modèles sont construits sur la base de données existantes. Et bien sûr, pour donner un prix initial, nous utilisons certains ensembles de données que nous pouvons obtenir. Nous examinons constamment les données, non seulement du point de vue de la gravité et de la fréquence, mais également des informations environnantes.
Par exemple, nous savons quand une voiture de cette flotte pourrait être rééquilibrée, et que la nuit dernière, ils ont équilibré un groupe de voitures et les ont placées dans une zone particulière, et il y avait une fréquence beaucoup plus élevée de vandalisme lorsqu'ils les garaient là. Nous pourrions dire :« Vous serez de meilleurs réducteurs de risques en déplaçant ces voitures d’un pâté de maisons ou deux plus bas, car la fréquence du vandalisme est plus faible. » Et nous pourrons leur dire dans six ou douze mois.
Ainsi, en collectant les données et en temps quasi réel, nos modèles et nos capacités utilisent ces données pour analyser les risques et être beaucoup plus efficaces. Oui, il y a la fréquence et la gravité des pertes. Mais nous pouvons également prédire :« Hé, écoutez, il semble que lorsque vous vous êtes étendu de Washington à d’autres territoires, votre fréquence ou votre gravité a augmenté », qu’avez-vous. Nous pouvons vous dire que votre prix va augmenter ou qu'il s'agit d'un pourcentage du prix auquel il faut s'attendre.
Par exemple, notre équipe vient de rentrer de Washington pour effectuer notre premier examen trimestriel des risques, ce qui est unique pour nous car nous ne sommes avec eux [Free2Move] que depuis peut-être quatre mois, et nous disposons désormais de suffisamment de données pour que nous puissions commencer à en faire des gestionnaires de risques beaucoup plus efficaces, ainsi que prédire l'évolution de leurs prix, ce qui en fait également de bien meilleurs gestionnaires d'entreprise.
C’est très intéressant pour moi car cela répond à certains des problèmes qui ont été soulevés avec cette explosion des insurtechs. D’une part, les insurtechs sont très douées pour voir ce que les opérateurs historiques ne font pas, ou peut-être pour voir les choses sous un angle légèrement différent et proposer une solution.
Mais l’une des principales critiques a été que, comme vous l’avez dit vous-même, la chaîne de valeur de l’assurance est extrêmement complexe et que les insurtechs ne savent pas toujours dans quoi elles s’engagent et peuvent donc faire des erreurs. Il me semble que Trov a surmonté bon nombre de ces défis. Je me demandais simplement si vous pouviez commenter cela, par exemple s'il y avait eu certains moments d'ampoule ? Avez-vous de très bons conseillers ? Comment parvenez-vous à naviguer dans cet espace assez complexe et à apporter cette nouvelle perspective ?
Super bonne question et j’aimerais pouvoir dire que nous les avons vraiment surmontées. Je pense qu’il est probablement plus exact de dire que maintenant, nous savons ce que nous ne savons pas. Est-ce que cela a du sens ?
Je pense donc que dans le passé, nous ne savions même pas ce que nous ne savions pas, et je pense qu’une partie de cette naïveté a servi notre avantage. Autrement dit, si nous avions connu toutes les complexités, les difficultés, les coûts, etc. Si nous avions connu l’ampleur du défi que représente la transformation ou même, oserais-je dire, le bouleversement de cette industrie vieille de près de 300 ans, je ne pense pas que nous l’aurions relevé. J'aurais certainement été beaucoup plus circonspect. Mais je pense que les choses que nous avons apprises et qui sont probablement maintenant rétrospectives, sont vraiment évidentes.
Tout d’abord, nous avons décidé que notre modèle économique serait le B2B et le B2B2C. Nous mettons donc fin à nos activités de vente directe aux consommateurs. Maintenant, pourquoi ? C'est principalement parce que l'introduction d'une nouvelle marque et de nouveaux comportements de consommation dans un marché bien établi est peut-être l'entreprise la plus – maintenant évidente – mais la plus coûteuse et la plus difficile à réaliser pour toute entreprise.
