SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  13
Télécharger pour lire hors ligne
На примере договоров КАСКО 
Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов 
Материалы конференции 
Profinsurance-2014: Insurance&Banking Loyalty 
Экономика и системы лояльности. Маркетинговая аналитика 
30 октября 2014
Сегментация и ценообразование 
Предложение правильной цены правильным клиентам 
Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 
2 
Анализ текущей ценовой стратегии 
Обработка и анализ данных по портфелю 
Моделирование 
требований по 
сегментам 
Сбор и анализ рыночных цен 
Оптимизация ценообразования 
Определение цен, рыночный потенциал и анализ доходности 
Внедрение стратегии 
Продолжающееся 
развитие 
Анализ внутри компании 
Использование внешней информации 
Стратегия 
Мы рассматриваем вопрос ценообразования как постоянный процесс. 
Как только вы успешно внедрили стратегию ценообразования, вы можете анализировать поведение клиентов и конкурентов, в результате чего может потребоваться повторная оптимизация ценообразования. 
«Делойт» может оказать поддержку на любом этапе данного цикла. Более детальное описание этапов представлено далее. 
A 
B 
C 
D 
E 
F 
G 
H
Этап 
Наш подход 
Результат 
Анализ текущей ценовой стратегии 
•Диагностика вашей ценовой стратегии 
•Обсуждение коммерческой стратегии и стратегии продаж 
•Сбор данных из различных внутренних источников 
•Обобщение и систематизация данных для дальнейшего анализа 
•Корректные данные по стратегии для применения на следующих этапах 
•Возможно выявление непроработанных элементов в стратегии и процедурах 
Обработка и анализ данных по портфелю 
Обработка данных: визуализация данных, обнаружение закономерностей в данных, анализ тестов, определение моделей поведения клиентов и факторов, влияющих на требования, уход клиентов и т.д. 
Четкое понимание информации, содержащейся в большом количестве информации о портфеле, клиентах, их требованиях и т.д.: 
•Получаете ли вы желаемых клиентов? 
•Оценка рисков по каналам продаж? 
•Необходимы ли какие-либо действия для минимизации рисков до окончания этапов анализа? 
Моделирование 
требований по 
сегментам 
Мы применяем гибкий подход, заточенный под ваши потребности и доступность данных. Обычно наш подход включает: 
•Анализ рисков на основе информации о каждом клиенте. Клиенты делятся на группы риска с использованием аналитических инструментов. 
• Настройка модели жизненной ценности клиента – предполагаемые доходы и расходы, связанные с клиентом. 
Сегментация клиентов на основе требований по рискам, который они могут представлять для компании. Требуется для: 
•Понимания портфеля в ходе принятия бизнес-решений, например, клиенты какого сегмента представляют основной интерес. 
•Решения относительно структуры тарифа; 
•Создание прогнозных моделей для анализа влияния решений по ценообразованию; 
•Анализ недостатков рыночной информации компании. 
Описание оптимальной ценовой стратегии 
A 
B 
C 
Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 
3
Этап 
Наш подход 
Ваши преимущества 
Сбор и анализ рыночных цен 
•Диагностика вашей ценовой стратегии 
•Обсуждение коммерческой стратегии и стратегии продаж 
•Сбор данных из различных внутренних источников 
• Обобщение и систематизация данных для дальнейшего анализа 
•Сбор данных о рынке (например, от агрегаторов или тайных покупок) 
•Анализ рыночных данных по ценам на автострахование перед осуществлением следующих шагов (разработка и тестирование коммерческого тарифа), а также получение важной информации для бизнес решений. 
Коммерческое ценообразование, рыночный потенциал и анализ доходности 
•Разработка: поддержка в принятии коммерческих решений по ценообразованию на основе результатов предыдущих анализов 
•Тестирование: тестирование рыночного потенциала и доходности различных ценовых стратегий в соответствии с различными сценариями будущего развития 
Этапы разработки и тестирования повторяются с целью найти и отрегулировать оптимальную ценовую стратегию 
Разработка ценовой стратегии, сегментация и коммерческий тариф. Анализ с использованием всей доступной информации, необходимой для анализа предполагаемого тарифа, чтобы оценить: 
•Рыночный потенциал: велика ли вероятность, что целевые клиенты (существующие и новые) купят данный продукт, а не продукты конкурентов? 
•Доходность: велика ли вероятность, что продажи данного продукта целевым клиентам приведут к ростам доходов бизнеса? 
Внедрение стратегии 
Может включать: 
•Спецификации для внедрения IT 
•Дополнительный анализ для поддержки ценовой стратегии и т.д. 
Быстрое и надежное внедрение новой ценовой стратегии в IT-системы компании, во внутренние процессы, внедрение в каналы продаж 
Описание оптимальной ценовой стратегии 
Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 
4 
E&F 
G 
D
5 
© 2014 ZAO Deloitte & Touche CIS or © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 
Анализ доходности сегментов на примере договоров КАСКО
Цели работы: 
1.Выявление повторяющихся структур и закономерностей в данных 
2.Использование обнаруженных закономерностей в качестве инструмента прогнозного анализа Основные этапы: Результаты : 
1.Определены группы атрибутов, обладающих высокой и низкой информативностью 
2.Выделено более ста значимых групп контрактов. Среди них 15 групп повышенного риска и более 30 групп, находящихся в «зоне стабильности». 
Обзор исследования 
Цели проведенного анализа, его основные этапы и результаты 
Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 
6 
Получение и первичная обработка данных 
Анализ данных 
Обработка «грязных» и отсутствующих данных 
Выделение основных атрибутов 
Стандартизация данных 
Сегментация данных 
Проверка выявленных закономерностей
Первичный анализ данных 
Иллюстрация основных этапов предварительной обработки данных 
Примеры обработки грязных и отсутствующих данных: Устранение выбросов (резко выделяющихся значений экспериментальных величин): 
•Дата начала эксплуатации: 13.11.2077, 19.10.2031, 13.11.2077 и т.д. 
•Рабочий объем двигателя, см3: 1, 2, 5 и т.д. Разрешение логических несоответствий: 
•Возраст водителя с максимальным КВС = 32, 18, 25 при соответствующих значениях Стажа водителя с максимальным КВС = 31, 5, 31 Восполнение недостающих значений : 
