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...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Quispe Candela, Carolina del Carmen
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
Descripción
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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