Las posibilidades de gestión y contratación telemáticas junto la fuerte competitividad suponen grandes propuestas y retos a la hora de prestar nuestros estudios y soluciones ante nuestros clientes y sus diversas necesidades.
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Seguros: el coste de atraer clientes

Sus objetivos

  • Cuantificar el coste publicitario necesario para que un cliente realice un contacto vía telefónica, una tarificación y una visita web.
  • Establecer una metodología que les ayude a medir con precisión los leads generados por cada pase publicitario.

Solución:

Se desarrollaron modelos econométricos para cada uno de los canales de contacto, con el fin de cuantificar el aporte de los key drivers publicitarios (off-line y on-line) sobre cada uno de los canales.

Aplicamos modelos de Huff para poder determinar la probabilidad de que un lead esté asociado a uno o varios pases en función del tiempo transcurrido entre ambos eventos.

Acciones llevadas a cabo:

A partir de los modelos econométricos, se analizó cada medio al detalle para determinar su eficacia en producir un contacto.

A partir de las probabilidades obtenidas con los modelos de Huff asignamos los lead a los pases en TV y calculamos el coste de obtener un lead.

Resultados:

Se cuantificaron los contactos generado por la publicidad, distinguiendo entre tipos de campañas, medios y el soporte utilizado en cada medio.

Logramos atribuir la cantidad de leads generados por cada pase publicitario y con ello calcular el retorno de inversión generado por cada pase.

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Seguros: cuál es la prima ideal que puedo ofrecer para maximizar mi ganancia

Una empresa del sector seguros acudió a nosotros con la necesidad de encontrar la prima ideal que ofrecer a los clientes potenciales en función de sus características.

El problema matemático consistía en encontrar el precio óptimo que permitiese maximizar las ganancias de la compañía.

Solución:

Con la clasificación de los clientes en función del riesgo de impago y teniendo en cuenta la relación entre los clientes que contratan y pagan el seguro construimos un modelo de optimización.

Acciones llevadas a cabo:

En primer lugar se analizó el proceso de contratación para definir el perfil de gente que más probabilidad tiene de contratar el seguro.

Con ese análisis se detectó una relación entre el comportamiento del cliente y el riesgo de impago.

Se realizaron distintas pruebas agrupando la variable riesgo de impago en distintas categorías hasta encontrar aquella con la que se conseguía maximizar la ganancia.

Resultados:

Gracias al modelo de optimización, encontramos el reparto óptimo de primas en función del riesgo de impago de forma que la ganancia en euros se maximice.

Además, obtenemos la recomendación estratégica óptima: ofrecer los precios más altos a los clientes con mayor riesgo de impago al ser perfiles que se mueven menos por el precio.

Reparto óptimo primas

Reparto óptimo de primas
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