دسته بندی مشتریان بیمه درمان با تکنیک های داده کاوی (مقاله علمی وزارت علوم)

چکیده

هدف: شناسایی و طبقه بندی مشتریان بیمه درمان به منظور شناسایی جامعه هدف و در نتیجه افزایش سودآوری شرکت های بیمه، ایجاد توازن در پرداختی حق بیمه و طراحی استراتژی بازاریابی. روش شناسی: در این مقاله از 5 الگوریتم یادگیری ماشین درخت تصمیم، جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان، بیز ساده و رگرسیون لجستیک به منظور طبقه بندی مشتریان به دو دسته سود ده و زیان ده استفاده شده است. به این منظور از داده ها و اطلاعات تعداد 2897 بیمه نامه درمان یک شرکت بیمه خصوصی در بازه زمانی آذر 1400 تا آذر 1401 استفاده شده است. یافته ها: این مقاله نشان می دهد که با استفاده از روش های یادگیری ماشین و ویژگی های ثبت شده از مشتریان در پرسشنامه سلامت می توان سود ده یا زیانده بودن آن ها را تا حدود مناسبی پیش بینی کرد. این مقاله نشان می دهد که تمرکز بر روی جامعه هدف معرفی شده توسط مدل شانس موفقیت و افزایش سود را به مقدار چشم گیری افزایش می دهد. نتیجه گیری: می توان با استفاده از روش های یادگیری ماشین به درک مناسبی از مشخصه های مشتریان بیمه درمان و نیاز های آنها رسید. پیدا کردن جامعه هدف علاوه بر این که به افزایش سود شرکت بیمه منجر می شود می تواند با تمرکز بر خواسته های مشتریان به افزایش رضایتمندی آن ها نیز منجر شود.