Previsione del valore a vita del cliente per l’assicurazione e segmentazione

Prevista del valore a vita del cliente e segmentazione per l'assicurazione

Quanto vale un cliente per la tua azienda? Questa non è una domanda banale, ma una che ha profonde implicazioni per la tua strategia di marketing, redditività e crescita. In questo articolo, esplorerò il valore a vita del cliente (CLV), dall’idea all’applicazione mediante un caso d’uso.

Cos’è il valore a vita del cliente?

Il valore a vita del cliente è una metrica primaria per comprendere i clienti. È una previsione del valore che la relazione con un cliente può portare all’azienda. Questo approccio consente alle organizzazioni di dimostrare il valore futuro che possono generare dalle proprie campagne di marketing.

Perché dovresti calcolare il valore a vita del cliente?

Uno dei motivi chiave per misurare il valore a vita del cliente è la fidelizzazione del cliente. Marketing Metrics rivela che la probabilità di vendere a un nuovo cliente è del 5% – 20%, mentre la probabilità di vendere a un cliente esistente è del 60% – 70%. Ciò significa che vendere di più ai clienti abituali porterà maggiori profitti.

Come si calcola il valore a vita del cliente?

Esistono molti modi per calcolare il valore a vita del cliente, dall’approccio collettivo all’approccio individuale.

Una semplice definizione del valore a vita del cliente a livello individuale è il valore attuale netto di tutti i flussi di cassa attribuiti alla relazione con un cliente.

Dove Pi,t è il prezzo pagato dal cliente al tempo t, Ci,t è il costo del servizio al cliente al tempo t, 𝑖 è il tasso di sconto, PRi,t è il tasso di probabilità del cliente attivo al tempo t e ACi è il costo di acquisizione del cliente.

Come si applica il valore a vita del cliente?

Una volta calcolato il valore a vita del cliente, puoi utilizzare queste informazioni per scegliere le strategie da seguire:

  • Segmentare i tuoi clienti
  • Ottimizzare l’acquisizione
  • Aumentare la fidelizzazione
  • Migliorare le previsioni
  • Riconoscere i migliori clienti

Esistono molti modi per calcolare il valore a vita del cliente, e l’obiettivo di questo studio è diffondere l’analisi predittiva nel campo del marketing assicurativo. In questo studio, ho utilizzato i dati storici di acquisto dei clienti per costruire modelli statistici che predicono il valore a vita del cliente nel corso di un certo periodo. Ho impiegato un dataset di polizze assicurative auto negli Stati Uniti con una raccolta di circa 10.000 record e 24 variabili come premio mensile auto, importo del reclamo, codice di localizzazione e caratteristiche tipiche impiegate nella tariffe assicurative non-vita. Puoi seguire i passaggi guardando questo notebook.

-Analisi esplorativa dei dati

Dall’analisi esplorativa dei dati, oltre alle informazioni provenienti da variabili con analisi univariata e bivariata, c’è l’opportunità di ottenere informazioni su un cliente tipico. Il cliente tipico acquista la copertura nei primi due mesi dell’anno, vive in California, in una zona periferica, ha un’istruzione superiore, è sposato e acquista una copertura di base per una macchina a quattro porte di dimensioni medie.

-Modellizzazione del valore della vita del cliente

A questo punto, l’obiettivo è prevedere il CLV negli ultimi 3 mesi dell’anno utilizzando i mesi precedenti come parte del training per il modello. Ho confrontato 4 modelli.

Ho utilizzato GLM come riferimento, dato che il modello è utilizzato nel settore attuariale. Successivamente ho utilizzato tecniche di apprendimento automatico moderne per catturare la relazione non lineare tra le caratteristiche e le variabili di risposta, con 2 modelli ensemble: random forest e gradient boosting machine, e infine la neural network come ultima opzione.

Dopo aver applicato i modelli, il Gradient Boosting ha ottenuto la migliore performance sia sul set di training che sul set di test. GLM è un modello scadente, random forest è un po’ sovrapposto, e le reti neurali si adattano bene. Osservando la forma delle distribuzioni, GLM ha una distribuzione completamente diversa dai valori osservati, mentre le altre sono vicine ai valori reali. Molto buona la distribuzione delle reti neurali. Il vincitore in termini di performance è il Gradient Boosting.

Successivamente ho applicato modelli di clustering ai 8 caratteristiche numeriche del dataset. Per questa attività, ho utilizzato K-Means, GMM e clustering gerarchico. I risultati sono interessanti osservando la segmentazione delle variabili attraverso una visualizzazione esplorativa con la combinazione di t-SNE e modelli di clustering.

La logica alla base dell’utilizzo del clustering combinato con il t-SNE è costruire uno strumento di visualizzazione di segmentazione utile per guidare le ricerche nel portfolio e scoprire la struttura sottostante dei dati.

Nel clustering K-means, il cluster rosa è il più grande e viene etichettato come uno, raggruppando i dati osserviamo che circa il 50% delle premi e degli importi dei sinistri si concentra in questo cluster.

Con la previsione, gli attuari sono in grado di migliorare l’accuratezza delle previsioni, ridurre i costi e gli sprechi e migliorare la redditività dell’azienda. Con la segmentazione, gli attuari possono aiutare a scoprire nuove tendenze e aiutare i marketer a creare campagne mirate che attraggono diversi segmenti di clienti.

Riferimenti: