Страхование: прогнозирование продления полисов

Ситуация: Renewal rate — 75% (target 85%). Каждый потерянный клиент — 15 000 ₽ LTV. 60% непродлений — из-за цены, 25% — из-за неудовлетворённости claims.

Страховая с 500 000 полисов. Renewal кампании начинаются за 30 дней до истечения. Конкуренты предлагают switch-промо с -20% первый год.

Доступные данные

• policies: policy_id, client_id, product, start_date, end_date, premium, renewed, renewal_premium
• client_interactions: client_id, channel, date, type, sentiment, resolution
• claims_by_client: client_id, claims_count, claims_total, last_claim_date, satisfaction_score
• competitor_offers: client_id, detected_date, competitor, estimated_premium, source
• renewal_campaigns: client_id, campaign_id, channel, sent_at, opened, responded, renewed

Задачи

• Построить предиктивную модель renewal probability.
• Определить optimal timing и channel для renewal outreach.
• Рассчитать, при какой скидке retention выгоднее acquisition.
• Предложить personalized retention offers по risk сегментам.

Все кейсы для подготовки → ← Все кейсы