Churn-Prevention und Cross-Selling mit Machine Learning (ML) in der Versicherung

Churn-Prevention und Cross-Selling mit Machine Learning (ML) in der Versicherung mit KI.

MODUL 01: KUNDENWERT UND KÜNDIGUNGSRISIKO

• Warum Kunden wirklich kündigen: Treiber und Frühindikatoren
• Customer Lifetime Value in der Versicherung greifbar berechnen
• Storno-Hotspots erkennen: Vertragsalter, Beitragserhöhung, Schadenerlebnis
• Der Perspektivwechsel: Bindung ist günstiger als Neugewinnung
• Ihre Ausgangslage: Wo verlieren Sie heute die wertvollsten Kunden?

MODUL 02: STORNOPROGNOSE MIT MACHINE LEARNING

• Von Bestandsdaten zum aussagekräftigen Churn-Score (Gradient Boosting)
• Zeitliche Dynamik verstehen: Survival-Modelle für Vertragslaufzeiten
• Übung: Sie trainieren ein Stornomodell und interpretieren die Treiber
• Den richtigen Moment treffen: Wann ein Kunde ansprechbar ist
• Der Unterschied zwischen 'wer kündigt' und 'wen ich halten kann'

MODUL 03: NEXT BEST OFFER

• Cross- und Up-Selling-Potentiale im Bestand aufdecken
• Empfehlungssysteme für Versicherungsprodukte verständlich gemacht
• Kanalwahl und Timing: den passenden Weg zum Kunden finden
• Übung: Sie leiten personalisierte Angebote aus Bestandsdaten ab
• Relevanz statt Gießkanne: warum weniger oft mehr verkauft

MODUL 04: VON DER PROGNOSE ZUR MASSNAHME

• Halteangebote gezielt einsetzen: Uplift-Modeling statt Streuverlust
• Kampagnen sauber messen: Kontrollgruppen und A/B-Tests
• Das Zusammenspiel mit Vermittlern und Servicecenter
• Übung: Sie planen eine datenbasierte Halte-Kampagne
• Erfolg sichtbar machen: den Wertbeitrag glaubwürdig belegen

MODUL 05: DATENSCHUTZ UND UMSETZUNG

• DSGVO-konformes Scoring im Bestand rechtssicher aufsetzen
• Integration in CRM- und Kampagnensysteme ohne IT-Hürden
• Fallstudie: ein Churn-Prevention-Programm eines Kompositversicherers
• Datenkultur: Vertrieb und Analytik an einen Tisch bringen
• Ihr Fahrplan für die ersten drei Kampagnen