Upselling von Versicherungen.

Im Umfeld langfristiger Versicherungsprodukte wie z.B. Lebensversicherungen stehen Versicherer vor dem Problem, dass zwischen dem Abschluss der Versicherung und der etwaigen Inanspruchnahme der Leistung nur wenig Kontakt mit dem Kunden besteht. Es entstehen somit nur wenige Touchpoints und, gegenüber anderen Versicherungsarten, wenige Opportunities erfolgreich Upselling zu betreiben. Unser Kunde, ein internationales Versicherungsunternehmen, aktiviert jährlich vorhandene Upselling Potenziale durch den Versand von Angeboten, die die Versicherungssumme entsprechend erhöhen. Der Versand der hochwertig aufbereiteten Briefe ist kostenintensiv und lieferte nur durchschnittlichen Response.

Nach der Exploration und Aufbereitung der historischen Kundeninformationen aus verschiedenen IT-Systemen entwickelten wir, gemeinsam mit dem Kunden, einen Machine Learning Algorithmus, der basierend auf dem Reaktionsverhalten aller Kunden in den vergangenen Jahren potenzielle Upseller von den restlichen Kunden mit hoher Genauigkeit separieren kann. Das Modell basiert auf „Gradient Boosting“, einer State-of-the-Art Methode im Bereich des maschinellen Lernens. Das Modell wurde in die IT-Infrastruktur des Kunden implementiert und kann nun on-demand oder in regulären Intervallen automatisch ausgeführt werden.