Industria y servicios
El desafío
Nuestro cliente, una compañía de seguros especializada en salud con más de 3 millones de clientes, se enfrenta a la necesidad de reducir la tasa de abandono de asegurados al término de cada anualidad de las pólizas contratadas.
| El resultado
Nuestro modelo de análisis predictivo anticipó el riesgo de abandono de los asegurados y permitió que nuestro cliente los retuviese mediante campañas de renovación segmentadas.
Cómo lo logramos
- Implementación de un modelo de análisis predictivo que analiza el histórico de datos de clientes, operaciones y abandonos.
- Detección de clientes con elevada probabilidad de abandono en los 3 meses siguientes.
- Integración del modelo en una aplicación web que permite realizar reentrenamientos, y obtener información estadística e inferencial del conjunto de datos actualizados.
- Se opera sobre fuentes de datos diversas: pólizas, prestaciones, recibos y retenciones.
- Se implementa el desarrollo, entrenamiento, validación y testeo del modelo.
- Se fija el umbral, las estadísticas, las inferencias y el sistema de scoring de abandono.
- Se construye sobre una arquitectura H2O.ai, R y Shiny.
¿Hablamos?
Si necesitas conocer más detalles o estás interesado en que podamos ayudar a tu organización, utiliza el formulario a continuación.
