Resumen

Tecnología BI, una empresa especializada en soluciones de Business Intelligence y Machine Learning, transformó la manera en que una importante compañía de seguros manejaba la rotación de sus clientes. Mediante el uso de modelos avanzados de aprendizaje automático, Tecnología BI ayudó a la empresa a predecir bajas con un mes de anticipación, identificar segmentos de riesgo y diseñar campañas de prevención efectivas para fidelizar y retener a sus clientes.

Situación Inicial

La compañía de seguros enfrentaba serios desafíos relacionados con la retención de sus clientes:

    1. Bajas Inesperadas: Se observaba un crecimiento mensual en las bajas de suscripciones de clientes en ciertos segmentos.
    2. Recursos Dedicados: Gran parte del tiempo y recursos de la empresa se gastaban en procesar altas y bajas de pólizas, lo cual era ineficiente.
    3. Ciclo de Vida de la Póliza en Declive: El tiempo promedio que un cliente permanecía con una póliza estaba disminuyendo.
    4. Desconocimiento de Causas: La empresa no tenía claro cuáles eran las causas subyacentes detrás de estas bajas, lo que dificultaba la toma de medidas preventivas.

Solución

Tecnología BI propuso el desarrollo e implementación de un modelo de Machine Learning especializado en detectar el «churn» de clientes. Se recolectaron y analizaron diversas variables como datos demográficos, agente-promotor involucrado en la venta, modalidad de contratación y tipo de suscripción.

Implementación

    1. Recolección de Datos: Se recopilaron y limpiaron datos históricos de la compañía de seguros.
    2. Modelado de Machine Learning: Se desarrolló un modelo que podía clasificar a los clientes según su probabilidad de darse de baja.
    3. Validación y Pruebas: Se validó el modelo con datos recientes para medir su precisión y eficacia.
    4. Implementación y Monitoreo Continuo: El modelo se implementó en el sistema existente de la compañía para el seguimiento en tiempo real.

Resultados

    1. Predicción Anticipada: Se logró predecir el «churn» con un mes de anticipación por segmento de producto.

    2. Identificación de Segmento de Riesgo: El modelo identificó que los «asegurados únicos» eran los que tenían mayores probabilidades de darse de baja.

    3. Campañas de Fidelización: Basado en estos insights, se diseñaron campañas específicas para retener a estos clientes, como ofertas exclusivas y programas de lealtad.

    4. Eficiencia Operacional: Se redujo significativamente el tiempo y recursos dedicados a la gestión de altas y bajas de pólizas, permitiendo que el equipo se enfoque en tareas más estratégicas.

    5. Aumento del Ciclo de Vida de la Póliza: Se observó una mejora en el tiempo promedio que un cliente se mantiene con una póliza, aumentando así el valor del ciclo de vida del cliente (CLV).

Conclusión

La colaboración entre Tecnología BI y la compañía de seguros demuestra el poder transformador de las soluciones basadas en datos y aprendizaje automático. No solo se lograron mejoras cuantitativas en la retención de clientes y la eficiencia operativa, sino que también se adquirieron valiosos insights que seguirán impulsando decisiones empresariales informadas en el futuro.

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