Preisstrategie mit offenen Wettbewerbsdaten

Ausgangslage und Ziele

Ziel war es, die Wettbewerbspreise eines nationalen Versicherers in mehreren relevanten Segmenten zu analysieren, um seine Tarifierung zu optimieren und das Risiko der Antiselektion zu verringern.

Ergebnisse

Das Werkzeug ist zur Referenz geworden, um Wettbewerbspreise zu analysieren und die Preisstrategie entsprechend zu optimieren.

Unser Ansatz

Schritt 1: Datenerhebung

• Erzeugung zahlreicher Kundenprofile und Erhebung von Wettbewerbsdaten per Web Scraping (GAN-Methoden)

Schritt 2: Reverse Engineering

• Reverse Engineering der Preisstrategien der Wettbewerber: Dank der Wettbewerbspreisdaten und Verfahren zur Interpretierbarkeit von Black-Box-Modellen des maschinellen Lernens (Methode X-SHAP) wird die Preispositionierung nachvollziehbar und in das Werkzeug integriert

Schritt 3: Aufbau

• Ein Visualisierungswerkzeug für Business-Analysten