Klantervaring
Klantverloop voorspellen in verzekeringen
Naar een betere oplossing voor klanten, makelaars én verzekeraars.
Om de vertrouwelijkheid te beschermen, kunnen we specifieke details aanpassen. Onze belangrijkste bijdrage geven we altijd correct weer.
Context & doelstellingen
Een toonaangevende verzekeraar zag zijn omzet sterk dalen door toenemend klantverloop in zijn portefeuille woningverzekeringen. Dat veroorzaakte jaarlijks enkele miljoenen euro's verlies. De klant vroeg Agilytic de onderliggende oorzaken van klantverloop te vinden en een datagedreven strategie voor proactief klantenbehoud te ontwerpen.
Aanpak
Voor bruikbare en zakelijk relevante resultaten werkten we nauw samen met de marketing- en verkoopafdelingen van de klant. Onze aanpak verliep in drie fasen:
Audit en verzameling: We voerden een uitgebreide data-audit en dataverzameling uit om een betrouwbare analysebasis te leggen.
Voorspellende modellering: We ontwikkelden een model op maat om specifieke oorzaken van klantverloop te onderscheiden en de vertrekneiging van bestaande klanten te scoren.
Kennisoverdracht: Voor blijvend gebruik organiseerden we gerichte workshops om interne datavaardigheden te versterken, zodat de eigen teams het model en het onderhoud volledig konden overnemen.
Resultaten
Het project verbeterde meteen de mogelijkheden voor klantenbehoud. Het voorspellende model verdubbelde het identificatiepercentage van risicoklanten ten opzichte van de eerdere uitgangssituatie. Met die inzichten hielp Agilytic de klant proactieve behoudsmaatregelen in te voeren, waaronder het strategisch hergroeperen van producten om beter bij klantbehoeften aan te sluiten en oorzaken van klantverloop te beperken.
Om de vertrouwelijkheid te waarborgen, kunnen we bepaalde details in onze klantcases aanpassen.