Hemos realizado una demo práctica de la herramienta de optimización de descuentos. Puedes descargar el vídeo de la sesión al final del artículo 👇
En decide4AI y AV Group te ayudamos a repartir de manera óptima el presupuesto asignado a descuentos entre los diferentes clientes de la cartera, buscando la minimización de fuga.
El aumento de competencia en el sector asegurador y la exigencia cada vez mayor de los clientes, hace cada vez más complicado retenerles cuando llega la fecha de renovación de las pólizas. El incremento de fuga de clientes en los últimos años ha alertado a las entidades, que se han dado cuenta de la urgente necesidad de actuación.
Para poder fidelizar y retener a los clientes en estos tiempos difíciles las compañías aseguradoras apuestan por:
- Planes de fidelización con servicios adicionales a las prestaciones.
- Personalización de comunicaciones y ofertas.
- Velocidad de respuesta y gestión ágil de siniestros y reclamaciones.
- Comunicación continua y fluida con el tomador a través de diferentes canales (omnicanalidad).
Pero las entidades también pueden detectar a los clientes con una mayor probabilidad de fuga y ofrecerles los descuentos ajustados que pueden conseguir retenerles, manteniendo en todo momento la rentabilidad de la cartera gracias a la combinación de diferentes técnicas analíticas.
Plataforma de asignación óptima de descuentos
En decide4AI y AV Group queremos presentar una plataforma de asignación óptima de descuentos para la minimización de fuga de clientes. Esta herramienta cuenta con diferentes modelos de machine learning y optimización matemática que aseguran la repartición óptima de los presupuestos asignados para descuentos, maximizando la retención de los clientes.
Cuenta con un modelo de machine learning de predicción de fuga que recopila información sobre qué han hecho las personas que se han ido a la competencia, aprendiendo de las características del pasado, y calculando la probabilidad de que ocurra lo mismo en el futuro. De esta manera se asigna un porcentaje de probabilidad de fuga a cada uno de los clientes.
También se aplica un modelo de machine learning de elasticidad al precio, que recopila información sobre los clientes y el histórico del comportamiento de estos para asignar un porcentaje de sensibilidad al precio de cada uno de ellos. Esto es, conocer la probabilidad de que un cliente acabe aceptando una rebaja determinada en un producto y se quede en la compañía.
Por último, la herramienta también cuenta con un modelo de optimización que alinea el presupuesto asignado a descuentos con un mix de objetivos de negocio; por ejemplo, maximizar la rentabilidad de la cartera, minimizar la fuga de clientes, o balancear ambos objetivos según se desee.
De esta manera, la plataforma es capaz de saber qué descuento se debe aplicar a cada cliente dependiendo del objetivo perseguido.
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