Identifier le potentiel commercial avec la segmentation dans l'assurance

Contexte & Objectifs

Un assureur européen de premier plan opère sur un marché de niche où les marges sont faibles. Disposant d'un vaste réseau de vente réparti équitablement entre vente directe et courtage (+/- 4 500 courtiers), il devait mieux connaître ses courtiers et l'intensité de leur relation avec le client final.

Dans cette optique, des inspecteurs visitaient régulièrement les courtiers pour stimuler la relation client. L'assureur se heurtait toutefois à deux difficultés majeures. D'abord, les inspecteurs planifiaient leurs visites selon la seule disponibilité des courtiers, ce qui nuisait à l'efficacité de leurs déplacements et limitait le nombre de visites annuelles.

Ensuite, ces visites ne prenaient pas en compte le potentiel de vente réel des courtiers. Les inspecteurs passaient donc du temps avec des courtiers à faible ou moyen potentiel, délaissant les plus importants. Une segmentation précise du réseau de vente était donc indispensable pour mieux allouer les ressources commerciales.

Approche

Pour prioriser les visites des inspecteurs grâce à une segmentation du réseau de courtiers, nous avons structuré notre démarche ainsi:

D'abord, la consolidation des données. Ce travail de nettoyage et de liaison avec les données OPENDATA (Statbel et BCE/BNB) a permis d'isoler le chiffre d'affaires annuel moyen d'un courtier et sa part réalisée avec l'assureur. Nous avons ensuite préparé ces données pour la segmentation.

Ensuite, nous avons réalisé une analyse avec l'outil de data intelligence TIMi afin de restituer les données de manière claire et exploitable.

Enfin, nous avons entraîné deux modèles de segmentation (clustering) pour identifier les agents actifs et inactifs, détecter les opportunités clés et définir le nombre optimal de segments. Les résultats ont été intégrés dans des visualisations simples et percutantes.

Les livrables comprenaient une présentation PowerPoint (insights et visualisations clés), des fichiers Excel (ciblant les segments de courtiers par potentiel), le code Python, un audit de données TIMi et une documentation explicative.

Résultats

Grâce à cette segmentation, l'assureur pilote désormais son réseau de manière optimale, province par province. Ces insights ont directement permis de réorganiser le département commercial pour maximiser l'impact géographique.

Chaque modèle a révélé quatre segments de courtiers:

• Deux hautement localisés, à cibler en priorité lors des prochaines visites au vu de leur potentiel.

• Deux divisés entre faible potentiel et courtiers établis. Ces derniers représentent un fort potentiel existant que l'assureur doit fidéliser en priorité.

Mené en seulement 8 jours, ce projet a donné à l'assureur une vision claire des actions à mener pour développer son potentiel commercial. Au total, environ 200 courtiers à fort potentiel ou sous-développés ont été identifiés.