Stornoquote senken und Bestand ausschöpfen: ML im Versicherungsvertrieb

KI-Tagesseminar · 1 Tag

Stornogefahr früh erkennen, passende Zusatzangebote finden und Kampagnen messbar steuern

Das nehmen Sie mit

• Ein selbst trainiertes Stornomodell und die Deutung seiner Treiber machen Kündigungsrisiken im Bestand greifbar.
• Personalisierte Cross- und Up-Selling-Angebote leiten Sie aus Bestandsdaten ab, abgestimmt auf Kanal und Zeitpunkt.
• Eine datenbasierte Halte-Kampagne mit Uplift-Modeling, Kontrollgruppen und A/B-Tests ist durchgeplant.
• Ein Fahrplan für die ersten drei Kampagnen berücksichtigt DSGVO, CRM-Anbindung und die Zusammenarbeit mit Vermittlern.

Ablauf

1. Teil 1

   Modul 1 – Ausgangslage: Kundenwert und Kündigungsrisiko im Bestand

   • Gründe für Kündigungen: Treiber und frühe Warnsignale in Bestands- und Kontaktdaten
   • Customer Lifetime Value für Versicherungsverträge nachvollziehbar berechnen
   • Storno-Hotspots: kritisches Vertragsalter, Beitragserhöhung und das Erlebnis im Schadenfall
   • Warum es günstiger ist, Bestandskunden zu halten, als Neukunden zu gewinnen
   • Bestandsaufnahme: in welchen Sparten und Segmenten Ihnen heute besonders wertvolle Kunden abwandern
2. Teil 2

   Modul 2 – Stornoprognose: Churn-Score und Survival-Modelle

   • Aus Bestandsdaten einen aussagekräftigen Churn-Score mit Gradient Boosting erzeugen
   • Survival-Modelle: wie sich das Kündigungsrisiko über die Vertragslaufzeit entwickelt
   • Übung: Ein Stornomodell wird trainiert, danach deuten Sie die Merkmale mit dem stärksten Einfluss
   • Den Zeitpunkt finden, an dem ein Kunde für ein Gespräch offen ist, etwa vor der Hauptfälligkeit
   • Kündigungswahrscheinlichkeit gegen Haltbarkeit: nicht jeder gefährdete Vertrag lässt sich retten
3. Teil 3

   Modul 3 – Next Best Offer: Potenziale für Cross- und Up-Selling

   • Lücken im Versicherungsschutz des Bestands als Cross- und Up-Selling-Potenzial aufspüren
   • Wie Empfehlungssysteme passende Versicherungsprodukte für einen Kunden vorschlagen
   • Kanal und Zeitpunkt wählen: Brief, App, Vermittlergespräch oder Servicecenter
   • Übung: Sie leiten aus Bestandsdaten personalisierte Angebote für einzelne Kundensegmente ab
   • Gezielte Ansprache statt Massenmailing: weshalb wenige passende Angebote mehr Abschlüsse bringen
4. Teil 4

   Modul 4 – Maßnahmen: Halteangebote und Kampagnenmessung

   • Uplift-Modeling: Halteangebote nur dort, wo sie das Verhalten tatsächlich ändern
   • Kampagnenwirkung belegen: A/B-Tests und Kontrollgruppen ohne Ansprache
   • Vermittler und Servicecenter so einbinden, dass Prognosen im Kundengespräch ankommen
   • Übung: Eine Halte-Kampagne auf Basis der Modellwerte planen, von der Zielgruppe bis zur Erfolgsmessung
   • Den Wertbeitrag der Analytik gegenüber Vertrieb und Vorstand glaubwürdig nachweisen
5. Teil 5

   Modul 5 – Umsetzung: Datenschutz, Systeme und Zusammenarbeit

   • DSGVO-konformes Scoring: was bei der Bewertung von Bestandskunden rechtlich gilt
   • Anbindung der Modelle an CRM- und Kampagnensysteme in Abstimmung mit der IT-Abteilung
   • Fallstudie: wie ein Kompositversicherer sein Churn-Prevention-Programm aufgebaut hat
   • Datenkultur fördern: Vertrieb und Analytik arbeiten an gemeinsamen Zielen
   • Fahrplan für Ihre ersten drei Kampagnen mit Ziel, Zielgruppe und Messgröße