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Use-Case Assurance

Ethias réduit le taux de désabonnement de 10% et augmente l’efficacité des ventes croisées grâce à la modélisation prédictive.

Ethias a bénéficié de l’expérience de Black Tiger Belgium en matière de modèles prédictifs afin de déterminer le risque de résiliation de contrats pour chacun de ses clients. Le taux de désabonnement a été réduit de 10 %.

Le modèle mis sur pied leur a également permis de définir le potentiel achat de nouveaux contrats pour le produit ‘Assistance’.  

Identification du risque de résiliation de contrat des clients

Ethias a effectué des recherches qualitatives et quantitatives afin de comprendre pourquoi les clients résiliaient leur contrat d’assurance auto. La réponse ne résidait pas tant dans le fait que les clients étaient insatisfaits de leur expérience avec Ethias, mais bien au fait que leur décision était liée à une situation particulière dans leur vie.

Ethias en a alors conclu qu’il était indispensable de pouvoir identifier les clients à haut rique en matière de résiliation afin de pouvoir agir avant qu’il ne soit trop tard.

Ethias voulait également optimiser les performances de leurs actions marketing en testant l’approche prédictive sur des actions de cross-selling.

La solution : partir d’une single customer view pour obtenir une single analytical view

Afin de pouvoir contruire ces modèles prédictifs, il a fallu faire parler les données. En conséquence, Black Tiger Belgium a construit une vue unique de leurs clients à l’aide des centaines de variables basées sur toutes les données que nous possédons.

Ethias a ainsi bénéficié de l’expérience de Black Tiger Belgium afin de créer des modèles prédictifs et de déterminer pour chaque client le risque de résiliation de contrat d’assurance auto et leur potentiel intérêt pour l’achat d’un nouveau contrat de produit d’assistance. 

Par le biais d’un meilleur ciblage:

  • Ethias a pu réduire son taux de résiliation de contrat de 10%

  • Ethias a significativement amélioré le retour sur investissement de ses actions cross-sell