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