Optimización de precios basada en datos

Contexto y objetivos

Una aseguradora internacional necesitaba transformar sus prácticas de tarificación para que se basaran más en los datos.

El objetivo era implantar prácticas de tarificación algorítmica que fijaran de forma dinámica las ofertas de productos, los precios y las promociones.

Resultados

De media en el grupo, +10 % en ingresos y +2 puntos porcentuales en resultados.

Nuestro enfoque

Etapa 1: identificación y recogida

• Identificación y recogida de todos los datos relevantes: datos internos, datos de clientes, datos de vehículos, datos geocodificados, otros datos externos, etc.
• Proyectos separados para las renovaciones de contratos y para la captación de nuevo negocio

Etapa 2: construcción

• Puntuaciones de aprendizaje automático para predecir el riesgo del cliente, la elasticidad precio, el comportamiento de los clientes, la competitividad del mercado y el valor de vida del cliente
• Definición de los objetivos de negocio, del marco de optimización de precios y del solver
• En paralelo, diseño de la arquitectura de IT que aloja la solución (optimización dinámica de precios en producción), con una decisión de make or buy en cada etapa del proceso de tarificación

Etapa 3: piloto

• Piloto de los primeros casos de renovación y captación en una entidad y, después, despliegue en cuatro entidades de cuatro geografías