•Использование отсутствующих данных в качестве независимых значений атрибута Пример стандартизации данных: Основная задача этапа – приведение данных разных типов и единиц измерения к единому формату, пригодному для дальнейших исследований. Нормализация интервальных значений: 
•Стаж водителя: 24 → 1.2, 6 → -0.96, 9 → -0.6, 6 → -0.96, 12 → -0.24 
•Страховая стоимость ТС: 1076708 → 0.633, 333890 → -1.074, 318794 → -1.109 
Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 
7
Результаты анализа 
Определение структуры данных: выявление контрактных групп 
Примеры групп Пример группы повышенного риска (На рисунке: ) 
•94% водителей имеют стаж вождения более трех лет 
•Более 82% имеют стоимость страховки более 1млн рублей и пользуются марками автомобилей TOYOTA (35%), MITSUBISHI(29%), VOLKSWAGEN(8%) 
•У 98% клиентов мощность машины выше среднего значения (132 ЛС) Пример группы пониженного риска (На рисунке: ) 
•Подавляющее большинство водителей пользуется новыми отечественными автомобилями ВАЗ (86%) и LADA (8%), средняя стоимость страховки 300 тыс. рублей 
•100% водителей имеют стаж вождения более десяти лет, средний стаж – 15 лет 
•У всех клиентов мощность машины не превышает 110 ЛС (среднее значение – 86ЛС) 
0 
5 
10 
15 
20 
25 
30 
0 
500,000 
1,000,000 
1,500,000 
2,000,000 
Стаж водителя с максимальным КВС 
Страховая стоимость ТС, вал. дог. 
Центры сегментов: сочетания параметров, характерных для всех элементов группы 
Данные по договору 
Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 
8
Результаты анализа 
Информативность атрибутов модели 
Информативность атрибутов Информативность атрибутов, используемых для анализа и моделирования данных, определяет качество полученной модели и влияет на: 
•Точность прогнозов 
•Скорость их вычисления Количественная оценка информативности 
•Information gain (прирост информации) – статистический коэффициент, лежащий в диапазоне от 0 до 1 и показывающий, насколько информация об одной переменной позволяет судить о значении другой. Чем выше коэффициент, тем больше связь между двумя атрибутами. Пример высокоинформативных атрибутов 
•Марка ТС (Information Gain = 0.521) 
•Стаж водителя с максимальным КВС (Information Gain = 0.503) 
•Страховая стоимость ТС (Information Gain = 0.52) Пример низкоинформативных атрибутов 
•Признак мультидрайв (Information Gain = 0.012) 
•Признак юридичности страхователя (Information Gain = 0.017) 
•Пол водителя с максимальным КВС (Information Gain = 0.072) 
Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 
9
Оптимизация модели 
Обучение системы и последующая классификация данных должна проводиться с использованием наиболее информативных атрибутов 
Информативность атрибутов модели на примере группы максимального риска: 
0 
0.1 
0.2 
0.3 
0.4 
0.5 
0.6 
0.7 
0.8 
Среднее значение по базе данных 
Среднее значение по кластеру 
Чем больше расстояние между средними значениями атрибута в сегменте и в общем объеме данных, тем выше описательность данного атрибута для рассматриваемого сегмента 
Использующиеся атрибуты системы 
Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 
10
Классификация новых данных 
Общая схема использования полученных сегментов для прогнозирования и проверки данных 
Ассоциация нового контракта с перечнем сегментов 
Извлечение наиболее близкой по своим параметрам контрактной группы 
Формирование прогноза на основании среднего количества убытков в группе 
Фактическое количество убытков 
Данные контракта, не участвовавшего в обучении системы 
Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 
11
Проверка результатов классификации 
Оценка точности прогнозов 
Описание теста: 
1.Для проверки системы используется 30% данных, не участвовавших в ее обучении 
2.В результате классификации каждому из контрактов присваивается прогнозное значение атрибута (например, количество убытков) 
3.В случае совпадения прогнозных и фактических результатов в пределах погрешности (20%) проверка считается пройденной. Результаты теста: Разработанный аналитический аппарат позволяет с высокой степенью точности предсказать значения рассматриваемых атрибутов в 80% процентах случаев. Шаги для последующего улучшения результатов: 
1.Оптимизация алгоритмов сегментации 
2.Усложнение методов стандартизации данных 
3.Сбор дополнительных данных по договорам КАСКО 
Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 
12
Выявление закономерностей в данных по договорам КАСКО © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 
13 
Наименование «Делойт» относится к одному либо любому количеству юридических лиц, включая их аффилированные лица, совместно входящих в «Делойт Туш Томацу Лимитед», частную компанию с ответственностью участников в гарантированных ими пределах, зарегистрированную в соответствии с законодательством Великобритании (далее ― ДТТЛ); каждое такое юридическое лицо является самостоятельным и независимым юридическим лицом. ДТТЛ (также именуемое как «международная сеть «Делойт») не предоставляет услуги клиентам напрямую. Подробная информация о юридической структуре ДТТЛ и входящих в нее юридических лиц представлена на сайте www.deloitte.com/about. Подробная информация о юридической структуре компании «Делойт» в СНГ представлена на сайте www.deloitte.com/ru/about. 
«Делойт» предоставляет услуги в области аудита, налогообложения, консалтинга и корпоративных финансов государственным и частным компаниям, работающим в различных отраслях экономики. «Делойт» — международная сеть компаний, имеющая многолетний опыт практической работы при обслуживании клиентов в любых сферах деятельности более чем в 150 странах мира, которая использует свои обширные отраслевые знания, включая опыт оказания высококачественных услуг, позволяющие определить пути решения самых сложных бизнес-задач клиентов. Около 200 тыс. специалистов «Делойта» по всему миру привержены идеям достижения совершенства в предоставлении профессиональных услуг своим клиентам. 
Настоящее сообщение содержит информацию только общего характера. При этом ни компания «Делойт Туш Томацу Лимитед», ни входящие в нее юридические лица, ни их аффилированные лица (далее ― «сеть «Делойт») не представляют посредством данного сообщения каких-либо консультаций или услуг профессионального характера. Ни одно из юридических лиц, входящих в сеть «Делойт», не несет ответственности за какие-либо убытки, понесенные любым лицом, использующим настоящее сообщение.

