Modelo predictivo de rentabilidad para la atracción de clientes a un problema de negocio de una aseguradora

RESUMEN : Hoy en día, las compañías de seguros en Colombia están en búsqueda constante de conocer a sus clientes para determinar la contribución efectiva o la rentabilidad que ellos les generan. El “marketing” actual adopta el aprendizaje profundo de los clientes como una técnica para mejorar la ren...

Full description

Autores:
Ríos Herrera, María Alejandra
Tipo de recurso:
Tesis
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/24638
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10495/24638
Palabra clave:
Seguro
Insurance
Aprendizaje automático (inteligencia artificial)
Machine learning
Inteligencia artificial
Compañías de seguros
Insurance companies
Rentabilidad
Profitability
Resultado técnico
Análisis predictivo
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_6214
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3214
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
Description
Summary:RESUMEN : Hoy en día, las compañías de seguros en Colombia están en búsqueda constante de conocer a sus clientes para determinar la contribución efectiva o la rentabilidad que ellos les generan. El “marketing” actual adopta el aprendizaje profundo de los clientes como una técnica para mejorar la rentabilidad de sus recaudos cuando ellos adquieren determinados productos en la compañía, es decir, a partir de estos se pueden modificar los resultados, mejorar las estrategias de atraer los clientes a los servicios y aumentar el valor agregado que los mismo le generan. Teniendo en cuenta que el desempeño de la rentabilidad técnica está inmersa a las posibilidades de distintos rendimientos financieros y a impactos que pueden generar quiebras o fallas en su estrategia de continuidad, se debe abordar en primer lugar, los aspectos coyunturales en la cotidianidad, por ejemplo: El descenso de la siniestralidad en algunos ramos1 siendo ahora más afectada como consecuencia por la pandemia. Mencionado lo anterior, las aseguradoras en Colombia actualmente deben hacer frente al pago de una amplia gama de pólizas, que incluyen todo tipo de consecuencias, como la cancelación de estas, o eventos como pagos de las indemnizaciones de los clientes. El objetivo del “marketing” en potencia se enfoca en suplir a los clientes distintas herramientas que le brinden seguridad y confort con base a la buena identificación de sus necesidades. La presente investigación e implementación busca englobar la idea del conocimiento de los clientes de una empresa de seguros, y con base a esta información se realizará la implementación de un modelo analítico predictivo con el uso de herramientas de “machine learning”, el cual le permite a la aseguradora estar preparada para analizar todas las tareas incluidas en los procesos de suscripción de un cliente a una póliza, y que a su vez presentan datos numéricos para evaluar el impacto en la cartera de negocios, es decir, a futuro es otra herramienta directamente relacionada con la labor que hoy en día consumen los asesores para inscribir clientes a la compañía y realizarles los estudios correspondientes como definición de su estrategia de mercadeo, y de como resultado que la aseguradora realice el despliegue y considere los cambios más eficientes de tarifas o de servicios.