保険顧客の生涯価値予測とセグメンテーション

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あなたのビジネスにおける顧客の価値はいくらですか？ これは些細な質問ではありませんが、マーケティング戦略、収益性、成長に深刻な影響を与えます。この記事では、保険の顧客生涯価値（CLV）について、概念からユースケースによる応用まで探っていきます。

顧客の生涯価値とは何ですか？

顧客の生涯価値は、顧客を理解するための主要な指標です。これは、顧客との関係が会社のビジネスにもたらす価値の予測です。このアプローチにより、組織は自社のマーケティングキャンペーンから生まれる将来の価値を示すことができます。
デルタテーブルでのパーティション分割の代わりに、データブリックスでのリキッドクラスタリングの使用を開始します
算術推論問題のための即座のエンジニアリング
混沌な文脈で、思考の糸口と並行の知識グラフの検索によって、構造化された推論を達成するLLMs

なぜ顧客の生涯価値を計算する必要がありますか？

顧客生涯価値を測定する主な理由の一つは、顧客の維持です。 Marketing Metricsによると、新規顧客への販売確率は5%から20%ですが、既存顧客への販売確率は60%から70%です。つまり、リピート顧客への販売が利益をもたらすことになります。

顧客の生涯価値はどのように計算されますか？

顧客の生涯価値を計算する方法は複数あります。集合的アプローチから個別アプローチまで様々です。

個別レベルでの顧客生涯価値の簡単な定義は、顧客との関係に帰されるすべてのキャッシュフローの現在価値です。

ここで、Pi,tは時刻tで顧客が支払った価格、Ci,tは時刻tで顧客の対応にかかる費用、𝑖は割引率、PRi,tは時刻tでの顧客の活動率、ACiは顧客の獲得コストを表します。

顧客の生涯価値をどのように活用しますか？

顧客の生涯価値を計算したら、この情報を使って以下の戦略を選択することができます：

顧客をセグメントに分類する
獲得の最適化
維持の向上
予測の改善
最優秀な顧客を認識する

顧客の生涯価値を計算する方法は複数ありますが、この研究の目的は保険マーケティング分野に予測分析を普及させることです。この研究では、顧客の購入履歴データを使用して、一定期間にわたる顧客の生涯価値を予測する統計モデルを構築しました。私は1年間の自動車保険顧客のポリシー履歴を含むアメリカの自動車保険データセットを使用し、月額プレミアム、請求額、地域コード、非生命保険価格設定に使用される典型的な要素など24の変数を備えました。このノートブックを参考に手順を確認することができます。

-探索的データ分析

探索的データ分析から、単変量解析や二変量解析から得られる情報以外にも、典型的な顧客に関する特徴を取得する機会があります。典型的な顧客は、年初から2ヶ月以内にカバレッジを購入し、カリフォルニア州の郊外地域に住み、高等教育を受け、既婚であり、VoAGIサイズの4ドア車に基本カバレッジを購入します。

-顧客生涯価値モデリング

この段階では、モデルのトレーニングパートとして前の月を使用して、年の最後の3ヶ月のCLVを予測することが目標です。4つのモデルの比較を行いました。

ベンチマークとしてGLMが使用されており、与えられたモデルはアクチュアリアルフィールドで使用されています。次に、特徴量と応答変数の非線形な関係を捉えるためにモダンな機械学習を使用し、2つのアンサンブルモデル、ランダムフォレストとグラディエントブースティングマシン、そして最後にニューラルネットワークを使用しました。

モデルの適合度を見ると、グラディエントブースティングがトレーニングセットとテストセットの両方で最良のパフォーマンスを達成しています。GLMは貧弱なモデルであり、ランダムフォレストは少し過学習しており、ニューラルネットワークは適合しています。分布の形を見ると、GLMは観測値とはまったく異なる分布を持っており、他のモデルは真の値に近いものです。ニューラルネットワークの分布は素晴らしいです。パフォーマンスの勝者はグラディエントブースティングです。