Бизнес-кейс: HCF — data mining по-австралийски

Как сэкономить 450 тыс. долларов на почтовых рассылках?

Data Mining или интеллектуальный анализ данных ставит перед собой ряд важных бизнес-задач, в числе которых: сокращение расходов, увеличение прибыли, борьба с мошенничеством и т.д. Многие организации, работающие в различных сферах экономики, уже оценили преимущества таких технологий.

Сегодня речь пойдет  об австралийской частной страховой компании, которой анализ данных позволил за 4 месяца сократить расходы на рекламные рассылки на 25%.

Ситуация

HCF – частная компания, в перечень услуг которой входит:

  • страхование здоровья;
  • страхования жизни;
  • страхование домашних животных;
  • страхование в поездках.

Число клиентов HCF – более 400 тысяч человек; это – один из крупнейших в Австралии частных фондов здравоохранения.

Проблема

HCF предлагает несколько программ страхования: как правило, чем больше сумма страхового взноса, тем большее количество услуг покрывает страховка.

Так, базовая программа предполагает покрытие расходов на госпитализацию и экстренную транспортировку. Офтальмологические и стоматологические услуги, плановые операции и прочие расходы покрываются в случае выбора клиентом более дорогой страховой программы.

Традиционно, HCF использует адресную рассылку для привлечения клиентов с базовых программ на более дорогие, а также для кросс-продаж (cross-sell) предложений по страхованию жизни или доходов.

Такие кампании эффективны, но выливаются страховщикам «в копеечку»: себестоимость каждого письма достигает 1,5 долларов, а ежеквартальное количество писем колеблется от 10 000 до 400 000.

В качестве меры по сокращению расходов на рассылки  аналитики решили точно определить клиентов, которые с наибольшей вероятностью готовы приобрести более дорогую услугу – и сделать их единственными адресатами.

В некоторых случаях, как заявляют представители компании, время на рассылку ограничено тремя месяцами. Это связано с тем, что некоторые клиенты, выставив требование о страховой выплате, вдруг обнаруживают, что их страховка может не покрывать конкретный случай. Как раз в такой момент клиент, вероятнее всего, положительно отреагирует на предложение о расширении страховки.

Итак, ключевой задачей стало определение подобных случаев для проведения нацеленных на конкретных клиентов – и, соответственно, куда менее масштабных – рекламных кампаний.

Решение

В HCF рассмотрели возможность использования нескольких программных решений, включая SAS и Salford Systems. Однако компания остановила выбор на ПО для анализа данных и прогнозной аналитики SPSS.

Проанализировать полученные результаты, разработать и утвердить новые правила руководство компании поручило штатным менеджерам, которые знали бизнес-процессы изнутри. 15 сотрудников прошли специальный тренинг, организованный SPSS.

Результаты

В результате за 4 месяца компания HCF сократила расходы на адресную рассылку на 25%. При этом прогнозируется, что все те же 25% HFC будет экономить на рассылках ежегодно – этот многообещающий результат в пересчете на доллары составляет, ни много ни мало, 425 тысяч.

Благодаря внедрению методов прогнозной аналитики HCF может себе позволить несколько маркетинговых кампаний, нацеленных на тщательно отобранных клиентов.

Кроме того, анализ данных поможет страховщикам повысить лояльность клиентов. На текущий момент коэффициент удержания клиентов составляет 97%, но планируется поднять этот показатель до 98% при помощи специальных маркетинговых кампаний, основанных на точных прогнозах «текучести» определенных групп клиентов.

 

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =