Industria y servicios

Sistema de predicción de abandono de clientes

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.

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