Modelo predictivo de rentabilidad para la atracción de clientes a un problema de negocio de una aseguradora

Abstract

RESUMEN : Hoy en día, las compañías de seguros en Colombia están en búsqueda constante de conocer a sus clientes para determinar la contribución efectiva o la rentabilidad que ellos les generan. El “marketing” actual adopta el aprendizaje profundo de los clientes como una técnica para mejorar la rentabilidad de sus recaudos cuando ellos adquieren determinados productos en la compañía, es decir, a partir de estos se pueden modificar los resultados, mejorar las estrategias de atraer los clientes a los servicios y aumentar el valor agregado que los mismo le generan. Teniendo en cuenta que el desempeño de la rentabilidad técnica está inmersa a las posibilidades de distintos rendimientos financieros y a impactos que pueden generar quiebras o fallas en su estrategia de continuidad, se debe abordar en primer lugar, los aspectos coyunturales en la cotidianidad, por ejemplo: El descenso de la siniestralidad en algunos ramos1 siendo ahora más afectada como consecuencia por la pandemia. Mencionado lo anterior, las aseguradoras en Colombia actualmente deben hacer frente al pago de una amplia gama de pólizas, que incluyen todo tipo de consecuencias, como la cancelación de estas, o eventos como pagos de las indemnizaciones de los clientes. El objetivo del “marketing” en potencia se enfoca en suplir a los clientes distintas herramientas que le brinden seguridad y confort con base a la buena identificación de sus necesidades. La presente investigación e implementación busca englobar la idea del conocimiento de los clientes de una empresa de seguros, y con base a esta información se realizará la implementación de un modelo analítico predictivo con el uso de herramientas de “machine learning”, el cual le permite a la aseguradora estar preparada para analizar todas las tareas incluidas en los procesos de suscripción de un cliente a una póliza, y que a su vez presentan datos numéricos para evaluar el impacto en la cartera de negocios, es decir, a futuro es otra herramienta directamente relacionada con la labor que hoy en día consumen los asesores para inscribir clientes a la compañía y realizarles los estudios correspondientes como definición de su estrategia de mercadeo, y de como resultado que la aseguradora realice el despliegue y considere los cambios más eficientes de tarifas o de servicios.

ABSTRACT : Today, insurance companies in Colombia are in constant search of knowing their clients to determine the effective contribution or profitability that they generate. Current “marketing” adopts deep learning and “machine learning” from customers as a technique to improve the profitability of their collections when they acquire certain products in the company, that is, from these the results can be modified, improve the strategies of attracting customers to services and increase the valueadded that they generate. Considering that the performance of technical profitability is immersed in the possibilities of different financial returns and impacts that can generate bankruptcies or failures in its continuity strategy, the conjunctural aspects in daily life must be addressed first, for example: The decrease in the accident rate in some lines of business now being more affected because of the pandemic. Insurers in Colombia currently must face the payment of a wide range of policies, which include all kinds of consequences, such as the cancellation of these, or events such as payment of customer compensation. The objective of potential “marketing” focuses on supplying customers with different tools that provide security and comfort based on the good identification of their needs. This research and implementation seeks to encompass the idea of knowledge of the clients of an insurance company, and based on this information, the implementation of a predictive analytical model will be carried out with the use of “machine learning” tools, which allows the insurer be prepared to analyze all the tasks included in the processes of subscribing a client to a policy, and which in turn present numerical data to evaluate the impact on the business portfolio, that is, in the future it is another tool directly related to the work that consultants consume nowadays to register clients with the company and carry out the corresponding studies as a definition of their “marketing” strategy, and as a result that the insurer carries out the deployment and considers the most efficient changes in rates or services.