Cross-Selling Assicurativo - AssurePredict

AssurePredict è una compagnia di assicurazioni leader nel settore, specializzata nell'offrire soluzioni innovative per la gestione del rischio. Questo progetto mira a creare un modello predittivo in grado di individuare potenziali opportunità di cross-selling per clienti esistenti, identificando quelli che potrebbero essere interessati ad acquistare una polizza aggiuntiva per il loro veicolo.

Obiettivo del Progetto

L'obiettivo è sviluppare un modello di machine learning, utilizzando solo la semplice regressione logistica, che preveda se i clienti, che attualmente hanno un'assicurazione sanitaria, potrebbero essere interessati a sottoscrivere una polizza assicurativa per il loro veicolo. Il modello aiuterà AssurePredict a migliorare l'efficacia delle proprie strategie di cross-selling e ad aumentare la penetrazione nel mercato.

Valore Aggiunto per AssurePredict:

• Aumento del tasso di conversione nelle vendite di polizze auto.
• Ottimizzazione delle campagne di marketing, indirizzando le offerte a clienti più propensi ad acquistare.
• Riduzione dei costi legati a campagne di marketing inefficaci, grazie alla targettizzazione precisa.

Dataset

Il dataset contiene informazioni dettagliate sui clienti e sul loro comportamento assicurativo. Può essere scaricato da qui.

Principali Caratteristiche del Dataset:

• id: identificativo univoco del cliente.
• Gender: sesso del cliente.
• Age: età del cliente.
• Driving_License: 1 se il cliente possiede la patente di guida, 0 altrimenti.
• Region_Code: codice univoco della regione di residenza del cliente.
• Previously_Insured: 1 se il cliente ha già un veicolo assicurato, 0 altrimenti.
• Vehicle_Age: età del veicolo del cliente.
• Vehicle_Damage: 1 se il cliente ha avuto incidenti o danni al veicolo in passato, 0 altrimenti.
• Annual_Premium: importo annuale del premio assicurativo pagato dal cliente.
• PolicySalesChannel: canale utilizzato per la vendita della polizza (es. email, telefono, di persona).
• Vintage: giorni da cui il cliente è assicurato con AssurePredict.
• Response: 1 se il cliente ha accettato la proposta di cross-sell, 0 altrimenti.

Attività Richieste

1. Esplorazione del Dataset

L'esplorazione preliminare del dataset permetterà di comprendere meglio la distribuzione delle caratteristiche e delle variabili target. In particolare, si analizzeranno:

• La distribuzione della variabile "Response", per identificare eventuali sbilanciamenti tra clienti che accettano o rifiutano l'offerta di cross-sell.
• Le relazioni tra variabili chiave come Annual Premium, Vehicle Age, Previously Insured, e la risposta del cliente.

Valore Aggiunto: Un'accurata esplorazione dei dati permette di identificare pattern nascosti e punti critici che influenzeranno il successo del modello predittivo.

2. Gestione dello Sbilanciamento delle Classi

La variabile target "Response" potrebbe essere sbilanciata, con molti più clienti che rifiutano l'offerta rispetto a quelli che la accettano. Per affrontare questo problema, verranno utilizzate tecniche di:

• Class Weights: penalizzazione della classe più frequente nel modello.
• Oversampling o Undersampling: creazione di un dataset più bilanciato per migliorare la capacità del modello di generalizzare.

Valore Aggiunto: Gestire correttamente lo sbilanciamento delle classi è cruciale per evitare modelli che abbiano un alto tasso di falsi negativi, migliorando così la precisione del cross-sell.

3. Costruzione del Modello Predittivo

Utilizzando algoritmi di machine learning, verrà costruito un modello che predice la probabilità che un cliente risponda positivamente all'offerta di cross-sell.

Valore Aggiunto: Il modello predittivo permetterà a AssurePredict di identificare con precisione i clienti più propensi a sottoscrivere una polizza aggiuntiva, migliorando così il ritorno sull'investimento delle campagne di marketing.

Conclusione

Questo progetto permetterà a AssurePredict di sfruttare le potenzialità del machine learning per identificare opportunità di cross-selling in modo efficace e mirato. L'adozione di un approccio data-driven per la predizione delle risposte dei clienti garantirà non solo un aumento delle vendite, ma anche una maggiore soddisfazione del cliente grazie a offerte più pertinenti e personalizzate.

Punti di Attenzione

Si farà attenzione alla distribuzione delle classi e in caso di classi sbilanciate proverò a:

• Penalizzare la classe più frequente (ricorda l'argomento class_weight).
• Utilizzare l'oversampling o l'undersampling.