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title: Fuga, valor vitalicio de cliente, venta cruzada y venta escalonada.
description: Desarrollamos modelos predictivos para detectar fuga de clientes y reaccionar con venta cruzada y escalonada según su valor vitalicio
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[Nuestra experiencia tangible en ciencia de datos e investigación ](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases)

# [Fuga, valor vitalicio de cliente, venta cruzada y venta escalonada.](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/fuga-de-clientes)

 Escrito por [Laura Sanchez](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/author/laura-sanchez) | 09-oct-2021 19:40:54

Cliente: Aseguradora Solidaria

Metodología: [Churn Management](https://www.sinnetic.com/descubrir-nuevas-oportunidades?hsLang=es-co)

 

Puntos de dolor / necesidad / objetivo general del cliente (Situation)

Antecedente: Aseguradora Solidaria, viene adelantando un proceso de transformación digital desde 2016 que involucra diferentes áreas, procesos, tecnologías y por supuesto personas.

En este proceso, se ha priorizado el uso de los datos para poder agregar valor al negocio, desarrollar la relación con el intermediario y generar mayor asertividad en las decisiones de captación y retención de clientes.

Necesidad: La Aseguradora necesita saber cuál es el nivel de asertividad de las iniciativas con la estrategia y que tan accionable puede ser el resultado de un proceso específico generando victorias tempranas para la organización.

Para mejorar la asertividad de portafolio y estar alineados a las necesidades del mercado, la compañía ha considerado estratégico segmentar intermediarios, tomadores, PYMES, Sector Solidario, y Gobierno.

 

Gran resultado general (Work underway)

Desarrollo de modelos predictivos de fuga, valor vitalicio de cliente, venta cruzada y venta escalonada para tomadores personas naturales y jurídicas de los diferentes ramos de seguros.

Habilitación, implementación y entrenamiento al personal de la plataforma SAS Visual Data Minning and Machine learning y SAS Enterprise Miner.

Generación de modelos de aprendizaje no supervisado y segmentación para PYMES, Sector solidario, Persona natural y persona jurídica Algunos casos de uso derivados de la integración de esta información fueron: Clasificación RFP Recencia – Frecuencia – Prima Describe el perfil transaccional del tomador en función de la prima y sus componentes. rescatando la interacción entre fechas y cantidad de transacciones. Deja ver el grado de OPORTUNIDAD del tomador.

Clasificación RFG Recencia – Frecuencia – Gasto Prioriza el egreso entendido como comisión, siniestro, reaseguro etc. Deja ver el nivel de RIESGO del tomador.

Detección de segmentos Se cruzan las clasificaciones de oportunidad y riesgo generando segmentos.  
Motores de decisión para [“Next Best Offer”](https://www.sinnetic.com/ci360) Se generan motores de decisión desde modelos de Fuga, CLV, venta cruzada y escalonada.

 

Entregables y aprendizajes:

- Se desarolla un framework de trabajo que, basado en acelerar el valor del intermediario y el cliente, logro implementar una ruta de modelos predictivos de alta eficiencia que responde a victorias tempranas requeridas por la organización.
- Usando una metodología ÁGIL se mapean los requerimientos de tres flujos de proceso (Fuga, Valor de cliente, venta cruzada,venta escalonada), se automatiza con analítica y se generan reportes estáticos de rendimiento y mejora continua.
- Mediante técnicas de análisis supervisado y no supervisado en contexto de [minería de datos y machine learning](https://www.sinnetic.com/cognitive-services), se llega a la generación de un reporte de rendimiento del proceso, un FUNNEL de funcionalidad del proceso y se exponen de manera estática los indicadores de mejora continua.

 

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[América del Sur](https://meetings.hubspot.com/gabriel-contreras?__hstc=153243239.4172d744fdd21a7a128ec30c5bed7cfc.1633626030946.1633965195428.1634012989656.5&__hssc=153243239.12.1634012989656&__hsfp=3685108334)

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[Ver post completo](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/fuga-de-clientes)

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