À cela s’ajoute la relation inhérente des consommateurs avec les assureurs, qui repose sur la confiance, et la confiance se gagne au fil des années. Ainsi, introduire une nouvelle marque au sein d’une « industrie de la confiance » bien ancrée, si vous préférez, est encore plus difficile que s’il s’agissait simplement d’une entreprise de produits de consommation. Nouvelle marque, nouveau comportement donc le risque CAC [coût d'acquisition consommateur] est exceptionnellement élevé.
Si vous prenez cela et notre proposition, qui était :protégez votre montre intelligente pour les moments qui, selon vous, en valent la peine, ou votre équipement photo coûteux, l'économie de l'unité s'est avérée insupportable pour nous, même à grande échelle. Capturer un individu, le former à s'engager dans l'assurance au moment où il en ressentait le besoin, c'était une proposition qui, avec le recul, était évidente maintenant et qui allait être difficile.
L’économie de l’unité était peut-être :« Je protège ma montre ou quelque chose d’autre de valeur pendant une journée. » Cela représente 31 cents de prime brute émise. Même si je le garde pendant une semaine, il y a peut-être 1,50 $ de GWP. Et peut-être qu'ensuite je le casse et maintenant nous avons une perte de 500 $ ou quoi que ce soit. Vous pouvez voir que la situation économique serait sens dessus dessous, mais nous ne le savions pas et je pense que personne ne le savait. En fait, personne n’avait jamais appliqué à la demande une assurance micro-durée sur des objets isolés. Encore une fois, ce sont les fondements précieux qui voient désormais la vie dans d'autres risques.
Mais la première chose était donc :comment pouvons-nous nous débarrasser du CAC ? Comment pouvons-nous nous décharger de cet énorme coût d’acquisition du consommateur qui revient essentiellement à attirer quelqu’un vers un risque plus important – appelez-le propriétaire, automobile, locataire, peu importe – ce sera le même coût pour attirer quelqu’un vers cette assurance de micro-durée à la demande. Alors d'abord, comment fait-on cela ?
La deuxième est :qu’en est-il du risque de bilan ? Nous avons toujours dit que nous ne voulions pas prendre de risque de bilan. Nous ne voulions pas devenir un assureur – un assureur full-stack – donc nous avons adopté une autorité de réglementation très légère en Australie et au Royaume-Uni et une autorité un peu plus lourde aux États-Unis. Et cela représente en fait des années d'apprentissage :plus vous détenez d'autorité réglementaire, plus vous êtes proche de la prise de risque, plus vous avez de contrôle sur l'expérience utilisateur.
Nous avons donc décidé de vivre ce que nous appelons « dans le filet de la pile revenus/GWP ». Soit nous déchargerons les coûts d'acquisition des consommateurs sur les opérateurs historiques qui comptent déjà 30 millions d'utilisateurs actifs mensuels et ont bâti la confiance au fil des années, et ils pourront proposer nos produits basés sur le modèle Trov – proposer notre produit à leurs consommateurs. Ou nous allons simplement intégrer notre technologie avec une capacité sous-jacente, intégrée dans les plates-formes grand public qui ont déjà un public de consommateurs fidèles, puis nous décharger des risques CAC sur cela.
Et dans le même temps, nous allons accroître le degré d’autorité réglementaire, tout en transférant le risque ultime du bilan aux opérateurs historiques ou aux opérateurs, comme une MGA. Mais nous allons plus loin vers une autorité réglementaire un peu plus lourde, afin que nous puissions contrôler davantage l'expérience utilisateur tout au long du chemin. Cela a du sens ?
Cela a tout à fait du sens et je suis émerveillé par la volonté de changer d’offre après le lancement assez public de l’offre à la demande en tant qu’offre directe au consommateur. Qu'y a-t-il dans l'anatomie de Trov, qui vous permet de vraiment l'examiner et de dire :« Hé, ça ne marche pas », et entre-temps d'avoir développé ces autres capacités et de dire « Eh bien, en fait, voici l'opportunité ». Pouvez-vous parler un peu de ce processus ?
