Assurance

Prévoir le comportement des clients grâce à l'IA

L'IA aide les compagnies d'assurance à prévoir la perte de clients et à proposer les bons produits au bon moment.

Surmonter les principaux défis grâce à l'IA

Les compagnies d'assurance sont confrontées à plusieurs défis qui ont un impact sur la croissance et la rentabilité sans tirer parti des solutions d'IA.
Coûts élevés d'acquisition des clients
L'acquisition de nouveaux clients est coûteuse avec les méthodes de marketing traditionnelles.
Faible taux de fidélisation des clients
Les clients existants passent souvent à la concurrence, ce qui entraîne une perte de revenus.
Dépenses marketing inefficaces
Les offres génériques et les communications non pertinentes entraînent un gaspillage des budgets.
Opportunités de croissance manquées
La connaissance des besoins des clients est limitée, ce qui restreint les ventes croisées et les ventes incitatives.

Comment fonctionne la solution RapidCanvas AI

RapidCanvas aide les compagnies d'assurance à prédire avec précision le comportement de leurs clients

Analyse des données

Les données relatives aux clients, telles que l'historique des achats et l'engagement, sont collectées.
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Modèle de formation

Des algorithmes d'apprentissage automatique sont formés sur les données afin d'identifier les schémas de risque de désabonnement.
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Prédiction

Les modèles prédisent la probabilité de désabonnement pour chaque client.
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Optimisation du modèle

Le système effectue en permanence des tests A/B et affine le modèle pour en améliorer la précision.
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Principaux avantages de RapidCanvas

La prédiction du désabonnement des clients basée sur l'IA offre des avantages significatifs
Augmentation de la fidélisation des clients
Les offres proactives de fidélisation réduisent le taux de désistement
Optimisation des dépenses de marketing
Des offres et des communications pertinentes améliorent le retour sur investissement du marketing
Engagement proactif
Les informations prédictives permettent de mener une action de sensibilisation adaptée et opportune
Amélioration de la valeur à vie des clients
La personnalisation augmente la part de portefeuille des clients

Indicateurs clés de l'industrie

RapidCanvas Flèche

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Témoignages de nos clients

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Surmonter les principaux défis grâce à l'IA

Coûts élevés d'acquisition des clients
Faible taux de fidélisation des clients
Dépenses marketing inefficaces
Opportunités de croissance manquées
Coûts élevés d'acquisition des clients
Faible taux de fidélisation des clients
Dépenses marketing inefficaces
Opportunités de croissance manquées - Prévoir le comportement des clients
Coûts élevés d'acquisition des clients
Faible taux de fidélisation des clients
Dépenses marketing inefficaces
Opportunités de croissance manquées - Prévoir le comportement des clients
Coûts élevés d'acquisition des clients
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Opportunités de croissance manquées - Prévoir le comportement des clients
Coûts élevés d'acquisition des clients
Faible taux de fidélisation des clients
Dépenses marketing inefficaces
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Coûts élevés d'acquisition des clients
Faible taux de fidélisation des clients
Dépenses marketing inefficaces
Opportunités de croissance manquées - Prévoir le comportement des clients

Voir Délai d'exécution rapide
Répondez aux besoins uniques de votre entreprise sans partir de zéro ; énoncez votre problème et le processus de découverte de l'AutoAI générera une solution d'IA adaptée en quelques heures.
Construire une IA pilotée par des experts
S'appuyer sur les connaissances sectorielles des experts en science des données, le cas échéant, pour valider les références sectorielles et garantir la performance optimale de la solution d'IA.
Accéder à des informations commerciales exploitables
Créer des applications de données visuelles et interactives, des tableaux de bord et des rapports pour présenter les indicateurs clés de performance et les résultats de l'entreprise, et contrôler la performance de l'entreprise.
Utiliser une solution d'IA de bout en bout
Obtenir une solution d'IA de bout en bout avec une configuration prête à l'emploi pour toutes les étapes, de l'orchestration des données, la préparation des données, les transformations, la construction de modèles et les tests, jusqu'au déploiement des modèles et aux apps de données.