Узнайте о прогнозировании оттока клиентов в сфере страхования и о том, как машинное обучение может помочь вам снизить уровень оттока.

Для страховой компании подписание нового договора – это только половина дела. Затем идут удержание и лояльность клиентов, которые сложно создать, но они необходимы для долгосрочного успеха компании. Отток клиентов может оказать большое влияние на прибыль страховой компании. Ежемесячный отток в 5% может показаться некоторым людям довольно невинным. Тем не менее, в годовом исчислении страховой бизнес может показать, что он теряет значительное количество своих страхователей.

Вот почему сокращение оттока клиентов стоит сделать приоритетом, и самый надежный способ сделать это — с помощью машинного обучения (ML). В этой статье мы проведем вас через прогнозирование оттока клиентов с помощью технологии ML, обсудим ее возможности и этапы внедрения.

Что такое отток клиентов в страховании?

Прежде чем перейти к стратегиям сокращения оттока клиентов, давайте удостоверимся, что мы остаемся на той же странице и правильно понимаем термин «отток клиентов».

В страховании под оттоком клиентов понимается ситуация, когда существующий клиент перестает пользоваться услугами страховой компании.

Уровень оттока обычно измеряется в процентах, и один из самых популярных способов его расчета — использовать формулу:

Отток клиентов тесно связан с концепцией управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Его идея состоит в том, чтобы создать и поддерживать лояльность клиентов и долгосрочные отношения с клиентами, поскольку затраты на привлечение обычно намного выше, чем на удержание.

В страховом секторе держатели полисов должны быть удовлетворены предоставляемыми услугами, чтобы оставаться лояльными. Таким образом, клиенты, вероятно, будут поддерживать разные полисы в рамках одного и того же страховщика. Однако, если другая страховая компания предлагает более выгодный полис по более оптимизированной цене для клиентов страховщиков, или если страхователь не урегулировал несколько претензий или недоволен обслуживанием, он может покинуть компанию и выбрать конкурента.

Например, страховые компании в Нидерландах особенно заботятся об удержании и сокращении оттока клиентов. Базовое медицинское страхование является обязательным для всех граждан здесь с начала 2000-х годов, но правительство регулирует цены. Таким образом, покрытие и его цена практически одинаковы от одной компании к другой. Это создает динамичную и конкурентную среду, в которой страховые компании прилагают большие усилия для удержания клиентов. Страховщики стараются, чтобы страхователи оставались довольными и лояльными, чтобы они не переключались на конкурентов.

3 способа, как отток клиентов влияет на ваш страховой бизнес

Ну крутить нехорошо. Но каковы конкретные негативные последствия оттока клиентов для работы страховщика?

Во-первых, речь идет о тяжелом финансовом бремени, так как отток является основной причиной потери дохода. Кроме того, на команду, которая должна компенсировать снижение доходов, оказывается дополнительное давление, и единственный способ добиться этого — привлекать и приобретать новых клиентов. При этом Forbes предупреждает бизнес, что завоевать нового клиента обычно стоит в пять раз дороже, чем удержать существующего.

Во-вторых, уровень оттока страховых компаний может многое рассказать о качестве обслуживания клиентов. Опрос PwC показал, что даже самые лояльные клиенты не готовы терпеть бренд, если у них было несколько неудачных клиентских опытов с компанией.

В-третьих, отток клиентов — отличный показатель потенциала роста страховой компании. Компания может сравнить скорость оттока клиентов с темпами роста (количеством новых клиентов) и посмотреть, движется ли она в правильном направлении. Если отток становится выше темпов роста, страховая компания должна пересмотреть свою стратегию удержания.

Очевидно, что снижение коэффициента оттока важно для страховщиков, чтобы оставаться конкурентоспособными и получать стабильные потоки доходов. По какой-то причине большинство страховщиков выбирают реактивный подход для решения проблемы оттока клиентов. Они вносят изменения и коррективы в свою стратегию и анализируют результаты в конце месяца, рассчитывая коэффициент оттока. Однако было бы эффективнее прогнозировать отток клиентов с помощью машинного обучения и принимать упреждающие меры против оттока в самом начале.

Зачем использовать машинное обучение для прогнозирования оттока?

Прогнозирование оттока с помощью машинного обучения

Страховые компании обычно имеют в своем распоряжении много данных, поскольку они используются для хранения многих атрибутов страховых полисов. Представьте себе страховую компанию, которая может повторно использовать эту информацию: использовать данные для прогнозирования оттока клиентов; выявить подверженных риску хранителей политики; и примите меры, чтобы вернуть доверие и лояльность потенциальных клиентов.