Ouais. Excellente question, en fait. C’est à la fois, quel est le mot, labyrinthique. C’est très non linéaire et j’aimerais pouvoir dire que nous le savions à tout moment, mais ce n’est pas le cas. Nous avons introduit la catégorie de l'assurance à la demande et c'est en fait une véritable catégorie dont nous sommes très fiers, mais l'application de l'assurance à la demande est en réalité vue de différentes manières.
Donc, la façon dont nous traitons cela est, bien sûr, très décevante en interne. Dans le tissu de Trov se trouve l'idée qu'avec tout ce qui est nouveau, votre point de départ ne sera presque jamais celui où vous finissez.
C'est maintenant ma sixième startup et je peux raconter histoire après histoire, chacune d'elles, où nous avions dit que ça allait être ça et nous nous sommes retrouvés ici. Et dans certains cas, ils ne sont même pas dans le même univers.
Une histoire est que nous avons créé une entreprise en 19 – oh, je déteste le dire – 1996, en créant une plate-forme de contenu push, aux débuts d’Internet, qui permettrait de diffuser du contenu de marque auprès d’une base d’abonnés. Quatre mois après avoir collecté des fonds pour ce qui était essentiellement un modèle intégré à Internet Explorer 4.0, j'ai dû littéralement me tourner vers mes investisseurs en capital-risque (à l'époque, il s'agissait de John Fisher et Tim Draper) et leur dire :« Écoutez, ce dans quoi nous avons investi n'est pas ce que nous allons faire. »
Et environ trois mois plus tard, j'ai eu l'idée d'une plate-forme technologique de recherche d'achats, qui est devenue la plate-forme technologique de recherche d'achats la plus populaire, qui a ensuite été vendue pour un avantage significatif pour tous mes investisseurs. Mais ce n'était même pas le même univers, où nous avons commencé et où nous avons fini.
Ce n'est pas le cas pour Trov. Trov a commencé par perturber l'assurance. En fait, cela a commencé en perturbant la gestion de l'information sur les choses, puis s'est tourné vers l'assurance comme premier exemple de la manière dont cela pourrait se manifester, puis au cours des trois dernières années, nous avons été déçus, voyant la croissance ne pas aller là où nous le souhaitions, et certainement les performances de souscription n'étant pas dans la position que nous souhaitions.
Reconnaître, cependant, que le monde change autour de nous, que les nouvelles façons de vivre, de travailler et de se déplacer présentent essentiellement la même chose, à savoir ces épisodes de risque de taille micrométrique et infiniment variables – ce qui est en réalité la même chose que la micro-durée à la demande. Au lieu d’être à la demande avec un humain, c’est à la demande avec une machine ou d’ordinateur à ordinateur. Et c'est devenu "Oh wow".
Et puis, bien sûr, je vous ai raconté l'histoire de Waymo, puis d'autres qui sont venus nous voir et nous ont demandé :« Pouvez-vous faire la même chose dans plusieurs catégories de risques différentes ? »
Et c’est désormais devenu, à notre avis, un modèle économique vraiment très solide pour nous. Et c’est vraiment cette capacité à encourager vos 90 personnes qui mettent tout leur cœur et leur âme dans une seule direction. En étant vraiment clair et transparent, voici par où nous avons commencé, voici où l’opportunité existe et voici comment nous allons devoir pivoter. S'assurer que les gens se sentent appréciés et valoriser la contribution qu'ils ont apportée auparavant, mais aussi leur donner beaucoup d'encouragement quant à un avenir qui leur est fidèle, pour ce dans lequel ils ont investi.
C'est génial. L’aspect culturel est également important.
Vous avez mentionné que vous aviez eu ce grand rendez-vous en 2016, vous aviez cinq buts audacieux, qui se sont avérés être six. Et il me semble que Trov est une entreprise très informée sur les données. Comment hiérarchiser toutes les informations qui arrivent, discerner parmi les opportunités dont je suis sûr que les gens disent :« Hé, pourquoi n'essayez-vous pas cela avec l'énorme quantité de données – pardonnez le jeu de mots – que vous devez avoir à votre disposition. Comment parvenez-vous à comprendre cela, à établir des priorités et à trouver une voie à suivre ?