Contenu connexe

Tendances

01 продукты ами banking v8
01 продукты ами banking v801 продукты ами banking v8
01 продукты ами banking v8finnopolis
 
Тренды современного омниканального ритейла (omnichannel retail)
Тренды современного омниканального ритейла (omnichannel retail)Тренды современного омниканального ритейла (omnichannel retail)
Тренды современного омниканального ритейла (omnichannel retail)Vardan Gasparyan
 
Hints on how to choose a merchandising servicing agency for retail commerce
Hints on how to choose a merchandising servicing agency for retail commerceHints on how to choose a merchandising servicing agency for retail commerce
Hints on how to choose a merchandising servicing agency for retail commerceSales Support Group
 
Решение по управлению знаниями потребителя
Решение по управлению знаниями потребителяРешение по управлению знаниями потребителя
Решение по управлению знаниями потребителяsmm3
 
Rond portrait cust-inter_suite
Rond portrait cust-inter_suiteRond portrait cust-inter_suite
Rond portrait cust-inter_suitezolik
 
Цепочка поставок в омниканальном ритейле
Цепочка поставок в омниканальном ритейлеЦепочка поставок в омниканальном ритейле
Цепочка поставок в омниканальном ритейлеVardan Gasparyan
 
Стратегическое управление закупками Emptoris
Стратегическое управление закупками EmptorisСтратегическое управление закупками Emptoris
Стратегическое управление закупками EmptorisSystematicaLLC
 
КРОК - SPSS Churn Model
КРОК - SPSS Churn ModelКРОК - SPSS Churn Model
КРОК - SPSS Churn ModelAlexander Efimov
 
ланит презентация финнополис фин
ланит презентация финнополис финланит презентация финнополис фин
ланит презентация финнополис финfinnopolis
 
Clr2016 rus-integrated minds-enoaclr2016-rus-integrated-minds-enoa
Clr2016 rus-integrated minds-enoaclr2016-rus-integrated-minds-enoaClr2016 rus-integrated minds-enoaclr2016-rus-integrated-minds-enoa
Clr2016 rus-integrated minds-enoaclr2016-rus-integrated-minds-enoaChangellenge >> Capital
 
150512 стратегия реформ публичных закупок v6 (старая версия)
150512 стратегия реформ публичных закупок v6 (старая версия)150512 стратегия реформ публичных закупок v6 (старая версия)
150512 стратегия реформ публичных закупок v6 (старая версия)Public Administration Reform in Ukraine
 
Почему важно измерение и прогнозирование лояльности. Что такое lifetime value?
Почему важно измерение и прогнозирование лояльности. Что такое lifetime value?Почему важно измерение и прогнозирование лояльности. Что такое lifetime value?
Почему важно измерение и прогнозирование лояльности. Что такое lifetime value?Anton Lapkin
 
Ozon.ru: Директ-маркетинг вчера и сегодня
Ozon.ru: Директ-маркетинг вчера и сегодняOzon.ru: Директ-маркетинг вчера и сегодня
Ozon.ru: Директ-маркетинг вчера и сегодняAnton Lapkin
 

Tendances (20)

01 продукты ами banking v8
01 продукты ами banking v801 продукты ами banking v8
01 продукты ами banking v8
 
Тренды современного омниканального ритейла (omnichannel retail)
Тренды современного омниканального ритейла (omnichannel retail)Тренды современного омниканального ритейла (omnichannel retail)
Тренды современного омниканального ритейла (omnichannel retail)
 
Hints on how to choose a merchandising servicing agency for retail commerce
Hints on how to choose a merchandising servicing agency for retail commerceHints on how to choose a merchandising servicing agency for retail commerce
Hints on how to choose a merchandising servicing agency for retail commerce
 
Решение по управлению знаниями потребителя
Решение по управлению знаниями потребителяРешение по управлению знаниями потребителя
Решение по управлению знаниями потребителя
 
Rond portrait cust-inter_suite
Rond portrait cust-inter_suiteRond portrait cust-inter_suite
Rond portrait cust-inter_suite
 
WSC as SaaS
WSC as SaaSWSC as SaaS
WSC as SaaS
 
Цепочка поставок в омниканальном ритейле
Цепочка поставок в омниканальном ритейлеЦепочка поставок в омниканальном ритейле
Цепочка поставок в омниканальном ритейле
 
Технологии BI для телекома
Технологии BI для телекомаТехнологии BI для телекома
Технологии BI для телекома
 
Стратегическое управление закупками Emptoris
Стратегическое управление закупками EmptorisСтратегическое управление закупками Emptoris
Стратегическое управление закупками Emptoris
 
КРОК - SPSS Churn Model
КРОК - SPSS Churn ModelКРОК - SPSS Churn Model
КРОК - SPSS Churn Model
 
Getloyalty
GetloyaltyGetloyalty
Getloyalty
 
9 предотвращение оттока клиентов в телекоме
9 предотвращение оттока клиентов в телекоме9 предотвращение оттока клиентов в телекоме
9 предотвращение оттока клиентов в телекоме
 
