Mémoires d'Actuariat
Optimisation de la stratégie commerciale des affaires nouvelles en assurance non-vie par une approche dérivée de la notion de valeur client future
Auteur(s) PASSUELLO A.
Société Addactis
Année 2025
Résumé
Le secteur de l'assurance non-vie est marqué par une forte concurrence, nécessitant des stratégies avancées pour ajuster la tarification. Dans ce contexte, il est essentiel pour les assureurs de prédire le comportement futur des assurés afin de maximiser la rentabilité tout en maintenant une base de clients solide. Ce mémoire a pour objectif de proposer une méthode d'optimisation de la stratégie commerciale chez les nouveaux contrats, basée sur une inspiration de la valeur client future offrant ainsi une approche innovante pour répondre à ces enjeux. Pour élaborer cette optimisation, plusieurs modèles ont été développés. Le premier est un modèle de durée de vie des contrats, visant à estimer le temps qu'un assuré reste en portefeuille. Le second est un modèle de projection de marges qui estime les profits futurs uniquement en fonction des caractéristiques initiales des assurés. Ces deux modèles sont cruciaux pour le calcul de la valeur client future qui constitue une mesure clé pour évaluer la rentabilité et le potentiel de fidélisation de chaque assuré. En complément, un modèle de transformation a été utilisé pour estimer les probabilités d'acceptation des tarifs proposés aux clients. Cette transformation permet de mieux comprendre comment les assurés réagissent aux ajustements de prix. La combinaison de ces trois modèles permet de calculer une valeur client potentielle pour chaque individu en fonction du montant proposé lors de sa souscription. L'optimisation tarifaire repose sur cet indicateur qui est recalculé après application de diverses variations à la prime commerciale proposée aux individus. Afin d'identifier les profils à priori fidèles et rentables, une classification des individus a été mise en place. Grâce à cette segmentation, il est possible d'ajuster les tarifs de manière plus précise et équitable, maximisant ainsi la valeur client potentielle globale tout en maintenant un équilibre entre rentabilité et satisfaction des clients.
Abstract
The non-life insurance sector is highly competitive, requiring advanced strategies to adjust pricing. In this context, it is essential for insurers to predict the future behavior of policyholders in order to maximize profitability while maintaining a solid customer base. This thesis aims to propose a method for optimizing the strategy for new contracts, inspired by customer lifetime value, thus offering an innovative approach to addressing these challenges. Several models have been developed for this optimization. The first is a contract lifetime model, designed to estimate the duration of time a policyholder remains in the portfolio. The second is a margin projection model, which estimates future profits based solely on the initial characteristics of policyholders. These two models are crucial for calculating customer lifetime value, a key measure for evaluating the profitability and retention potential of each policyholder. Additionally, a transformation model was used to estimate the probabilities of acceptance for the prices proposed to the customers. This transformation provides a better understanding of how policyholders respond to price adjustments. The combination of these three models enables us to calculate a potential customer value for each individual based on the proposed amount at the time of subscription. Pricing optimization relies on this indicator, which is recalculated after applying various adjustments to the commercial premium offered to individuals. To identify potentially loyal and profitable profiles, a classification of individuals was established. This segmentation allows for a more precise and fair adjustment of prices, thereby maximizing overall potential customer value while maintaining a balance between profitability and customer satisfaction.
Mémoire complet
Auteur(s) PASSUELLO A.
Société Addactis
Année 2025
Résumé
Le secteur de l'assurance non-vie est marqué par une forte concurrence, nécessitant des stratégies avancées pour ajuster la tarification. Dans ce contexte, il est essentiel pour les assureurs de prédire le comportement futur des assurés afin de maximiser la rentabilité tout en maintenant une base de clients solide. Ce mémoire a pour objectif de proposer une méthode d'optimisation de la stratégie commerciale chez les nouveaux contrats, basée sur une inspiration de la valeur client future offrant ainsi une approche innovante pour répondre à ces enjeux. Pour élaborer cette optimisation, plusieurs modèles ont été développés. Le premier est un modèle de durée de vie des contrats, visant à estimer le temps qu'un assuré reste en portefeuille. Le second est un modèle de projection de marges qui estime les profits futurs uniquement en fonction des caractéristiques initiales des assurés. Ces deux modèles sont cruciaux pour le calcul de la valeur client future qui constitue une mesure clé pour évaluer la rentabilité et le potentiel de fidélisation de chaque assuré. En complément, un modèle de transformation a été utilisé pour estimer les probabilités d'acceptation des tarifs proposés aux clients. Cette transformation permet de mieux comprendre comment les assurés réagissent aux ajustements de prix. La combinaison de ces trois modèles permet de calculer une valeur client potentielle pour chaque individu en fonction du montant proposé lors de sa souscription. L'optimisation tarifaire repose sur cet indicateur qui est recalculé après application de diverses variations à la prime commerciale proposée aux individus. Afin d'identifier les profils à priori fidèles et rentables, une classification des individus a été mise en place. Grâce à cette segmentation, il est possible d'ajuster les tarifs de manière plus précise et équitable, maximisant ainsi la valeur client potentielle globale tout en maintenant un équilibre entre rentabilité et satisfaction des clients.
Abstract
The non-life insurance sector is highly competitive, requiring advanced strategies to adjust pricing. In this context, it is essential for insurers to predict the future behavior of policyholders in order to maximize profitability while maintaining a solid customer base. This thesis aims to propose a method for optimizing the strategy for new contracts, inspired by customer lifetime value, thus offering an innovative approach to addressing these challenges. Several models have been developed for this optimization. The first is a contract lifetime model, designed to estimate the duration of time a policyholder remains in the portfolio. The second is a margin projection model, which estimates future profits based solely on the initial characteristics of policyholders. These two models are crucial for calculating customer lifetime value, a key measure for evaluating the profitability and retention potential of each policyholder. Additionally, a transformation model was used to estimate the probabilities of acceptance for the prices proposed to the customers. This transformation provides a better understanding of how policyholders respond to price adjustments. The combination of these three models enables us to calculate a potential customer value for each individual based on the proposed amount at the time of subscription. Pricing optimization relies on this indicator, which is recalculated after applying various adjustments to the commercial premium offered to individuals. To identify potentially loyal and profitable profiles, a classification of individuals was established. This segmentation allows for a more precise and fair adjustment of prices, thereby maximizing overall potential customer value while maintaining a balance between profitability and customer satisfaction.
Mémoire complet
