Implementación CLTV. Willis Towers Watson Santa Lucía S.A. Compañía de seguros y reaseguros. Febrero 2017

Transcripción

1 Implementación CLTV Willis Towers Watson Santa Lucía S.A. Compañía de seguros y reaseguros. Febrero 2017

2 Proverbio Uno no vale por lo que tiene, sino por lo que es. 2

3 Indice 1. Introducción. 2. Marco de Gobierno. 3. Palancas de desarrollo. 4. Modelo de valor. 5. Modelo de retención. 6. Modelo de compra. 7. Ecosistema colaborativo. 8. Conclusión. 3

4 Introducción Ecosistema Colaborativo. Optimización de datamart, herramientas y modelos (Solvencia II). Ramos Core de la compañía: Decesos, Hogar y Vida. Conocimiento de negocio. Busqueda de nuevas opciones para incrementar valor. 4

5 Marco de gobierno Dirección Establecer metas basadas en objetivos cuantificados (beneficios, volumen, inversiones) Gestión de producto Tarificación Marketing Dirección de ventas Explorar proactivamente diferentes opciones alineadas con la estrategia Optimización del beneficio Optimización de la cartera Gestión enfocada de los potenciales clientes y la retención Acciones de marketing y tarificación enfocada en segmentos de clientes homogéneos Diseño de nuevos, alternativos modelos de distribución Gestión de relaciones entre intermediarios y definición de políticas de retribución Customer Lifetime Value IT Optimización periódica y gestión de información Claros beneficios de inversiones en IT Puntos de contacto Descuentos efectivos en el punto de venta Retención efectiva y gestión de recuperaciones 5

6 Palancas de Desarrollo Métricas de valor Modelo de valor Flujos de caja (primas, siniestros, etc.) Cuenta de pérdidas y ganancias Modelización estadística Modelos de propensión Modelización del comportamiento Clasificación / Segmentación 6

7 Modelo de valor Se llevó a cabo un cálculo de una métrica central de CLTV que consiste en proyectar los beneficios netos futuros que Santa Lucía percibirá de cada cliente existente y de la cartera de productos existente descontados al momento presente. 7

8 Valor del cliente métricas adicionales Valor potencial cross sell Es el valor futuro que se obtendría de nuevos productos adquiridos por un cliente existente considerando la propensión a la compra que tiene dicho perfil de cliente Share of wallet Es el potencial valor a largo plazo que se podría crear considerando todas las líneas de negocio/productos e incorporando hipótesis de nuevo negocio y cross selling. Valor en riesgo de renovación Es el valor futuro que se destruiría en el caso de que el cliente no renueve o rescate. 8

9 Compartiendo algunos Resultados del modelo de valor. Willis Towers Watson Santa Lucía S.A. Compañía de seguros y reaseguros.

10 Principales conclusiones para la creación de valor de CLTV de Santa Lucía CLTV CLTV medio clientes Santa Lucía 10

11 Principales conclusiones para la creación de CLTV de Tradicional Decesos CLTV medio Trad. Cartera de decesos posterior a

12 Principales conclusiones para la creación de CLTV de Decesos Nueva Generación CLTV medio Decesos

13 Principales conclusiones para la creación de CLTV de Hogar Hogar 13

14 CLTV Principales conclusiones para la creación CLTV de Vida Vida Ahorro Vida Riesgo 14

15 Resultados del Valor del nuevo negocio (VNB) del último año Resultados por línea de negocio 15

16 Modelos de retención Willis Towers Watson Santa Lucía S.A. Compañía de seguros y reaseguros.

17 Modelo retención Decesos : principales factores Datos personales Edad del asegurado: ICE Antigüedad de la póliza Frecuencia de pago Edad media de asegurados de la póliza Datos de pólizas Prima de la póliza Datos geográficos Provincia del asegurado Forma de pago Datos de empresa Nº contactos de SL a cliente Capital contratado del asegurado Factor edad media de los miembros de la unidad familiar: 17

18 Modelo de retención Hogar: principales factores Edad del tomador Nº contactos de SL a cliente Datos personales Nº pólizas por unidad familiar ICE (Indicador de Capacidad Económica) Profesión del tomador Datos de empresa Nº total siniestros en póliza Nº siniestros último año en la póliza Antigüedad de la póliza Datos geográficos Comunidad Autónoma Datos de pólizas Frecuencia de pago Mes de renovación de la póliza Provincia 18

19 Modelos de compra Willis Towers Watson Santa Lucía S.A. Compañía de seguros y reaseguros.

20 Modelos de Cross Sell Modelo propensión a la compra de Decesos: principales factores incluidos en el modelo Datos personales Edad media miembros unidad familiar Nº actual de pólizas de la unidad familiar Datos geográficos ICE máximo de la unidad familiar Provincia de la unidad familiar Datos de empresa Nº de pólizas de vida riesgo en vigor Nº de pólizas de vida ahorro PP en vigor Prima total de la unidad familiar: Nº de pólizas de vida ahorro PU en vigor Modalidad de la póliza de hogar Datos de pólizas Frecuencia de pago de póliza de hogar Antigüedad de la unidad familiar Factor edad media de los miembros de la unidad familiar: 20

21 Modelos de Cross Sell Modelo propensión a la compra de Hogar: principales factores incluidos en el modelo Datos personales Edad media miembros unidad familiar ICE máximo de la unidad familiar Datos de empresa Nº de miembros por unidad familiar: Nº asegurados de decesos por UF Antigüedad media póliza de decesos Datos geográficos Provincia de la unidad familiar Código de ramo póliza de decesos Datos de pólizas Prima anual póliza de decesos Forma de pago Numero de componentes de la unidad familiar 21

22 Ecosistema colaborativo Willis Towers Watson Santa Lucía S.A. Compañía de seguros y reaseguros.

23 VALOR DE CLIENTE Usos Área Técnica y Actuarial METRICAS OBTENIDAS APLICACIONES Hipótesis de Solvencia II Modelos de caída (Hogar, Decesos, Vida) Optimización Renovación de Cartera de Hogar Hipótesis Planes de Negocio Comercial Propuesta de Campañas específicas Modelos de Propensión a la Compra Hipótesis Planes de Negocio Comercial Incorporación en el proceso de alta siniestralidad de Hogar CLTV Pricing de Nueva Producción Planes de Negocio Renovación Hogar Autonomía del equipo actuarial en lanzar nuevos cálculos. 23

24 VALOR DE CLIENTE Usos Área Marketing e Innovación Derivación Bandas de Valor de Cliente Revisión Modelos Abandono CPC (*) Inserción Ficha de Cliente (*) Aplicación en VC como selección de registros (*) Inclusión en el Plan Relacional Aplicación técnicas VC Revisión Segmentación CRC (*) Acciones Plan Incentivación Revisión NBA Revisión Segmentación Estratégica (*) Revisión Riesgo abandono por producto y sustitución semáforo en ficha de clientes (*) Revisión Proceso Optimización VC Modelos de caída (Hogar, Decesos, Vida) Modelos de Propensión a la Compra CLTV 24

25 Conclusión. Cuando ya casi hemos acabado, comienza todo. LEY DE REVANS: Un modelo tiene que aprender al menos con la misma rapidez con que cambia el entorno. Si el ritmo de cambio del modelo es menor que el ritmo de cambio fuera, como puedes esperar que funcione. Proprietary and Confidential. For Towers Watson and Towers Watson client use only.

26 Gracias a todos por la atención.

27

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