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Identifica con machine learning a los asegurados de alto valor con riesgo de no renovar y activa ofertas de retención en el momento oportuno.
Retención proactiva de asegurados de alto valor antes de la renovación.
Muchas aseguradoras tienen años de historial de pólizas, siniestros y pagos, pero repartido en sistemas distintos y sin una vista integral del asegurado. La renovación se gestiona igual para todos, sin saber quién tiene más valor ni quién está por irse.
El resultado es que los asegurados más rentables cancelan o no renuevan sin que nadie lo anticipe, y las ofertas llegan tarde o a quien no las necesita. Ventas y los equipos de retención necesitan saber a quién contactar, cuándo y con qué propuesta.
Se integran pólizas, primas, siniestros, pagos e interacciones en un perfil único por asegurado, con su valor y antigüedad.
Un modelo de machine learning calcula la probabilidad de cancelación o no renovación de cada asegurado y la combina con su valor para priorizar. · Knime
Ventas consulta en un tablero a los asegurados de alto valor en riesgo, las señales que explican ese riesgo y el momento recomendado para contactarlos con una oferta. · Tableau
Es un modelo de machine learning que estima la probabilidad de que cada asegurado cancele o no renueve su póliza, a partir de su historial de pólizas, pagos, siniestros e interacciones. Al combinarla con el valor del cliente, indica a quién conviene retener primero.
Detecta señales de riesgo antes de la renovación, como cambios en pagos, quejas o siniestros mal atendidos. Así, Ventas puede contactar a tiempo a los asegurados de mayor valor con una oferta adecuada, en lugar de reaccionar cuando la póliza ya se canceló.
Como base, el historial de pólizas, primas y renovaciones de cada asegurado, sus pagos y sus siniestros. El modelo mejora al sumar interacciones con el call center, quejas y datos del agente o canal. Nexolution revisa la disponibilidad de esos datos en un diagnóstico inicial sin costo.
Nexolution es una consultora de Data & AI con más de 20 años en México y Latinoamérica. Diseña e implementa modelos de churn, segmentación por valor y tableros comerciales para aseguradoras y banca, con tecnologías como KNIME, Tableau y Snowflake. Es partner de KNIME y de Tableau en México.
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