从现实情况来看,影响续保率的主要因素包含价格变化、从车因素、从人因素、销售渠道、赔付经验等。为进行精算量化分析,保险公司首先需要建立续保数据库,收集客户行为数据和价格弹性数据,并保留未续保客户数据。
在续保数据库的基础上,精算定价技术可以帮助保险公司建立续保率的广义线性模型,预测客户续保行为以及对不同价格的反应。但续保数据库的积累和续保提升策略的制定是相辅相成的。每一个阶段的数据收集和策略制定都从随机选取试验的客户开始;同时,每一个阶段都对试验结果进行评估、分析、总结和改进。随着时间的推进,在累积续保数据库的同时,达到续保提升策略制定的目的。
然而,韬睿惠悦在长期调研中发现,仅仅对续保数据进行量化分析是不够的,要想长久地提高续保率要注重提升续保流程。当前,各大保险公司的续保流程较为简单,一般是由业务人员主动联系即将续保的客户,邀请他们询价,然后完成续保。在这个过程中,从定价的角度来看,续保和新保没有任何区别。而且在这个过程当中,无形中鼓励了客户重新考虑价格因素,进行重新选择。
事实上,一个更加成熟的续保流程应考虑客户现在所附的价格,并通过考虑客户的价格弹性来制定一个客户更容易接受的价格。同时,完善的续保流程将会让客户的续保体验变得更为愉快,整个续保流程更为简单,从而提升续保率。
若将精算定价运用到提升电销渠道客户的续保率上,首先就需要考虑客户是否为保险公司想要的客户。对于综合成本低且续保率较低的优质客户群,分析其消费行为和续保流程,以最大限度地发展这一优质业务;对于综合成本高但未来价值高的客户群,应进一步分析其续保率,对续保率高的客户群考虑如何维持优质业务,对续保率低的客户群分析其价格敏感性以保持业务优质高效。
慧择提示:精算定价将会提升车险续保流程有效性,其实影响续保率的主要因素包含价格变化、从车因素、从人因素、销售渠道、赔付经验等。为进行精算量化分析,保险公司首先需要建立续保数据库,收集客户行为数据和价格弹性数据,并保留未续保客户数据。