Это реальный сценарий, в котором машинное обучение используется для прогнозирования оттока клиентов. Основываясь на текущих и ранее собранных данных, модели прогнозирования оттока нацелены на обнаружение ранних сигналов оттока и выявление так называемых подверженных риску клиентов, то есть тех, кто находится на грани ухода из страховой компании.

Например, в научной статье «Примеры применения интеллектуального анализа данных для анализа оттока» рассказывается о прогнозировании оттока клиентов с использованием модели обучения деревьев решений. В одном обсуждаемом случае было сказано, что модель предсказала 16 потенциальных оттоков из 20 клиентов, которые в конечном итоге покинули компанию.

Другое исследование, посвященное страхованию транспортных средств, под названием «Модели прогнозирования оттока в страховании транспортных средств» предупреждает, что точность и точность прогнозирования оттока страховых компаний более трудны для достижения по сравнению, например, с телекоммуникациями. Точность 70% и более все еще можно получить, особенно если автостраховщики выберут искусственную нейронную сеть.

Настоящий секрет использования машинного обучения для прогнозирования оттока клиентов — это возможность обнаружить скрытые факторы, стоящие за оттоком страховщика. Алгоритмы машинного обучения могут помочь определить, что конкретно вызывает отток клиентов в вашей компании, например взаимодействие с клиентами или фактор времени, например, по истечении какого периода пользователи перестают пользоваться сервисом.

Преимущества использования машинного обучения для прогнозирования оттока

Если страховщикам нужно еще несколько причин для прогнозирования оттока с помощью ML, просмотрите следующие. Технология машинного обучения хороша для прогнозирования оттока, поскольку она может:

  • Отслеживание клиентов из группы риска. Как уже говорилось, машинное обучение может помочь страховщикам проанализировать модели поведения своих страхователей и определить вероятность оттока. Компания сможет заранее прогнозировать потенциальных оттоков, чтобы вмешиваться и снижать общую вероятность оттока.
  • Знайте свои болевые точки. Существует множество областей, в которых страховой компании могут потребоваться улучшения, например длительный процесс продления, доступность или системные ошибки. Алгоритмы машинного обучения помогут вам отслеживать наиболее вероятные причины оттока клиентов, чтобы вы могли устранить их и сохранить больше клиентов.
  • Оптимизация услуг. Страховая компания также будет знать, что важнее всего для ее клиентов и что они ищут в своих услугах. Компания может использовать эту информацию для улучшения обслуживания клиентов.
  • Увеличение прибыли. Прогнозирование оттока помогает страховщикам лучше удерживать клиентов и, таким образом, предотвращать снижение доходов. Компания поддерживает потоки доходов на постоянном уровне, что хорошо, если вспомнить, что удержание обходится дешевле, чем привлечение клиентов. Кроме того, страховая компания может использовать полученную информацию из своих данных для улучшения своих методов перекрестных и дополнительных продаж.

Уменьшение оттока клиентов — не единственный пример использования машинного обучения в страховании. См. 5 применений машинного обучения в страховании и лучшие варианты использования, чтобы узнать, как машинное обучение может быть полезным для вашей страховой компании.

Внедрение машинного обучения для прогнозирования оттока клиентов

1. Определение цели

Прежде чем страховая компания приступит к созданию решения ML, она должна понять существующую проблему и определить выводы, которые она хочет получить в результате анализа, то есть основную цель. Например, специалистам по данным, с которыми будет работать компания, понадобится эта информация, чтобы понять, какую задачу машинного обучения они собираются решать: классификацию или регрессию.

Хотя это может показаться немного сложным, вот объяснение:

  • Классификация предназначена для определения того, к какому классу или категории принадлежит точка данных (или хранитель политики в нашем случае). В базовом понимании алгоритм машинного обучения будет обучен разделять клиентов на уходящих и не уходящих и отвечать на такие вопросы, как «Покинет ли клиент компанию?» «Продлить страховой полис?» «Понизить рейтинг?» Определенный тип проблемы классификации, называемый обнаружением аномалий, также может помочь страховым компаниям отслеживать нетипичные модели поведения своих клиентов.
  • Регрессия направлена ​​на оценку взаимосвязи между переменной и значениями данных, которые на нее влияют. Проще говоря, результат регрессии всегда включает в себя число, например, период, когда клиент, по прогнозам, покинет компанию. В случае с классификацией всегда предлагается категория (сбрасывающий/не сбрасывающий).