стандарты в2в
стандарты в2встандарты в2в
стандарты в2в
 
ланит презентация финнополис фин
ланит презентация финнополис финланит презентация финнополис фин
ланит презентация финнополис фин
 
Integro systems
Integro systemsIntegro systems
Integro systems
 
Clr2016 rus-integrated minds-enoaclr2016-rus-integrated-minds-enoa
Clr2016 rus-integrated minds-enoaclr2016-rus-integrated-minds-enoaClr2016 rus-integrated minds-enoaclr2016-rus-integrated-minds-enoa
Clr2016 rus-integrated minds-enoaclr2016-rus-integrated-minds-enoa
 
150512 стратегия реформ публичных закупок v6 (старая версия)
150512 стратегия реформ публичных закупок v6 (старая версия)150512 стратегия реформ публичных закупок v6 (старая версия)
150512 стратегия реформ публичных закупок v6 (старая версия)
 
Почему важно измерение и прогнозирование лояльности. Что такое lifetime value?
Почему важно измерение и прогнозирование лояльности. Что такое lifetime value?Почему важно измерение и прогнозирование лояльности. Что такое lifetime value?
Почему важно измерение и прогнозирование лояльности. Что такое lifetime value?
 
Ozon.ru: Директ-маркетинг вчера и сегодня
Ozon.ru: Директ-маркетинг вчера и сегодняOzon.ru: Директ-маркетинг вчера и сегодня
Ozon.ru: Директ-маркетинг вчера и сегодня
 
Segmentation in b2 b webinar 8-09-11
Segmentation in b2 b   webinar 8-09-11Segmentation in b2 b   webinar 8-09-11
Segmentation in b2 b webinar 8-09-11
 

Similaire à Рабинович Борис, Делойт СНГ

Practical approach to building a company strategy
Practical approach to building a company strategy Practical approach to building a company strategy
Practical approach to building a company strategy Level Up Ukraine
 
Система управления финансовой эффективностью компании
Система управления финансовой эффективностью компании Система управления финансовой эффективностью компании
Система управления финансовой эффективностью компании IBA Group
 
Ценообразование основанное на ценности
Ценообразование основанное на ценностиЦенообразование основанное на ценности
Ценообразование основанное на ценностиKseniya Geevskaya
 
E commerce solutions v1 public
E commerce solutions v1  publicE commerce solutions v1  public
E commerce solutions v1 publicEfim Aldoukhov
 
Рекомендации по выбору партнера в Performance
Рекомендации по выбору партнера в Performance Рекомендации по выбору партнера в Performance
Рекомендации по выбору партнера в Performance iProspect Russia
 
Рекомендации по выбору подрядчика в performance.
Рекомендации по выбору подрядчика в performance.Рекомендации по выбору подрядчика в performance.
Рекомендации по выбору подрядчика в performance.iabrussiaprez
 
Суперпредложение по украинскому рынку охранных услуг и безопасности
Суперпредложение по украинскому рынку охранных услуг и безопасностиСуперпредложение по украинскому рынку охранных услуг и безопасности
Суперпредложение по украинскому рынку охранных услуг и безопасностиAgency of Industrial Marketing
 
Apex berg cisco precision routing
Apex berg   cisco precision routingApex berg   cisco precision routing
Apex berg cisco precision routingTim Parson
 
Crm In Ukraine Press Meeting 1
Crm In Ukraine Press Meeting 1Crm In Ukraine Press Meeting 1
Crm In Ukraine Press Meeting 1khimich
 
Диагностика_образец
Диагностика_образецДиагностика_образец
Диагностика_образецEkaterina Baydalinova
 
Создание моделей атрибуции с помощью машинного обучения и Google BigQuery
Создание моделей атрибуции с помощью машинного обучения и Google BigQueryСоздание моделей атрибуции с помощью машинного обучения и Google BigQuery
Создание моделей атрибуции с помощью машинного обучения и Google BigQueryМаркетинг-аналитика с OWOX BI
 
Рынок облачных сервисов. Маркетинг SaaS-решений.
Рынок облачных сервисов. Маркетинг SaaS-решений.Рынок облачных сервисов. Маркетинг SaaS-решений.
Рынок облачных сервисов. Маркетинг SaaS-решений.Andrey Terekhov
 
Персональные данные организации
Персональные данные организацииПерсональные данные организации
Персональные данные организацииAlexey Fedorischev
 
Подготовка маркетингового раздела бизнес-плана.
Подготовка маркетингового раздела бизнес-плана.Подготовка маркетингового раздела бизнес-плана.
Подготовка маркетингового раздела бизнес-плана.Cyril Savitsky
 
AlgoMost presentation
AlgoMost presentationAlgoMost presentation
AlgoMost presentationAlgoMost
 

Similaire à Рабинович Борис, Делойт СНГ (20)

Practical approach to building a company strategy
Practical approach to building a company strategy Practical approach to building a company strategy
Practical approach to building a company strategy
 
AlgoMost: about
AlgoMost: aboutAlgoMost: about
AlgoMost: about
 
Система управления финансовой эффективностью компании
Система управления финансовой эффективностью компании Система управления финансовой эффективностью компании
Система управления финансовой эффективностью компании
 
Ценообразование основанное на ценности
Ценообразование основанное на ценностиЦенообразование основанное на ценности
Ценообразование основанное на ценности
 
E commerce solutions v1 public
E commerce solutions v1  publicE commerce solutions v1  public
E commerce solutions v1 public
 
Рекомендации по выбору партнера в Performance
Рекомендации по выбору партнера в Performance Рекомендации по выбору партнера в Performance
Рекомендации по выбору партнера в Performance
 
Рекомендации по выбору подрядчика в performance.
Рекомендации по выбору подрядчика в performance.Рекомендации по выбору подрядчика в performance.
Рекомендации по выбору подрядчика в performance.
 
