La segmentación de clientes en seguros es fundamental para optimizar las estrategias de fidelización y rentabilidad. Este caso de éxito muestra cómo CALA Analytics acompañó a Positiva Compañía de Seguros en la implementación de IBM SPSS Modeler para mejorar su gestión comercial.

Desafío del cliente

Positiva Compañía de Seguros requería segmentar su base de clientes para diseñar estrategias específicas de mantenimiento y fidelización. Con más de 400 mil empresas afiliadas en riesgos laborales, el reto era manejar grandes volúmenes de información de forma eficaz.

Solución implementada: IBM SPSS Modeler

CALA Analytics implementó IBM SPSS Modeler para construir un modelo de segmentación de clientes en seguros. A través del análisis de variables demográficas, transaccionales y de rentabilidad, se establecieron cinco segmentos clave para la toma de decisiones. Esto fortaleció la rentabilidad de la compañía y mejoró la integración entre áreas.

“Uno de los beneficios más importantes es que la solución permitió conocer nuestros clientes y transferir conocimiento a todas las áreas de la compañía.”
– Andrés Páez, Gerencia de Mercadeo

Resultados obtenidos

Gracias al trabajo conjunto con CALA, Positiva integró más de 25 millones de registros en menos de 10 minutos. Esto permitió realizar seguimientos efectivos a lo largo de tres años, identificar clientes rentables y establecer estrategias para controlar la siniestralidad, incrementando así los ingresos de la compañía.

Además, la implementación de la solución permitió pasar de sistemas aislados a un modelo de análisis integrado, alineado con los objetivos estratégicos de la organización.

Sobre Positiva Compañía de Seguros

Positiva inició operaciones en 2008 como parte de una estrategia estatal para fortalecer el sistema de riesgos laborales en Colombia. Desde entonces, se ha consolidado como una de las aseguradoras más sólidas del país, con un enfoque centrado en la innovación y la gestión de datos.

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