Πρόβλεψη της καθαρής αξίας του πελάτη
Για τις ασφαλιστικές εταιρίες, τους πράκτορες και τους μεσίτες, ο κύριος μοχλός ανάπτυξης είναι η πώληση προϊόντων σε νέους πελάτες, ωστόσο το υπάρχον πελατολόγιο προσφέρει εξαιρετικές δυνατότητες περεταίρω αξιοποίησης. Άλλωστε η εξεύρεση νέων πελατών είναι μια πολύ πιο δαπανηρή διαδικασία. Επομένως, οι εταιρίες βασιζόμενες στα ιστορικά δεδομένα που έχουν στην κατοχή τους, είναι δυνατό να κατανοήσουν τη συμπεριφορά των ασφαλισμένων και να κάνουν πιο στοχευμένες προωθήσεις προϊόντων και να αντλήσουν με αυτόν τον τρόπο τη μέγιστη δυνατή αξία που μπορεί να διαθέσει ένας πελάτης. Ένας κρίσιμος παράγοντας για την αναγνώριση του προφίλ ενός πελάτη, είναι η καθαρή αξία του στην εταιρία.
Παραδείγματα: Ένας ασφαλιστικός πράκτορας θέλει να προσδιορίσει το αναμενόμενο CLV των νέων πελατών με βάση τα ιστορικά προφίλ πελατών. Η διαδικασία πρόβλεψης του CLV θα χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη των μελλοντικών του τιμών με βάση τα χαρακτηριστικά του και άλλες παρεχόμενες πληροφορίες.
Το πρόβλημα
Για τις ασφαλιστικές εταιρίες, ο κύριος μοχλός ανάπτυξης είναι η πώληση προϊόντων, ωστόσο ο προτιμώμενος τρόπος είναι μέσω του υπάρχοντος πελατολογίου, καθώς η εύρεση νέων πελατών είναι μια πολύ πιο δαπανηρή διαδικασία. Επομένως, οι εταιρίες βασίζονται στα ιστορικά δεδομένα που έχουν στην κατοχή τους για να κατανοήσουν τη συμπεριφορά των πελατών, να κάνουν πιο στοχευμένες προωθήσεις προϊόντων και να αντλήσουν με αυτόν τον τρόπο το μέγιστο δυνατό κεφάλαιο που μπορεί να διαθέσει ένας πελάτης. Ένας κρίσιμος παράγοντας για την αναγνώριση του προφίλ ενός πελάτη, είναι η καθαρή αξία του στην εταιρία (Customer Lifetime Value - CLV), η οποία λαμβάνει υπόψη τη διαφορά μεταξύ του συνολικού ποσού των εσόδων που έχει λάβει η εταιρία από τον πελάτη και των δαπανών που έχει κάνει για εκείνον κατά τη διάρκεια της σχέσης τους.
Το ζητούμενο
Πρόβλεψη της καθαρής αξίας του πελάτη.
Η λύση
Με τη χρήση μοντέλων μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται στα ιστορικά δεδομένα πελατών, μπορεί να πραγματοποιηθεί μια ασφαλής πρόβλεψη της μελλοντικής καθαρής αξίας ενός πελάτη στην ασφαλιστική εταιρία.
Το όφελος
Η πρόβλεψη του χρηματικού ποσού που ενδεχομένως να κοστίσει ένας πελάτης στην ασφαλιστική εταιρία καθώς και του κέρδους που μπορεί να αποφέρει σε αυτή, κρίνεται απαραίτητη για να δοθεί μια σαφής εικόνα του χρηματικού ύψους που αξίζει να δαπανηθεί για την απόκτηση, τη διατήρηση και την εξυπηρέτηση του.
Ενδεικτική παρουσίαση των δεδομένων που χρειάζονται:
- Η πρώτη στήλη του αρχείου δεδομένων πρέπει να περιέχει την καθαρή αξία των πελατών βάσει ιστορικών δεδομένων.
- Οι ακόλουθες στήλες του αρχείου πρέπει να περιέχουν τις τιμές των ιστορικά καταγεγραμμένων χαρακτηριστικών, όπως: Ηλικία, Φύλο, Οικογενειακή κατάσταση, Εργασιακή κατάσταση, Εισόδημα, Περιοχή κατοικίας, Κανάλι πωλήσεων, Ασφάλιστρο, Αριθμός συμβολαίων, Αριθμός παραπόνων, Τύπος συμβολαίου, Μήνες από την τελευταία αξίωση, Εκπαίδευση, Καθαρή αξία πελάτη, Μήνες από την έναρξη του συμβολαίου, Αριθμός ασφαλιστικών απαιτήσεων, Ύψος ασφαλιστικών απαιτήσεων, Δεδομένα αίτησης, Δεδομένα συμβολαίου κ.α.
Πίνακας 1. Ενδεικτικός πίνακας δεδομένων εισόδου από τον χρήστη
|
CLV |
Φύλο |
Ηλικία |
Εκπαίδευση |
Αριθμός Παραπόνων |
Ύψος Απαιτήσεων |
Αριθμός Απαιτήσεων |
|
2500 |
Γ |
19 |
Μεταπτυχιακό |
0 |
1000 |
1 |
|
1300 |
Α |
32 |
Πτυχίο |
0 |
0 |
0 |
|
1000 |
Α |
26 |
Πτυχίο |
2 |
2000 |
1 |
|
800 |
Γ |
29 |
Λύκειο |
1 |
0 |
0 |
|
|
Γ |
28 |
Λύκειο |
1 |
0 |
2 |
Προαπαιτούμενα:
- Το Toolbox δέχεται αρχεία σε κατάληξη xlsx ή csv.
- Η πρώτη στήλη πρέπει να περιέχει τα δεδομένα από τη μεταβλητή στόχος (π.χ. “Καθαρή αξία πελάτη”), η δημιουργία της οποίας προκύπτει από ιστορικά δεδομένα των πελατών.
- Η μεταβλητή στόχος δε θα πρέπει να περιέχει ελλειπούσες τιμές.
- Σε περίπτωση που ο χρήστης θέλει να κάνει πρόβλεψη, πρέπει να εισάγει τα δεδομένα των πελατών για τους οποίους χρειάζεται την πρόβλεψη, στο ίδιο αρχείο (excel ή csv) με τα ιστορικά δεδομένα με την προϋπόθεση ότι το πρώτο κελί που είναι η μεταβλητή στόχος δε θα περιέχει τιμές (βλ. Πίνακα 1).
Αποτελέσματα χρήσης:
Μετά την εισαγωγή των δεδομένων από το χρήστη και αφότου περάσει ένα σύντομο χρονικό διάστημα για την αυτόματη ανάλυσή τους:
- Εξάγεται από το σύστημα μία αναφορά (Report) των αποτελεσμάτων και των στατιστικών μεθόδων που χρησιμοποιήθηκαν.
- Εξάγεται ένα excel με τα αποτελέσματα της πρόβλεψης σε περίπτωση που ο χρήστης θέλει να κάνει πρόβλεψη (βλ. Προαπαιτούμενα 4).
Σημείωση: Για οποιαδήποτε διευκρίνιση χρειαστείτε σχετικά με το περιεχόμενο της περίπτωσης χρήσης ή οποιαδήποτε πληροφορία που σχετίζεται με τη συλλογή ή την εγκυρότητα των δεδομένων σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας.
