Implementación de un modelo predictivo para incrementar la captación de seguros en una entidad financiera
Descripción del Articulo
La entidad financiera tiene como meta incrementar las ventas del producto Seguro Protección Múltiple y además reducir el ratio de cancelación de 15% de este producto antes de los 3 meses, para poder tener margen de ganancias rentables. Después de haber hechos mejoras en los canales de ventas y ofert...
Autor: | |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2018 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/11715 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/11715 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Predicciones Ventas - Innovaciones tecnológicas Algoritmos Regresión https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
Sumario: | La entidad financiera tiene como meta incrementar las ventas del producto Seguro Protección Múltiple y además reducir el ratio de cancelación de 15% de este producto antes de los 3 meses, para poder tener margen de ganancias rentables. Después de haber hechos mejoras en los canales de ventas y oferta de valor, al no conseguir los objetivos propuestos. Se propuso como solución elaborar e implementar un modelo predictivo, el cual en base al análisis histórica de las altas de este producto nos permitirá identificar que clientes son más propensos a la venta de este producto como a mantener su permanencia de 3 meses como mínimo. Para su elaboración se utilizó la técnica de regresión logística debido a: su gran poder predictivo en problemas donde la variable a predecir es dicotómica (toma dos valores), es explicativa permitiéndonos interpretar el significado de las variables predictores y su relación con la variable a predecir y fácil de implementar. Utilizando la técnica se identificó 9 variables principales del modelo, logrando un rendimiento de 87.7%, lo cual hace aun modelo aceptable. Con estos resultados se desplegó el modelo en las campañas comerciales del 2016 orientando la venta a los clientes más propensos, logrando que alcanzáramos los objetivos: incremento de ventas a 710 pólizas mensuales, efectividad en campaña mayor a 2.7% y reducir el ratio de fuga de 15% a 8% |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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