Стратегии сервиса
Стратегии сервисаСтратегии сервиса
Стратегии сервиса
 
Суперпредложение по украинскому рынку охранных услуг и безопасности
Суперпредложение по украинскому рынку охранных услуг и безопасностиСуперпредложение по украинскому рынку охранных услуг и безопасности
Суперпредложение по украинскому рынку охранных услуг и безопасности
 
Apex berg cisco precision routing
Apex berg   cisco precision routingApex berg   cisco precision routing
Apex berg cisco precision routing
 
Crm In Ukraine Press Meeting 1
Crm In Ukraine Press Meeting 1Crm In Ukraine Press Meeting 1
Crm In Ukraine Press Meeting 1
 
Диагностика_образец
Диагностика_образецДиагностика_образец
Диагностика_образец
 
Создание моделей атрибуции с помощью машинного обучения и Google BigQuery
Создание моделей атрибуции с помощью машинного обучения и Google BigQueryСоздание моделей атрибуции с помощью машинного обучения и Google BigQuery
Создание моделей атрибуции с помощью машинного обучения и Google BigQuery
 
Csi censorship
Csi censorshipCsi censorship
Csi censorship
 
Рынок облачных сервисов. Маркетинг SaaS-решений.
Рынок облачных сервисов. Маркетинг SaaS-решений.Рынок облачных сервисов. Маркетинг SaaS-решений.
Рынок облачных сервисов. Маркетинг SaaS-решений.
 
Персональные данные организации
Персональные данные организацииПерсональные данные организации
Персональные данные организации
 
Zirer & Co presa 2015
Zirer & Co presa 2015Zirer & Co presa 2015
Zirer & Co presa 2015
 
Подготовка маркетингового раздела бизнес-плана.
Подготовка маркетингового раздела бизнес-плана.Подготовка маркетингового раздела бизнес-плана.
Подготовка маркетингового раздела бизнес-плана.
 
AlgoMost: about
AlgoMost: aboutAlgoMost: about
AlgoMost: about
 
AlgoMost presentation
AlgoMost presentationAlgoMost presentation
AlgoMost presentation
 

Plus de connectica-lab

Владимир Чупров, Гринпис России
Владимир Чупров, Гринпис РоссииВладимир Чупров, Гринпис России
Владимир Чупров, Гринпис Россииconnectica-lab
 
Карен Степаньян, Совфрахт
Карен Степаньян, СовфрахтКарен Степаньян, Совфрахт
Карен Степаньян, Совфрахтconnectica-lab
 
Дмитрий Соснин, Министерство транспорта и дорожного хозяйства Мурманской области
Дмитрий Соснин, Министерство транспорта и дорожного хозяйства Мурманской областиДмитрий Соснин, Министерство транспорта и дорожного хозяйства Мурманской области
Дмитрий Соснин, Министерство транспорта и дорожного хозяйства Мурманской областиconnectica-lab
 
Антон Рышков, РЖД
Антон Рышков, РЖДАнтон Рышков, РЖД
Антон Рышков, РЖДconnectica-lab
 
Сергей Попов, Научно-производственный центр Специального машиностроения при М...
Сергей Попов, Научно-производственный центр Специального машиностроения при М...Сергей Попов, Научно-производственный центр Специального машиностроения при М...
Сергей Попов, Научно-производственный центр Специального машиностроения при М...connectica-lab
 
Николай Пегин, Правительство Камчатского края
Николай Пегин, Правительство Камчатского краяНиколай Пегин, Правительство Камчатского края
Николай Пегин, Правительство Камчатского краяconnectica-lab
 
Александр Ольшевский, Администрация Севморпути
Александр Ольшевский, Администрация СевморпутиАлександр Ольшевский, Администрация Севморпути
Александр Ольшевский, Администрация Севморпутиconnectica-lab
 
Виктор Олерский, Минтранс РФ
Виктор Олерский, Минтранс РФВиктор Олерский, Минтранс РФ
Виктор Олерский, Минтранс РФconnectica-lab
 
Владимир Михайличенко, НП по координации использования Северного морского пути
Владимир Михайличенко, НП по координации использования Северного морского путиВладимир Михайличенко, НП по координации использования Северного морского пути
Владимир Михайличенко, НП по координации использования Северного морского путиconnectica-lab
 
Владимир Мерзликин, Ленморниипроект
Владимир Мерзликин, ЛенморниипроектВладимир Мерзликин, Ленморниипроект
Владимир Мерзликин, Ленморниипроектconnectica-lab
 
Сергей Попов, Научно-производственный центр Специального машиностроения при М...
Сергей Попов, Научно-производственный центр Специального машиностроения при М...Сергей Попов, Научно-производственный центр Специального машиностроения при М...
Сергей Попов, Научно-производственный центр Специального машиностроения при М...connectica-lab
 
Валерий Лепов, Институт физико-технических проблем Севера им. В.П. Ларионова ...
Валерий Лепов, Институт физико-технических проблем Севера им. В.П. Ларионова ...Валерий Лепов, Институт физико-технических проблем Севера им. В.П. Ларионова ...
Валерий Лепов, Институт физико-технических проблем Севера им. В.П. Ларионова ...connectica-lab
 
Юрий Костин, Федеральное агентство морского и речного транспорта
Юрий Костин, Федеральное агентство морского и речного транспортаЮрий Костин, Федеральное агентство морского и речного транспорта
Юрий Костин, Федеральное агентство морского и речного транспортаconnectica-lab
 
Владимир Кондратенко, РЖД
Владимир Кондратенко, РЖДВладимир Кондратенко, РЖД
Владимир Кондратенко, РЖДconnectica-lab
 
Алевтина Кириллова, ФСТ России
Алевтина Кириллова, ФСТ РоссииАлевтина Кириллова, ФСТ России
Алевтина Кириллова, ФСТ Россииconnectica-lab
 
