Una compañía aseguradora multisector llevaba varios años consecutivos con unas tasas de abandono en su división de automóviles superiores al resto de sus competidores que iban progresivamente en aumento. La empresa tenía el conocimiento de que el precio no era el factor decisivo de la baja de los clientes ya que las tarifas en general eran bastante competitivas.
Proyecto
Minimizando el churn
Cliente
Compañía aseguradora multisector.
Qué hicimos
Desarrollo de un modelo predictivo basado en algoritmos para detectar el patrón de comportamiento del cliente en sus meses previos a la baja. Estos datos permitían la detección de los clientes que interesaban a la companía y la definición de las acciones para su retención.
Solución
Se desarrolló un modelo predictivo basado en algoritmos supervisados para detectar el patrón de comportamiento del cliente en sus meses previos a la baja. Los datos históricos utilzados fueron 18 meses. Como variables predictoras se utilizaron distintas fuentes de datos que permitían evaluar la relación del cliente con la compañía desde varios puntos de vista: siniestros, reclamaciones, primas, antigüedad, …
Sobre los clientes clasificados con alta probabilidad de abandono se realizó un clustering de valor que permitió conocer la tipología de cada uno de los patrones de comportamiento que llevaban al cliente a darse de baja. A partir de este clustering se detectaba qué cliente interesaba retener según su valor y cómo deberían ser las acciones de retención.
Resultado
La tasa de churn en el ramo de auto no solo se estabilizó, sino que se redujo durante los dos años siguientes. El conocimiento adquirido permitió realizar acciones es distintas áreas de la compañía:
- Creación de un nuevo producto para jóvenes con unas condiciones que lo hacían competitivo, pero manteniendo rentabilidad positiva
- Mejora de la experiencia de cliente a la hora de tramitar los siniestros
- Orientación a cliente y no producto. Fomento de clientes con pólizas en varios ramos
- Esfuerzo en reducción de primas a clientes de alto valor.
