Κατηγοριοποίηση των πελατών
Οι ασφαλιστικές εταιρίες καθώς και οι πράκτορες και μεσίτες αναλώνουν μεγάλο μέρος του προϋπολογισμού τους για μάρκετινγκ, δημιουργία καμπανιών, ενεργειών και επικοινωνιών που ως στόχο έχουν την διατήρηση των υπάρχοντων πελατών, καθώς και την προσέλκυση νέων. Ωστόσο, για να επιτευχθεί αυτό με το χαμηλότερο δυνατό κόστος και στοχευμένα, βασική προϋπόθεση είναι η κατηγοριοποίηση των πελατών σε ομάδες με κοινό ή συναφές προφίλ, μέσω της κατανόησης των χαρακτηριστικών συμπεριφοράς, των δημογραφικών στοιχείων, της πιστοληπτικής ικανότητας, της συνέπειας, κ.λπ.
Παραδείγματα: Ένας ασφαλιστικός πράκτορας θέλει να ομαδοποιήσει τους πελάτες του με βάση τα κοινά χαρακτηριστικά τους, προκειμένου να τους προσεγγίσει ξανά με πιο εξατομικευμένες προσφορές.
Το πρόβλημα
Οι ασφαλιστικές εταιρίες ξοδεύουν μεγάλο μέρος του προϋπολογισμού τους στο μάρκετινγκ, στη δημιουργία καμπανιών, στη διατήρηση υπάρχοντων πελατών, καθώς και στην προσέλκυση νέων. Ωστόσο, για να επιτευχθούν τα προαναφερθέντα με το χαμηλότερο δυνατό κόστος και με πιο ακριβή στόχευση, βασική προϋπόθεση είναι ο εντοπισμός των διαφόρων προφίλ πελατών, μέσω της κατανόησης των χαρακτηριστικών της συμπεριφοράς τους, των δημογραφικών στοιχείων τους, της πιστοληπτικής τους ικανότητας, της συνέπειας τους κ.λπ.
Το ζητούμενο
Κατηγοριοποίηση των πελατών, δηλαδή η διαδικασία του διαχωρισμού των πελατών σε ομάδες με βάση κοινά χαρακτηριστικά όπως δημογραφικά στοιχεία ή συμπεριφορές.
Η λύση
Με τη χρήση μοντέλων μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε ιστορικά δεδομένα πελατών, μπορεί να πραγματοποιηθεί μια πιο ουσιαστική και ακριβής κατηγοριοποίηση των πελατών, η οποία βασίζεται στους συσχετισμούς και τα πρότυπα, τα οποία οι παραδοσιακές τεχνικές αγνοούν.
Το όφελος
Η κατηγοριοποίηση της πελατειακής βάσης της ασφαλιστικής εταιρίας και η ανάλυση της απόδοσης αυτών των ομαδοποιήσεων μπορεί να βελτιώσει τις στρατηγικές μάρκετινγκ, τις πωλήσεις και την εξυπηρέτηση των πελατών της. Η κατηγοριοποίηση των πελατών δίνει τη δυνατότητα στην ασφαλιστική εταιρία να εντοπίσει πρότυπα στον τρόπο με τον οποίο έχει αποκτήσει πελάτες καθώς και να κατανοήσει τον τρόπο με τον οποίο πελάτες από διαφορετικές κατηγορίες αλληλεπιδρούν μαζί της.
Ενδεικτική παρουσίαση των δεδομένων που χρειάζονται:
- Οι στήλες του αρχείου δεδομένων πρέπει να περιέχουν τις τιμές των ιστορικά καταγεγραμμένων χαρακτηριστικών, όπως: Ηλικία, Φύλο, Εκπαίδευση, Οικογενειακή κατάσταση, Εργασιακή κατάσταση, Εισόδημα, Περιοχή κατοικίας, Κανάλι πωλήσεων, Αριθμός ασφαλιστικών συμβολαίων, Τύπος Συμβολαίου, Ασφάλιστρο, Καθαρή αξία πελάτη, Αριθμός ασφαλιστικών απαιτήσεων, Ύψος ασφαλιστικών απαιτήσεων, Αριθμός παραπόνων, Ασφάλιστρο, Δεδομένα αίτησης, Δεδομένα συμβολαίου κ.α.
Πίνακας 1. Ενδεικτικός πίνακας δεδομένων εισόδου από τον χρήστη της εφαρμογής
|
Φύλο |
Ηλικία |
Εκπαίδευση |
Είδος εργασίας |
Ηλικία Οχήματος |
Δείκτης Κίνησης |
Αριθμός Απαιτήσεων |
|
Γ |
19 |
Μεταπτυχιακό |
Υβριδική |
10 |
45 |
2 |
|
Α |
32 |
Πτυχίο |
Κλασσική |
8 |
80 |
0 |
|
Α |
26 |
Πτυχίο |
Κλασσική |
5 |
110 |
2 |
|
Γ |
29 |
Λύκειο |
Απομακρυσμένη |
7 |
98 |
0 |
Προαπαιτούμενα:
- Το Toolbox δέχεται αρχεία σε κατάληξη xlsx ή csv.
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 κατηγοριοποίησης.
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.