Юлия Зворыкина, Постоянное представительство РФ при Европейском союзе
Юлия Зворыкина, Постоянное представительство РФ при Европейском союзеЮлия Зворыкина, Постоянное представительство РФ при Европейском союзе
Юлия Зворыкина, Постоянное представительство РФ при Европейском союзеconnectica-lab
 
Виталий Збаращенко, Международная академия транспорта
Виталий Збаращенко, Международная академия транспортаВиталий Збаращенко, Международная академия транспорта
Виталий Збаращенко, Международная академия транспортаconnectica-lab
 
Юрий Захарченко, Московский комплекс ЦАГИ
Юрий Захарченко, Московский комплекс ЦАГИЮрий Захарченко, Московский комплекс ЦАГИ
Юрий Захарченко, Московский комплекс ЦАГИconnectica-lab
 
Вячеслав Зайцев, Интеравиагаз
Вячеслав Зайцев, ИнтеравиагазВячеслав Зайцев, Интеравиагаз
Вячеслав Зайцев, Интеравиагазconnectica-lab
 
Юрий Варакин, Росгидромет
Юрий Варакин, РосгидрометЮрий Варакин, Росгидромет
Юрий Варакин, Росгидрометconnectica-lab
 

Plus de connectica-lab (20)

Владимир Чупров, Гринпис России
Владимир Чупров, Гринпис РоссииВладимир Чупров, Гринпис России
Владимир Чупров, Гринпис России
 
Карен Степаньян, Совфрахт
Карен Степаньян, СовфрахтКарен Степаньян, Совфрахт
Карен Степаньян, Совфрахт
 
Дмитрий Соснин, Министерство транспорта и дорожного хозяйства Мурманской области
Дмитрий Соснин, Министерство транспорта и дорожного хозяйства Мурманской областиДмитрий Соснин, Министерство транспорта и дорожного хозяйства Мурманской области
Дмитрий Соснин, Министерство транспорта и дорожного хозяйства Мурманской области
 
Антон Рышков, РЖД
Антон Рышков, РЖДАнтон Рышков, РЖД
Антон Рышков, РЖД
 
Сергей Попов, Научно-производственный центр Специального машиностроения при М...
Сергей Попов, Научно-производственный центр Специального машиностроения при М...Сергей Попов, Научно-производственный центр Специального машиностроения при М...
Сергей Попов, Научно-производственный центр Специального машиностроения при М...
 
Николай Пегин, Правительство Камчатского края
Николай Пегин, Правительство Камчатского краяНиколай Пегин, Правительство Камчатского края
Николай Пегин, Правительство Камчатского края
 
Александр Ольшевский, Администрация Севморпути
Александр Ольшевский, Администрация СевморпутиАлександр Ольшевский, Администрация Севморпути
Александр Ольшевский, Администрация Севморпути
 
Виктор Олерский, Минтранс РФ
Виктор Олерский, Минтранс РФВиктор Олерский, Минтранс РФ
Виктор Олерский, Минтранс РФ
 
Владимир Михайличенко, НП по координации использования Северного морского пути
Владимир Михайличенко, НП по координации использования Северного морского путиВладимир Михайличенко, НП по координации использования Северного морского пути
Владимир Михайличенко, НП по координации использования Северного морского пути
 
Владимир Мерзликин, Ленморниипроект
Владимир Мерзликин, ЛенморниипроектВладимир Мерзликин, Ленморниипроект
Владимир Мерзликин, Ленморниипроект
 
Сергей Попов, Научно-производственный центр Специального машиностроения при М...
Сергей Попов, Научно-производственный центр Специального машиностроения при М...Сергей Попов, Научно-производственный центр Специального машиностроения при М...
Сергей Попов, Научно-производственный центр Специального машиностроения при М...
 
Валерий Лепов, Институт физико-технических проблем Севера им. В.П. Ларионова ...
Валерий Лепов, Институт физико-технических проблем Севера им. В.П. Ларионова ...Валерий Лепов, Институт физико-технических проблем Севера им. В.П. Ларионова ...
Валерий Лепов, Институт физико-технических проблем Севера им. В.П. Ларионова ...
 
Юрий Костин, Федеральное агентство морского и речного транспорта
Юрий Костин, Федеральное агентство морского и речного транспортаЮрий Костин, Федеральное агентство морского и речного транспорта
Юрий Костин, Федеральное агентство морского и речного транспорта
 
Владимир Кондратенко, РЖД
Владимир Кондратенко, РЖДВладимир Кондратенко, РЖД
Владимир Кондратенко, РЖД
 
Алевтина Кириллова, ФСТ России
Алевтина Кириллова, ФСТ РоссииАлевтина Кириллова, ФСТ России
Алевтина Кириллова, ФСТ России
 
Юлия Зворыкина, Постоянное представительство РФ при Европейском союзе
Юлия Зворыкина, Постоянное представительство РФ при Европейском союзеЮлия Зворыкина, Постоянное представительство РФ при Европейском союзе
Юлия Зворыкина, Постоянное представительство РФ при Европейском союзе
 
Виталий Збаращенко, Международная академия транспорта
Виталий Збаращенко, Международная академия транспортаВиталий Збаращенко, Международная академия транспорта
Виталий Збаращенко, Международная академия транспорта
 
Юрий Захарченко, Московский комплекс ЦАГИ
Юрий Захарченко, Московский комплекс ЦАГИЮрий Захарченко, Московский комплекс ЦАГИ
Юрий Захарченко, Московский комплекс ЦАГИ
 
Вячеслав Зайцев, Интеравиагаз
Вячеслав Зайцев, ИнтеравиагазВячеслав Зайцев, Интеравиагаз
Вячеслав Зайцев, Интеравиагаз
 
Юрий Варакин, Росгидромет
Юрий Варакин, РосгидрометЮрий Варакин, Росгидромет
Юрий Варакин, Росгидромет
 

