Wissen, was Kunden wichtig ist.

Muster erkennen, Trends vorhersagen.

Kundenanalysen

Kundenanalysen [PDF]

Mit Statistica setzen Unternehmen der Versicherungsindustrie modernstes Data Mining und Predictive Analytics ein und generieren so wertvolles Wissen selbst aus großen Datenbeständen. Dies erlaubt es, Muster und Trends im Kundenverhalten und bei Versicherungsfällen vorherzusagen.

Diese Unternehmen erzielen wichtige Erfolge und Einsparungen durch Modellierungen zu Risikomanagement, Betrugsaufdeckung, Rücklagen, Tarif- und Preisgestaltung oder Serviceangeboten. Unternehmensentscheidungen werden damit effizienter und besser.

Eigenschaften der Lösung

  • Vollständigkeit: Alle analytischen Belange sind abgedeckt; die Datenaufbereitung einschließlich Weight-of-Evidence-Kodierung für bessere Prognosegüten, das automatisierte Generieren optimierter Modelle bzw. Scorekarten, die Validierung für sichere Ergebnisse, die Bestimmung des Cut-off-Point zur Kosten-Nutzen-Abwägung wie auch die Überprüfung der Aktualität der eingesetzten Scoring-Modelle.
  • Analyse-Power: Traditionelle Data-Mining-Verfahren wie CART oder CHAID, aber auch hochmoderne Algorithmen wie Boosted Trees, Random Forests und Neural Networks erlauben leistungsstarke Prognosen.
  • Mustererkennung: Entdecken Sie Beziehungen zwischen dem Nachfrage- und dem sonstigen Kundenverhalten; sehen Sie, welche Tarife häufig in einer bestimmten Konstellation oder Abfolge abgeschlossen werden und optimieren Sie so Ihre Marketingstrategien.
  • Textanalysen: Text-Mining-Algorithmen decken in unstrukturierten Daten verborgene Informationen auf – etwa in Kommentarfeldern – und nutzen diese für Prognosen.
  • Effizienter Workflow: Eine integrierte Scorekarten-Lösung deckt den gesamten Scoringprozess ab.
  • Unternehmensweiter Einsatz: Eine Abteilung entwickelt die Modelle, eine andere validiert diese im Testbetrieb, und schließlich geht das Scoring weltweit live; das Mehrnutzersystem bietet die ideale Plattform, um bestmögliche Resultate zu erzielen.
  • Modelle im Live-Betrieb: Durch sofortige Verarbeitung neu anfallender Kundendaten sowie automatisches Rejustieren von Prognosemodellen werden aktuelle Entwicklungen und Erkenntnisse unmittelbar berücksichtigt.

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