USE CASE

Assurance

L’exploitation des données et l’ajout de modèles d’intelligence artificielle sont autant de moyens qui permettent de mieux définir les profils à risque ou à forte valeur. Cela ouvre la voie à une assurance de plus en plus individualisée.

Identifier et cibler les clients ayant une seconde voiture afin de leur proposer une offre personnalisée.

Pour qui ?

Un assureur en ligne français

Difficultés rencontrées

  • Pas d’information sur la 2ème voiture
  • Input client faible (Nom / Prénom / Adresse / Email / Age / Code Profession)
  • Echantillon faible représentatif de la population française (5000 pers.)

Comment ?

Notre approche repose essentiellement sur l’usage des données externes et de l’Open Data :

  • pages jaunes
  • pages blanches
  • Facebook
  • Linkedin
  • Copains d’avant
  • Meilleurs Agents
  • Open Street Map
  • INSEE.

Les données de l’assureur ont été enrichies et ont permis la modélisation d’un algorithme.
Il confronte entre autres, densité de population, caractéristiques du logement, niveau de revenus, CSP, proximité des transports en commun…
Un score et une classification sont alors attribués à l’échantillon initial. Cette prestation permet de passer d’un modèle de Machine Learning non supervisé à supervisé.

Les échantillons sont élargis et les données client à nouveau enrichies.

Au final, la fiabilité de l’algorithme est améliorée.

Quels résultats ?

L’algorithme s’est adapté au CRM de l’assurance. Il permet aujourd’hui d’établir la probabilité des détenteurs d’une deuxième voiture (anciens et nouveaux clients). Ce modèle a permis d’identifier plus facilement les prospects. Ainsi les équipes vente et marketing peuvent personnaliser les offres et ainsi gagner en productivité et améliorer le ROI.

nos autres use cases

La diversité de nos expériences nous permet aujourd’hui de pouvoir répondre à de nombreuses problématiques métier. Notre ambition est de démocratiser nos solutions à tous les secteurs d’activité et toutes les tailles d’entreprise.

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