Optimisation des prix fondée sur la data

Contexte et objectifs

Un assureur international devait transformer ses pratiques de tarification pour les fonder davantage sur la data.

L’objectif était de déployer des pratiques de tarification algorithmique qui fixent de façon dynamique les offres, les prix et les promotions.

Résultats

En moyenne sur le groupe, +10 % de chiffre d’affaires et +2 points de pourcentage de résultat.

Notre approche

Étape 1 : identification et collecte

• Identification et collecte de toutes les données pertinentes : données internes, données clients, données véhicules, données géocodées, autres données externes, etc.
• Des projets distincts pour les renouvellements de contrats et pour l’acquisition de nouveaux clients

Étape 2 : construction

• Des scores d’apprentissage automatique pour prédire le risque client, l’élasticité-prix, le comportement des clients, la compétitivité sur le marché et la valeur vie client
• Définition des objectifs métier, du cadre d’optimisation des prix et du solveur
• En parallèle, conception de l’architecture IT qui héberge la solution (optimisation dynamique des prix en production), avec une décision de make or buy à chaque étape du processus de tarification

Étape 3 : pilote

• Pilote des premiers cas de renouvellement et d’acquisition dans une entité, puis déploiement dans quatre entités, sur quatre zones géographiques