What Wins In Fintech: Distribution Or Data?



successful startups had at least one of the three Ds – distribution, data, and delivery – and which is most important? Which of the three Ds is most important? Which of the three Ds is most important? Which of the three Ds is most important? Which of the three Ds is most important? Which of the three Ds is most important? Which of the three Ds is most important? Which of the three Ds is most important? Which of the three Ds is most important? Which of the three Ds will lead to more consistent multi-billion-dollar outcomes?


成功したスタートアップには、3つのDSの少なくとも1つがありました – 分布、データ、配信 – が最も重要ですか?3つのDSのどれが最も重要ですか?3つのDSのどれが最も重要ですか?3つのDSのどれが最も重要ですか?3つのDSのどれが最も重要ですか?3つのDSのどれが最も重要ですか?3つのDSのどれが最も重要ですか?3つのDSのどれが最も重要ですか?3つのDSのどれが最も重要ですか?3つのDSのうち、より一貫した数十億ドルの結果につながるものはどれですか?


Is it distribution or data that matters more? Coming out of two big fintech conferences this month (Insuretech Connect and Money 2020), it’s clear that fintech is evolving – but it’s not clear which evolutionary approach will dominate. Startup innovation seemingly bifurcates around a choice: to either build towards either a distribution advantage or a data advantage in the insurance industry. In 2020, I wrote about the unique attributes of a successful fintech company, or the “3 Ds” :– distribution, data, and delivery. I argued that successful startups had at least one of the three, and particularly one of the first two: distribution or data. The best had more than one. Some even had a trifecta of all three.

もっと重要な分布またはデータはありますか?今月、2つの大きなフィンテック会議(InsureTech Connect and Money 2020)から出て、Fintechが進化していることは明らかですが、どの進化的アプローチが支配するかは明らかではありません。スタートアップのイノベーションは、選択肢の周りに分岐しているように見えます。保険業界の配布優位性またはデータの優位性のいずれかに向けて構築することです。2020年に、私は成功したフィンテック会社のユニークな属性、または「3 DS」: – 配布、データ、および配信について書きました。私は、成功したスタートアップには3つのうち少なくとも1つ、特に最初の2つのうちの1つである分布またはデータがあると主張しました。最高の人には複数ありました。3つすべての三連を持っていた人もいました。

But which of the Ds is most important? Which will lead to more consistent multi-billion-dollar startup outcomes? Let’s start with a few considerations. I promise I will provide an answer at the end of the article.


Some customer bases are easy to reach via easily accessible channels like social media or online television. Over 85% of millennials make purchases online and influencers, reviews, and social recommendations are a big driver to decisions. Others are easy to reach via readily built existing channels – think the broker channel for car or auto insurance. Some audiences are harder to reach. The elderly may not be on social media. Medium-sized businesses face more esoteric risks like climate business insurance. You get the idea.


As a broad simplification: when the customer base is easier to reach (and willing to switch), a long-term distribution advantage matters less. When the customer is hard to reach, a distribution advantage is key. Certain products have well understood parameters and dimensions. They are easily comparable between companies. Car insurance and bank accounts are clear examples. These of course also tend to be more easy to distribute (e.g. online or via established channels).


A distribution advantage in commoditized products is harder to achieve. The playing field can be leveled in online acquisition (e.g. bank accounts) or broker channels (e.g. car insurance). That’s why brand matters a lot. No surprise, to get awareness, Geico spends $2 billion on marketing every year.


In more commoditized products, a data advantage can be used to build an edge. For example, companies like Root promised to underwrite based on differentiated data (driving behavior). But unless the new data creates a massive underwriting advantage in commoditized categories, ultimately distribution still matters. This allows specialized players to better price the customers it seeks, and gain market share.


More specialized products will allow providers to exert greater pricing power. No surprise specialty insurance lines have much lower loss ratios and higher profitability. There are of course several nuances here. Is there a willingness to experiment with new products? What do switching costs look like (e.g. switching bank accounts and credit cards is challenging because of auto-pays creating stickiness)? How important is brand loyalty? In a changing world, new risks and new needs evolve. Some are on the horizon today, notably cyber and climate. In insurance, new risks lead to new questions: how will losses manifest themselves? How big will they be? Who will be affected? What behaviors today will shift losses in the future? Unfortunately, these are massive black holes without clear answers. If the product were available at affordable prices, often customers would clamor for it to mitigate this uncertainty. But if priced incorrectly, they could create huge challenges for the insurer. That’s why data in uncertain situations matters more. That’s one of the reasons parametric climate is on the rise. As Nick Cavanaugh, the CEO of Sensible Weather explains it: “The availability and fidelity of remote sensed data – increasingly originating from satellites – combined with highly resolved computational models and scalable data processing architectures has made many parametric products feasible for the first time. Purely data-driven risk products can now provide accurate coverages while dramatically increasing cost and operating efficiency.” Parametric simplifies and controls the risk equation (e.g. Descartes in the corporate space and Sensible Weather in travel). But ultimately, these companies are built on a data advantage.