Рабинович Борис, Делойт СНГ

  • 1. На примере договоров КАСКО Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов Материалы конференции Profinsurance-2014: Insurance&Banking Loyalty Экономика и системы лояльности. Маркетинговая аналитика 30 октября 2014
  • 2. Сегментация и ценообразование Предложение правильной цены правильным клиентам Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 2 Анализ текущей ценовой стратегии Обработка и анализ данных по портфелю Моделирование требований по сегментам Сбор и анализ рыночных цен Оптимизация ценообразования Определение цен, рыночный потенциал и анализ доходности Внедрение стратегии Продолжающееся развитие Анализ внутри компании Использование внешней информации Стратегия Мы рассматриваем вопрос ценообразования как постоянный процесс. Как только вы успешно внедрили стратегию ценообразования, вы можете анализировать поведение клиентов и конкурентов, в результате чего может потребоваться повторная оптимизация ценообразования. «Делойт» может оказать поддержку на любом этапе данного цикла. Более детальное описание этапов представлено далее. A B C D E F G H
  • 3. Этап Наш подход Результат Анализ текущей ценовой стратегии •Диагностика вашей ценовой стратегии •Обсуждение коммерческой стратегии и стратегии продаж •Сбор данных из различных внутренних источников •Обобщение и систематизация данных для дальнейшего анализа •Корректные данные по стратегии для применения на следующих этапах •Возможно выявление непроработанных элементов в стратегии и процедурах Обработка и анализ данных по портфелю Обработка данных: визуализация данных, обнаружение закономерностей в данных, анализ тестов, определение моделей поведения клиентов и факторов, влияющих на требования, уход клиентов и т.д. Четкое понимание информации, содержащейся в большом количестве информации о портфеле, клиентах, их требованиях и т.д.: •Получаете ли вы желаемых клиентов? •Оценка рисков по каналам продаж? •Необходимы ли какие-либо действия для минимизации рисков до окончания этапов анализа? Моделирование требований по сегментам Мы применяем гибкий подход, заточенный под ваши потребности и доступность данных. Обычно наш подход включает: •Анализ рисков на основе информации о каждом клиенте. Клиенты делятся на группы риска с использованием аналитических инструментов. • Настройка модели жизненной ценности клиента – предполагаемые доходы и расходы, связанные с клиентом. Сегментация клиентов на основе требований по рискам, который они могут представлять для компании. Требуется для: •Понимания портфеля в ходе принятия бизнес-решений, например, клиенты какого сегмента представляют основной интерес. •Решения относительно структуры тарифа; •Создание прогнозных моделей для анализа влияния решений по ценообразованию; •Анализ недостатков рыночной информации компании. Описание оптимальной ценовой стратегии A B C Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 3
  • 4. Этап Наш подход Ваши преимущества Сбор и анализ рыночных цен •Диагностика вашей ценовой стратегии •Обсуждение коммерческой стратегии и стратегии продаж •Сбор данных из различных внутренних источников • Обобщение и систематизация данных для дальнейшего анализа •Сбор данных о рынке (например, от агрегаторов или тайных покупок) •Анализ рыночных данных по ценам на автострахование перед осуществлением следующих шагов (разработка и тестирование коммерческого тарифа), а также получение важной информации для бизнес решений. Коммерческое ценообразование, рыночный потенциал и анализ доходности •Разработка: поддержка в принятии коммерческих решений по ценообразованию на основе результатов предыдущих анализов •Тестирование: тестирование рыночного потенциала и доходности различных ценовых стратегий в соответствии с различными сценариями будущего развития Этапы разработки и тестирования повторяются с целью найти и отрегулировать оптимальную ценовую стратегию Разработка ценовой стратегии, сегментация и коммерческий тариф. Анализ с использованием всей доступной информации, необходимой для анализа предполагаемого тарифа, чтобы оценить: •Рыночный потенциал: велика ли вероятность, что целевые клиенты (существующие и новые) купят данный продукт, а не продукты конкурентов? •Доходность: велика ли вероятность, что продажи данного продукта целевым клиентам приведут к ростам доходов бизнеса? Внедрение стратегии Может включать: •Спецификации для внедрения IT •Дополнительный анализ для поддержки ценовой стратегии и т.д. Быстрое и надежное внедрение новой ценовой стратегии в IT-системы компании, во внутренние процессы, внедрение в каналы продаж Описание оптимальной ценовой стратегии Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 4 E&F G D
  • 5. 5 © 2014 ZAO Deloitte & Touche CIS or © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited Анализ доходности сегментов на примере договоров КАСКО
  • 6. Цели работы: 1.Выявление повторяющихся структур и закономерностей в данных 2.Использование обнаруженных закономерностей в качестве инструмента прогнозного анализа Основные этапы: Результаты : 1.Определены группы атрибутов, обладающих высокой и низкой информативностью 2.Выделено более ста значимых групп контрактов. Среди них 15 групп повышенного риска и более 30 групп, находящихся в «зоне стабильности». Обзор исследования Цели проведенного анализа, его основные этапы и результаты Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 6 Получение и первичная обработка данных Анализ данных Обработка «грязных» и отсутствующих данных Выделение основных атрибутов Стандартизация данных Сегментация данных Проверка выявленных закономерностей
  • 7. Первичный анализ данных Иллюстрация основных этапов предварительной обработки данных Примеры обработки грязных и отсутствующих данных: Устранение выбросов (резко выделяющихся значений экспериментальных величин): •Дата начала эксплуатации: 13.11.2077, 19.10.2031, 13.11.2077 и т.д. •Рабочий объем двигателя, см3: 1, 2, 5 и т.д. Разрешение логических несоответствий: •Возраст водителя с максимальным КВС = 32, 18, 25 при соответствующих значениях Стажа водителя с максимальным КВС = 31, 5, 31 Восполнение недостающих значений : •Использование отсутствующих данных в качестве независимых значений атрибута Пример стандартизации данных: Основная задача этапа – приведение данных разных типов и единиц измерения к единому формату, пригодному для дальнейших исследований. Нормализация интервальных значений: •Стаж водителя: 24 → 1.2, 6 → -0.96, 9 → -0.6, 6 → -0.96, 12 → -0.24 •Страховая стоимость ТС: 1076708 → 0.633, 333890 → -1.074, 318794 → -1.109 Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 7