2. Сбор данных

Следующим шагом будет решить, какие источники использовать для сбора данных и фактически собрать эти данные. В машинном обучении данные имеют большое значение, а качество и актуальность данных страховщика напрямую влияют на результаты, которые дает модель ML. Некоторые из источников, которые могут рассмотреть страховые компании, включают:

  • Типы проводимых полисов
  • Демографическая информация
  • Данные о местонахождении клиентов
  • Записи о продажах и поддержке клиентов и стенограммы звонков
  • Отзывы клиентов в социальных сетях или на платформах отзывов
  • Все виды отзывов, предоставляемых клиентами по запросу (опросы, последующие электронные письма и т. д.)

Если у вас недостаточно исторических данных или вы не уверены, какие источники выбрать, не беспокойтесь. Исследователи данных Intelliarts обладают достаточным опытом, чтобы помочь вам со сбором данных.

3. Подготовка данных и предварительная обработка

Специалистам по данным также необходимо будет подготовить необработанные данные и преобразовать их в подходящий формат для обработки системой машинного обучения. Другими словами, точки данных должны быть структурированы в соответствии с той же логикой, и специалисты по данным должны избавиться от любых несоответствий.

Процесс предварительной обработки может включать следующие методы:

  • Как следует из названия, извлечение признаков помогает исключить наиболее различимую и нерелевантную информацию и, таким образом, сократить количество переменных, т. е. атрибутов, влияющих на окончательные результаты машинного обучения.
  • Разработка функций означает определение набора функций, описывающих отношения между клиентом и предоставляемой услугой. Другими словами, эти функции должны описывать наблюдения, на которых алгоритмы машинного обучения будут основываться для прогнозирования вероятности оттока клиентов. Например, это может быть деление по возрасту (младший против старшего) или деление стоимости страховки на среднюю зарплату пользователя.
  • Наконец, идея выбора функций состоит в том, чтобы пересмотреть все извлеченные функции и выбрать только те, которые больше всего связаны с оттоком клиентов. Вот как специалисты по данным получают набор данных с наиболее релевантными функциями.

4. Моделирование и тестирование

Ядром этого проекта является фактическая разработка модели прогнозирования оттока. Специалисты по данным обычно тестируют несколько моделей, прежде чем принять окончательное решение. Кроме того, создание модели машинного обучения всегда требует нескольких итераций: специалисты должны обучать модель, настраивать параметры, оценивать и контролировать производительность. Они останавливаются только тогда, когда замечают, что модель делает наиболее точный прогноз оттока клиентов на основе данных обучения.

Вот список алгоритмов машинного обучения, которые чаще всего используются для моделирования оттока клиентов:

  • Логистическая регрессия
  • Наивный Байес
  • Деревья решений
  • Случайные леса
  • Опорные векторные машины
  • Нейронные сети

Если вы хотите подробно прочитать об алгоритмах машинного обучения, вот статьи о традиционном машинном обучении и методах глубокого обучения.

Кстати, исследования показывают разные результаты того, как различные алгоритмы машинного обучения работают, когда дело доходит до прогнозирования оттока клиентов. Однако исследования в страховой отрасли доказывают, что нейронные сети, а также алгоритм случайного леса являются одними из наиболее эффективных методов машинного обучения с точностью более 90%.

Интересные результаты были получены и при использовании метода логистической регрессии. Кейс-стади крупной страховой компании CZ показало, что модель логистической регрессии хорошо предсказала отток клиентов. Это также дало важную информацию о корреляции между конкретными переменными и оттоком клиентов. Модель оттока отслеживала взаимосвязь между коэффициентом оттока и моментом контакта, количеством страховок, скидками, премиями и так далее. Эта информация была ценна для отделов продаж и маркетинга для дальнейшего удержания клиентов.

5. Развертывание и мониторинг

Последним шагом является запуск модели прогнозирования оттока клиентов в производство, что также означает тестирование ее производительности и интеграцию в текущую систему. Однако дата-сайентисты также должны регулярно отслеживать производительность модели и переобучать ее при необходимости, например, в случае серьезных изменений данных.

Сокращение оттока клиентов с помощью машинного обучения

Отток клиентов — большая проблема для страховых компаний, приводящая к финансовым потерям и снижающая ваш потенциал роста. Одно из отличных решений — проявлять инициативу и прогнозировать отток клиентов с помощью машинного обучения. В этом случае страховая компания может быстро среагировать и принять меры для предотвращения появления новых оттоков.

Если у вас есть какие-либо вопросы или вам нужно дополнительное объяснение того, как методы машинного обучения могут помочь вашей страховой компании процветать и снизить отток клиентов, напишите нам. Наша команда экспертов по науке о данных будет рада развеять ваши сомнения и обсудить, как модель оттока клиентов будет соответствовать вашим конкретным бизнес-потребностям. Позвольте нам остановить уход ваших клиентов и тем самым сэкономить на удержании клиентов.