J. A. Álvarez Jareño, J. M. Pavía Miralles, P. García Torres, J. Segura Gisbert
Los modelos RFM son ampliamente conocidos en los departamentos de marketing de las empresas, pero no se utilizan normalmente en las compañías aseguradoras. Este trabajo pretende hacer una revisión de las variables del modelo y sus ponderaciones para reformular, añadir o eliminar aquellas que sean de interés para las aseguradoras y poder establecer un procedimiento para la segmentación de clientes en base a las mismas.
Una vez se han clasificado a los clientes en función de su valor mediante técnicas de segmentación, el objetivo es poder predecir el valor futuro de un cliente nuevo en base a las variables de tarificación de la compañía aseguradora. Utilizando técnicas de machine learning se modelizará la clasificación de los clientes con un conjunto de entrenamiento, y a continuación, se efectuarán las predicciones en el conjunto de comprobación. El objetivo sería establecer un criterio de selección de asegurados en función del valor cliente estimado mediante esta metodología.
Palabras clave: Modelos RFM, segmentación, machine learning, seguros
Programado
GT15-1 Análisis de Riesgos Unión Alcoyana
6 de septiembre de 2019 09:30
I3L8. Edificio Georgina Blanes