より専門的な製品により、プロバイダーはより大きな価格設定力を発揮できます。驚きの専門保険ラインは、損失比がはるかに低く、収益性が高くなります。もちろん、ここにはいくつかのニュアンスがあります。新製品を試す意欲はありますか?切り替えコストはどのように見えますか(たとえば、銀行口座やクレジットカードを切り替えることは、自動車が粘着性を生み出すために困難です)?ブランドの忠誠心はどれほど重要ですか?変化する世界では、新しいリスクと新しいニーズが進化します。今日は地平線上にある人もいます。特にサイバーと気候です。保険では、新しいリスクが新しい質問につながります。損失はどのように現れますか?彼らはどれくらいの大きさになりますか?誰が影響を受けますか?今日のどの行動が損失を変えるでしょうか?残念ながら、これらは明確な答えのない巨大なブラックホールです。製品が手頃な価格で利用可能であれば、多くの場合、顧客はこの不確実性を軽減することを叫ぶでしょう。しかし、価格が誤っていれば、保険会社に大きな課題を引き起こす可能性があります。そのため、不確実な状況のデータがさらに重要です。これが、パラメトリックな気候が増加している理由の1つです。 Sensible WeatherのCEOであるNick Cavanaughが次のように説明しています。「衛星からますます登場するリモートセンシングデータの可用性と忠実度は、高度に解決された計算モデルとスケーラブルなデータ処理アーキテクチャと組み合わせて、多くのパラメトリック製品を初めて実行可能にしました。純粋にデータ駆動型のリスク製品は、コストと運用効率を劇的に増加させながら、正確なカバレッジを提供できるようになりました。」データの利点。

Some products have low margins. For example, the average loss rates in auto insurance are between 60-70% (and in some cases over 100%). For ACA healthcare plans, it is mandated to be 80%. Other categories like extended warranty insurance are far more lucrative, with 50-60% profit margins, inclusive of loss and also management expense! When the margin is lower, the margin of safety is as well. As a result, data matters more in underwriting to ensure that in low margins profits can exist. Conversely, when margins are high there is room for error. There needs to be data, but through distribution, with a large enough margin for error, the data set can be built over time. Some products are more or less regulated. For example, in home insurance, there are restrictions on how much an insurer can increase pricing year over year. If you’re in a region with changing weather patterns (e.g. California fires or Florida floods) – or mispriced your policy for any reason – it makes it far harder and costlier to fix the mistake. In ACA plans there is a minimum loss ratio of 80%. If you don’t hit it, you are penalized. Without diving into the benefits and trade-offs of the regulation (generally speaking, I am for consumer protection), the more limits of regulation there are on pricing and pricing modification, the more data matters. Embedded financial services – by selling a financial product as part of a broader offering – has a built-in distribution advantage. This is the core value proposition. So by nature, the distribution advantage of the original product or company matters the most. Embedded fintech also has a twist. It can enhance or improve the original product. Spot insurance includes health insurance as part of a ski lift ticket. In the event of an injury, the care experience is smoother and integrated (and free). And if the embedded insurance offering helps improve sales conversion, the parent business can monetize in different ways (regardless of the profitability of the insurance product). For lending, this is one of the key incentives merchants have to implement buy-now-pay-later. The unsatisfactory answer of course is that it depends. In my role as a venture capitalist, I gravitate towards businesses with unique distribution advantages, but where a data moat can be built over time through experience and scale. This is one of the advantages of embedded financial services for instance, as well as emerging risk categories with great potential for dislocations (and creation of multi-billion dollar businesses). These include new risk areas (e.g. cyber) or changing ones (e.g. climate). However, your answer to the same question will depend on your strategy and business model.

一部の製品はマージンが低いです。たとえば、自動車保険の平均損失率は60〜70%です(場合によっては100%を超える場合もあります)。 ACAヘルスケアプランでは、80%であることが義務付けられています。延長保証保険のような他のカテゴリは、はるかに有利であり、50〜60%の利益率があり、損失や管理費を含みます!マージンが低い場合、安全縁も同様です。その結果、データは引受においてより重要であり、低いマージンで利益が存在するようにします。逆に、マージンが高い場合、エラーの余地があります。データが必要ですが、分布を通じて、エラーに十分なマージンがあるため、データセットは時間の経過とともに構築できます。一部の製品は多かれ少なかれ規制されています。たとえば、家庭保険では、保険会社が前年比で価格設定を引き上げることができる量に制限があります。気象パターンが変化している地域(カリフォルニアの火災やフロリダの洪水など)にある場合、または何らかの理由でポリシーを誤って価格設定している場合、間違いを修正するのがはるかに難しくて費用がかかります。 ACAプランでは、最低損失比が80%です。あなたがそれを打たないなら、あなたは罰せられます。規制のメリットとトレードオフに飛び込むことなく(一般的に言えば、私は消費者保護のためです)、価格設定と価格設定の変更に関して規制の制限が増えれば、データが増えます。埋め込まれた金融サービスは、幅広い製品の一部として金融商品を販売することにより、配布の利点が組み込まれています。これがコアバリュー提案です。したがって、本質的には、元の製品または会社の流通の利点が最も重要です。埋め込まれたフィンテックにもひねりがあります。元の製品を強化または改善できます。スポット保険には、スキーリフトチケットの一部として健康保険が含まれます。怪我が発生した場合、ケアエクスペリエンスはよりスムーズで統合されています(そして無料)。また、組み込み保険の提供が販売変換の改善に役立つ場合、親ビジネスはさまざまな方法で収益化できます(保険商品の収益性に関係なく)。融資の場合、これは商人が購入している支払い額を実装する必要がある重要なインセンティブの1つです。もちろん、不十分な答えは、それが依存するということです。ベンチャーキャピタリストとしての私の役割において、私は独自の流通の利点を持つ企業に引き寄せられますが、経験と規模を通じてデータ堀を時間とともに構築できる場所です。これは、たとえば組み込みの金融サービスの利点の1つであり、脱臼の可能性(および数十億ドルのビジネスの作成)を備えた新たなリスクカテゴリです。これらには、新しいリスク領域(サイバーなど)または変更(気候など)が含まれます。ただし、同じ質問に対する答えは、戦略とビジネスモデルに依存します。

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