Mémoires d'Actuariat
Analyse de la performance d’un produit digital en santé individuelle par génération d’entrée à l’issue des quatre premières années d’observation
Auteur(s) OFFI P.
Société M comme Mutuelle
Année 2025
Confidentiel jusqu'au 11/03/2027
Résumé
Dans un contexte de digitalisation croissante du secteur de l’assurance, les mutuelles santé ont fait le choix stratégique de développer la vente de leurs produits via le canal digital. Cette orientation engendre des coûts d’acquisition significatifs, rendant impératif un pilotage rigoureux de la rentabilité pour assurer la viabilité à long terme et répondre aux exigences de solvabilité. Ce mémoire a pour objectif de construire une méthodologie d’optimisation de la rentabilité dans un contexte de vente digitalisée. La démarche repose sur la projection des flux futurs (cotisations et prestations) jusqu’à l’extinction des différentes cohortes, en les confrontant aux charges d’acquisition. Le modèle de Cox et ses variantes ont été utilisés afin d’identifier les facteurs influençant les résiliations. Les résultats ont montré des comportements différenciés selon le produit, la région, le marché et la tranche d’âge. Pour des raisons opérationnelles, la segmentation par âge a été retenue. Le risque d’impayé a été modélisé à l’aide d’une régression logistique et d’un modèle XGBoost. Les effectifs ont été projetés par âge, sur la base des taux de chute observés de 2020 à 2024, complétés par des hypothèses d’attrition. Les cotisations ont été projetées à partir des effectifs, avec une hypothèse d’indexation, tandis que les prestations ont été estimées via une approche prestations / cotisations (P/C). La charge d’ultime a été évaluée à l’aide des modèles de provisionnement agrégés et d’un modèle de provisionnement « ligne à ligne ». La marge nette sur coûts variables (MNCV) a été comparée à la charge d’acquisition variable (CACV) pour apprécier la rentabilité. Enfin, une analyse croisée entre tranches d’âge et canaux de vente a permis d’identifier des leviers d’optimisation.
Abstract
In a context of increasing digitalization in the insurance sector, health insurance mutuals have made the strategic decision to develop the sale of their products through digital channels. This shift leads to significant customer acquisition costs, making effective profitability management essential to ensure long-term viability and meet solvency requirements. This thesis aims to develop a methodology for optimizing profitability within a digital sales framework. The approach is based on projecting future cash flows (premiums and claims) until the extinction of various customer cohorts and comparing them to acquisition costs. The Cox proportional hazards model and its variants were used to identify the factors influencing contract cancellations. Results showed behavioral differences depending on product type, region, market, and age group. For operational reasons, age segmentation was selected. Non-payment risk was modeled using logistic regression and an XGBoost algorithm. Population projections by age group were based on observed lapse rates from 2020 to 2024, supplemented with attrition assumptions beyond the observation period. Premium projections were based on these cohorts and included an indexation assumption, while claims were estimated using a benefits/premiums (B/P) approach. Ultimate liabilities were assessed using both aggregated and line-by-line reserving models. The net margin on variable costs (NMVC) was then compared to the variable acquisition cost (VAC) to evaluate product profitability. Finally, a cross-analysis of age groups and sales channels helped identify performance optimization levers.
Auteur(s) OFFI P.
Société M comme Mutuelle
Année 2025
Confidentiel jusqu'au 11/03/2027
Résumé
Dans un contexte de digitalisation croissante du secteur de l’assurance, les mutuelles santé ont fait le choix stratégique de développer la vente de leurs produits via le canal digital. Cette orientation engendre des coûts d’acquisition significatifs, rendant impératif un pilotage rigoureux de la rentabilité pour assurer la viabilité à long terme et répondre aux exigences de solvabilité. Ce mémoire a pour objectif de construire une méthodologie d’optimisation de la rentabilité dans un contexte de vente digitalisée. La démarche repose sur la projection des flux futurs (cotisations et prestations) jusqu’à l’extinction des différentes cohortes, en les confrontant aux charges d’acquisition. Le modèle de Cox et ses variantes ont été utilisés afin d’identifier les facteurs influençant les résiliations. Les résultats ont montré des comportements différenciés selon le produit, la région, le marché et la tranche d’âge. Pour des raisons opérationnelles, la segmentation par âge a été retenue. Le risque d’impayé a été modélisé à l’aide d’une régression logistique et d’un modèle XGBoost. Les effectifs ont été projetés par âge, sur la base des taux de chute observés de 2020 à 2024, complétés par des hypothèses d’attrition. Les cotisations ont été projetées à partir des effectifs, avec une hypothèse d’indexation, tandis que les prestations ont été estimées via une approche prestations / cotisations (P/C). La charge d’ultime a été évaluée à l’aide des modèles de provisionnement agrégés et d’un modèle de provisionnement « ligne à ligne ». La marge nette sur coûts variables (MNCV) a été comparée à la charge d’acquisition variable (CACV) pour apprécier la rentabilité. Enfin, une analyse croisée entre tranches d’âge et canaux de vente a permis d’identifier des leviers d’optimisation.
Abstract
In a context of increasing digitalization in the insurance sector, health insurance mutuals have made the strategic decision to develop the sale of their products through digital channels. This shift leads to significant customer acquisition costs, making effective profitability management essential to ensure long-term viability and meet solvency requirements. This thesis aims to develop a methodology for optimizing profitability within a digital sales framework. The approach is based on projecting future cash flows (premiums and claims) until the extinction of various customer cohorts and comparing them to acquisition costs. The Cox proportional hazards model and its variants were used to identify the factors influencing contract cancellations. Results showed behavioral differences depending on product type, region, market, and age group. For operational reasons, age segmentation was selected. Non-payment risk was modeled using logistic regression and an XGBoost algorithm. Population projections by age group were based on observed lapse rates from 2020 to 2024, supplemented with attrition assumptions beyond the observation period. Premium projections were based on these cohorts and included an indexation assumption, while claims were estimated using a benefits/premiums (B/P) approach. Ultimate liabilities were assessed using both aggregated and line-by-line reserving models. The net margin on variable costs (NMVC) was then compared to the variable acquisition cost (VAC) to evaluate product profitability. Finally, a cross-analysis of age groups and sales channels helped identify performance optimization levers.