  • 8. Результаты анализа Определение структуры данных: выявление контрактных групп Примеры групп Пример группы повышенного риска (На рисунке: ) •94% водителей имеют стаж вождения более трех лет •Более 82% имеют стоимость страховки более 1млн рублей и пользуются марками автомобилей TOYOTA (35%), MITSUBISHI(29%), VOLKSWAGEN(8%) •У 98% клиентов мощность машины выше среднего значения (132 ЛС) Пример группы пониженного риска (На рисунке: ) •Подавляющее большинство водителей пользуется новыми отечественными автомобилями ВАЗ (86%) и LADA (8%), средняя стоимость страховки 300 тыс. рублей •100% водителей имеют стаж вождения более десяти лет, средний стаж – 15 лет •У всех клиентов мощность машины не превышает 110 ЛС (среднее значение – 86ЛС) 0 5 10 15 20 25 30 0 500,000 1,000,000 1,500,000 2,000,000 Стаж водителя с максимальным КВС Страховая стоимость ТС, вал. дог. Центры сегментов: сочетания параметров, характерных для всех элементов группы Данные по договору Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 8
  • 9. Результаты анализа Информативность атрибутов модели Информативность атрибутов Информативность атрибутов, используемых для анализа и моделирования данных, определяет качество полученной модели и влияет на: •Точность прогнозов •Скорость их вычисления Количественная оценка информативности •Information gain (прирост информации) – статистический коэффициент, лежащий в диапазоне от 0 до 1 и показывающий, насколько информация об одной переменной позволяет судить о значении другой. Чем выше коэффициент, тем больше связь между двумя атрибутами. Пример высокоинформативных атрибутов •Марка ТС (Information Gain = 0.521) •Стаж водителя с максимальным КВС (Information Gain = 0.503) •Страховая стоимость ТС (Information Gain = 0.52) Пример низкоинформативных атрибутов •Признак мультидрайв (Information Gain = 0.012) •Признак юридичности страхователя (Information Gain = 0.017) •Пол водителя с максимальным КВС (Information Gain = 0.072) Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 9
  • 10. Оптимизация модели Обучение системы и последующая классификация данных должна проводиться с использованием наиболее информативных атрибутов Информативность атрибутов модели на примере группы максимального риска: 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 Среднее значение по базе данных Среднее значение по кластеру Чем больше расстояние между средними значениями атрибута в сегменте и в общем объеме данных, тем выше описательность данного атрибута для рассматриваемого сегмента Использующиеся атрибуты системы Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 10
  • 11. Классификация новых данных Общая схема использования полученных сегментов для прогнозирования и проверки данных Ассоциация нового контракта с перечнем сегментов Извлечение наиболее близкой по своим параметрам контрактной группы Формирование прогноза на основании среднего количества убытков в группе Фактическое количество убытков Данные контракта, не участвовавшего в обучении системы Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 11
  • 12. Проверка результатов классификации Оценка точности прогнозов Описание теста: 1.Для проверки системы используется 30% данных, не участвовавших в ее обучении 2.В результате классификации каждому из контрактов присваивается прогнозное значение атрибута (например, количество убытков) 3.В случае совпадения прогнозных и фактических результатов в пределах погрешности (20%) проверка считается пройденной. Результаты теста: Разработанный аналитический аппарат позволяет с высокой степенью точности предсказать значения рассматриваемых атрибутов в 80% процентах случаев. Шаги для последующего улучшения результатов: 1.Оптимизация алгоритмов сегментации 2.Усложнение методов стандартизации данных 3.Сбор дополнительных данных по договорам КАСКО Определение прибыльных и убыточных сегментов клиентов в разрезе продуктов © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 12
  • 13. Выявление закономерностей в данных по договорам КАСКО © 2014 Deloitte & Touche Consulting Services Limited 13 Наименование «Делойт» относится к одному либо любому количеству юридических лиц, включая их аффилированные лица, совместно входящих в «Делойт Туш Томацу Лимитед», частную компанию с ответственностью участников в гарантированных ими пределах, зарегистрированную в соответствии с законодательством Великобритании (далее ― ДТТЛ); каждое такое юридическое лицо является самостоятельным и независимым юридическим лицом. ДТТЛ (также именуемое как «международная сеть «Делойт») не предоставляет услуги клиентам напрямую. Подробная информация о юридической структуре ДТТЛ и входящих в нее юридических лиц представлена на сайте www.deloitte.com/about. Подробная информация о юридической структуре компании «Делойт» в СНГ представлена на сайте www.deloitte.com/ru/about. «Делойт» предоставляет услуги в области аудита, налогообложения, консалтинга и корпоративных финансов государственным и частным компаниям, работающим в различных отраслях экономики. «Делойт» — международная сеть компаний, имеющая многолетний опыт практической работы при обслуживании клиентов в любых сферах деятельности более чем в 150 странах мира, которая использует свои обширные отраслевые знания, включая опыт оказания высококачественных услуг, позволяющие определить пути решения самых сложных бизнес-задач клиентов. Около 200 тыс. специалистов «Делойта» по всему миру привержены идеям достижения совершенства в предоставлении профессиональных услуг своим клиентам. Настоящее сообщение содержит информацию только общего характера. При этом ни компания «Делойт Туш Томацу Лимитед», ни входящие в нее юридические лица, ни их аффилированные лица (далее ― «сеть «Делойт») не представляют посредством данного сообщения каких-либо консультаций или услуг профессионального характера. Ни одно из юридических лиц, входящих в сеть «Делойт», не несет ответственности за какие-либо убытки, понесенные любым лицом, использующим настоящее сообщение.