Cliente: FUNDACIÓN CARDIOINFANTIL Metodología: ENYGMA Puntos de dolor / necesidad / objetivo general del cliente (Situation) La Fundación CardioInfantil en general y su hospital La Cardio se encuentra interesada en desarrollar una posición competitiva con las aseguradoras. Esto implica entender las necesidades de la población asegurada, los retos administrativos, financieros y operativos de cada asegurador. En coherencia, se necesita entender la participación de La Cardio dentro de los procedimientos y consultas cardiovasculares que cubren cada una de las aseguradoras. Derivado de esto, se requiere profundizar en argumentos para crecer dicha participación. Metodología y dispositivos analíticos ENYGMA es una metodología que permite: Integrar diversas fuentes de información: Información pública de ocupación de camas, incidencias y prevalecías epidemiológicas de las enfermedades cardiovasculares, entrevistas con las redes de distribución y compras en las aseguradoras. Analytics: Integración de la información, estimación de marketshare actual y futuro. Reporting: Visualizar el ciclo de vida de la decisión en tableros de control eficientes que conecten las preguntas de negocio del cliente con las respuestas clave. Gran resultado general (Work underway) Tras diferentes loops de integración de datos, analítica y reporteo se ha logrado: Entender el market share de La Cardio en las aseguradoras. Gestionar razones de lealtad y satisfacción dentro del asegurador. Gestionar rutas de crecimiento de participación de mercado. Queremos acompañar tus procesos de analítica e investigación de mercados con un enfoque de dinámico y tecnológico. ¿Entramos en contacto? América del Sur México y Centroamérica
Cliente: Aseguradora Solidaria Metodología: Churn Management 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” 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, 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. Queremos acompañar tus procesos de migración a la nube con nuestros expertos en MlOps y DataOps. ¿Entramos en contacto? América del Sur México y Centroamérica
Cliente: Liberty Seguros Metodología: Churn Management Puntos de dolor / necesidad / objetivo general del cliente (Situation) Antecedentes: Generalmente en el sector asegurador, la fuga del cliente era dificil de ver porque las aseguradoras guardan la información a nivel póliza. Crear una vista de cliente único y administrar la fuga de clientes valiosos basando las decisiones no solo en el churn sino tambien en el CLV. Necesidad: Medir la probabilidad de perder clientes persona natural y persona jurídica por ramo comercial y teniendo en cuenta el rol del intermediario. Gran resultado general (Work underway) Un modelo de fuga voluntaria e involuntaria para clientes persona natural y jurídica. Modelo de valor vitalicio de cliente para priorizar las acciones de retención y rentabilización en función del potencial financiero que cada cliente representa para la organización. Entregables y aprendizajes: La creación de un repositorio único de información que integre la data de experiencia del usuario con todas las áreas: Facturación, siniestros, comercialización. No es posible ejercer trabajo en retener clientes no rentables. El modelo de CLV es un excelente complemento a la gestión del cliente. Las campañas de retención se ejecutan en unión al intermediario como líder de la relación con el cliente. Queremos acompañar tus procesos de migración a la nube con nuestros expertos en MlOps y DataOps. ¿Entramos en contacto? América del Sur México y Centroamérica
