Data Driven Price Optimization
Contexto & Objectivos

Una aseguradora internacional necesita transformar sus prácticas de precios para que se basen más en los datos.

Implemente prácticas de precios algorítmicas para establecer dinámicamente la oferta, los precios y las promociones de los productos.

Resultado

En promedio en todo el grupo, la mejora tanto de los primeros puestos es de +10% y de la línea de fondo por +2 por persona

Nuestro enfoque

Paso 1 — Identificar y recopilar

  • Identifique y recopile todos los datos: datos internos, datos de clientes, datos de automóviles, datos geocodificados, otros datos externos, etc.
  • Proyectos divididos para la renovación de contratos y para la adquisición de nuevos negocios

Paso 2 — Construir

  • Cree puntuaciones de aprendizaje automático para predecir: el riesgo del cliente, las elasticidades de los clientes, el comportamiento del cliente, la competitividad del mercado, el valor de por vida
  • Defina los objetivos empresariales y el marco y solucionador de optimización de precios
  • Paralelamente, diseñe la arquitectura de TI para alojar la solución (optimización dinámica de los precios en producción). Arbitre el proceso de fabricación o compra en cada paso del proceso de fijación de precios

Paso 3 — Piloto

  • Primero ponga a prueba los casos de renovación y adquisición con una entidad determinada y, a continuación, extiéndalos a 4 entidades en 4 zonas geográficas

Nuestros expertos
Aime Lachapelle
Socio director

Otro estudio de caso

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