Oui, donc deux questions :une sur les données et ce que les données signifient pour nous. De toute évidence, l’assurance est le secteur du Big Data le plus ancien et le plus important au monde. Et je pense que la première chose que les données font pour nous, c'est de nous permettre de reconnaître les changements d'état du risque d'un utilisateur ou d'un véhicule. Les données nous donnent cette opportunité de passer de la simple réduction du risque ou de la capacité à évaluer le risque, à devenir réellement des prédicteurs de risque.
Et je pense que c’est une tendance très importante pour nous, où nous sommes très conscients de la façon dont nous construisons et dont nous capturons les données. En fait, pour ceux qui commercialisent nos produits full-stack, nous exigeons que nous obtenions des données anonymes afin de pouvoir éclairer nos modèles – pour soutenir, bien sûr, de meilleurs prix, mais aussi commencer à construire des modèles qui aident nos partenaires à être de meilleurs atténuateurs de risques, de meilleurs gestionnaires de risques et de meilleurs prédicteurs de risques.
Vous avez donc 100 % raison :de plus en plus de données sont placées au cœur de la manière dont nous construisons nos produits et dans la manière dont nous apportons de la valeur à nos partenaires.
L’autre partie de cette question concernait la manière dont nous établissons les priorités. C'est en fait assez simple. Nous avons collecté 114 millions de dollars. So I like to say we have a 114 million reasons for us to be a profitable enterprise. Finding the right model to achieve that in a reasonable amount of time, that helps us choose priorities.
So a great example would be, we have this terrific relationship with Waymo. They are by far the world’s recognized leader in autonomous vehicle (AV) operating systems and capabilities. They’ve just recently announced their expansion with Nissan and Renault around the world. Our opportunity with them is to continue to grow, as they grow in the US and elsewhere and as they expand with others. That relationship allows us then to be formidable within the emerging world of a AV.
A priority for Trov would be to build the capability, build the brand awareness, build the relationships where we can in fact be central, be core in the world of connected fleets. Be core—actually we say “win” the future of autonomous vehicle protections—whether that be for the hardware itself or for the passengers within it. Right now we’re just the passengers.
So we think that that helps us prioritize. It gives us a narrative about, “How do we make that one decision over another?” and as you said, and you’re absolutely right, we’re getting probably 30 or 40 opportunities coming to us of varying sizes. Again, many of these are very new. For example Waymo––obviously I can’t talk about what value they’re bringing us and what have you––but certainly their exponential growth is still well ahead of them, maybe a few years out if not further, which means we have to invest in the relationship and the technologies and embedding. They have over 100 people trained in using our capabilities today.
That’s an investment because the payoff right now isn’t equal to the investment we’re making. I say that relationship with them is fantastic and it’s going to, over time, be terrific for us. But the investment is that we really have to have a vision for the future, what we can own based on our current capabilities. That helps us decide about how one thing is more important than another.
That’s great Scott. Merci. So what I’m getting is that Trov started in one place, ended up in another and that we can expect a lot more out of the company.
We call these micro-pivots. We still are a big data play, we’re still bringing the value of a unique user engagement around these micro-moments of protection. How it’s being manifest is either within someone else’s user journey or within our full-stack user journey that’s taken to market under another person’s brand. I think that’s so critical to our story today.
Scott, this has been such an interesting conversation. Thank you so much for taking the time to share your thoughts with us.
My delight. Thank you.
In this episode of the Accenture Insurance Influencers podcast, we talked about:
For more guidance on innovation:
Join us in two weeks as we share an interview with Caribou Honig, the co-founder and chairman of InsureTech Connect (ITC). We’ll be looking at trends in insurtech and get a preview of what to expect at ITC 2019. In the meantime, catch up with season one of the podcast, including topics like self-driving cars, artificial intelligence (AI), anti-fraud technology, and innovation and inclusion.
Contact us if you’d like to be a guest on the Insurance Influencers podcast.
