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 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.

• 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/