Перейти до вмісту (натисніть Enter)
ІННОВАЦІЙНІ ПІДХОДИ ДО СЕГМЕНТАЦІЇ КЛІЄНТІВ ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ СТРАХОВОГО ПОРТФЕЛЯ
Рудь І.Ю
Бєлуха В.А.
Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова
ЗАВАНТАЖИТИ СТАТТЮ
АНОТАЦІЯ
У статті досліджено підходи до оптимізації структури страхового портфеля шляхом сегментації клієнтської бази за допомогою методів кластерного аналізу. На основі аналізу поведінкових і фінансових характеристик страхувальників було виділено чотири кластери, що відображають різні рівні ризику та прибутковості. Застосування алгоритму K-середніх дозволило сформувати ризик-профілі клієнтів, які стали основою для перегляду ключових показників портфеля. У результаті класифікації вдалося знизити коефіцієнт збитковості, підвищити очікувану прибутковість та забезпечити передумови для впровадження адресної тарифної політики. Обґрунтовано доцільність комплексного підходу до сегментації, який може бути використаний страховими компаніями для підвищення ефективності управління клієнтським портфелем та зниження рівня страхових ризиків.
КЛЮЧОВІ СЛОВА
страхова компанія, страхувальник, кластерний аналіз, ризик-профіль, сегментація, портфельне управління, збитковість.
ПОСИЛАННЯ
1. Бублик А.А. (2021). Інноваційні технології у страхуванні. Проривні інновації на страховому ринку України: зб. матеріалів V Міжнар. наук.-практ. інтернет-конференції, (Київ, 27 жовтня 2021). Київ : КНЕУ, С. 61–64. ISBN 978-966-926-397-1.
2. Котлер Ф., Келлер К.Л. (2020). Управління маркетингом. Київ: Вільямс, 816 с.
3. Марина А., Пеценко М. (2023). Страховий ринок України за умов війни. Цифра економіки та економічна безпека, No. 5(05). С. 44–51.
4. Ринок страхування України. Statista.
5. Статистика страхового ринку України.
6. Третьяк Д. (2017). Перспективи впровадження інновацій в особисте страхування на прикладі зарубіжних країн. Вісник Київського національного університету ім. Т. Шевченка, No. 5(194). С. 50–58.
7. Wedel M., Kamakura W.A. (2012). Market Segmentation: Conceptual and Methodological Foundations. New York: Springer, 382 p.
8. Moro S., Cortez P., Rita P. (2014). A data-driven approach to predict the success of bank telemarketing. Decision Support Systems, Vol. 62. Pp. 22–31.
9. Khan M.T., Salleh L.M. (2020). Customer segmentation: A review. International Journal of Engineering and Advanced Technology, Vol. 9. No. 6. Pp. 2245–2248.
10. Petrovic-Lazarevic S. (2022). The development of the customer segmentation model: A machine learning approach. Expert Systems with Applications, Vol. 193. Article ID 116356.
11. Insurance 2030 – The impact of AI on the future of insurance. (2021). McKinsey & Company.
12. Digital ecosystems in insurance: the future of customer segmentation. Swiss Re Institute. (2023).
