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Transcript

DATA ENTERPRISE

SAL DATA ENTERPRISE 8 Novembre 2023

Overview

Data Driven Companydove siamo e dove vogliamo arrivare

Progetti Spoke

SAL con deep dive su alcuni progetti

Data Governance

Modello NBO

Modello Riscatti

Data Culture

Agenda

Data Enterprise

Dashboard Investimenti

Dashboard Cruscotto Territoriale

Modello Tenure

Demo Generative AI

compagnie che possiedono capacità tecniche, cultura e pratiche in grado di supportare programmi data-driven.

18%

Relevant data

Fonte:https://www.econopoly.ilsole24ore.com/2023/03/24/assicurazioni-data-driven/

OBIETTIVO: DIVENTARE UNA DATA DRIVEN COMPANY

CULTURA

DATI ETECNOLOGIE

INTERCONESSIONE

Data

Contabilità & incassi

Profilo&Dialogo

Output modelli

Dati sintetici

Reportistica tradizionale

Web Analytics

TERZE PARTI

PROPRIETARI

Generative AI

DINAMICI

STATICI

GIS e GENERATIVE AI

Demo

‹N›

SPOKE

To do

In progress

Pilota

Done

plan calendar

Q3

Q3

Q2

Q3

Lorem ipsum dolor sit amer consectetuer

Q4

Q4

Q4

Medium

Q4

Q4

Tenuta di portafoglio

Dashboard

P&C Distribution - Mandrici Rizzuto

Raccolta Netta

Dashboard

P&C Distribution - Mandrici Rizzuto

Cruscotto territoriale

Dashboard - Prodotto Cliente Rete

Cross Area

NBO

Modello - Produzione

MKT - Radini

Starlight

Modello - Pilota

MKT - Radini

Task title here

Lorem ipsum dolor

Month 00, 20XX

Stile Alleanza

Modello - Sviluppo

MKT - Radini

Modello Riscatti

Modello - Test Sviluppo

P&C - Mandrici

Generazione Alleanza

Modello - Sviluppo

Gov Rete - Silvani

Investimenti

Dashboard

Investiment - Biancolella

‹N›

Attività di AA – Monitoraggio progetti in Produzione

DATA ENTERPRISE

TENURE ARRETRATI VITA/DANNI

Previsione, per le polizze in stato di arretrato, della probabilità di rientro al corrente prima della data di riduzione (6 mesi)​

SEMAFORO

Prioritizzazione dei contatti della Rete sulla base di informazioni esterne (stima attività finanziarie) ed interne (operazioni e contatti avvenuti)

DESCRIZIONE

IMPATTO STIMATO - KPI industriali

STATO - PERCENTUALE

ADOPTION

Stato

Percentuale completamento

100%

Stato

Percentuale completamento

100%

L’impatto sugli incassi delle polizze tornate al corrente nel mese successivo al Q3 2023 è di 1,5ml€ (incassato) per un totale di circa 8000 polizze in più tornate al corrente

Adoption: da fine Q2 su tutta sullo strumento ufficiale di rete

Forecast al Q4: 1.8M€ a 2.1M€

Utilizzo attivo: 75%

Adoption: tutta la rete Utilizzato anche per il potenziamento delle campagne marketing.

RACCOLTA NETTA/TENUTA PTF

Stato

Percentuale completamento

100%

Adoption: tutta la rete

Dashboard di monitoraggio Raccolta Netta e Tenuta di portafoglio

14,2% SCR

Raccolta Lorda: 92 mln

Il 25% dell’impatto dell’intera iniziativa viene attribuito allo strumento.

Premio medio: 13K€

‹N›

Attività di AA – Project Chart Avanzamento Progetti Blue Book – Data Enterprise

DATA ENTERPRISE

STARLIGHT Marketing (Radini)

DESCRIZIONE

L'obiettivo del progetto è quello di espandere la customer base per la generazione di valore per Alleanza.

NBO Marketing (Radini)

Analizza le caratteristiche del cliente per poter prevedere la sua affinità con i nostri prodotti, identificandone le sue aree di bisogno.

NEXT STEP

OBIETTIVI RAGGIUNTI

  • Monitoraggio pilota su MYA
  • Definizione roll out – 4Q

  • Pilota MYA su 6 Agenzie
  • Potenziamento campagne di marketing (area investimento)

PRODOTTOCLIENTE RETE

  • Conclusi sviluppi Cruscotto Territoriale

Strumento di analisi e navigazione di informazioni relative al monitoraggio e sviluppo di attività di vendita.

  • Integrazione con omni channel new campaign
  • Roll out progressivo su Mya

  • Start pilota 06 Aprile (6 Agenzie)

  • Condivisione con Rete entro - 4Q

  • Fixing del modello e dei tool entro -1Q
  • Rollout progressivo a partire da - 3Q

Obiettivi BB

Obiettivi BB

  • Prime liste di test entro -1Q
  • Pilota tecnico e fixing modello entro- 3Q
  • Definizione piano di roll out entro – 4Q

Obiettivi BB

  • Condivisione con Rete entro - 4Q

  • Test Usabilità e Revisione

‹N›

Attività di AA – Project Chart Avanzamento Altri Progetti

DATA ENTERPRISE

STILE ALLEANZA (Radini)

DESCRIZIONE

Adoption del modello comportamentale del Consulente Alleanza finalizzato a fornire una consulenza di valore ai Clienti

INVESTMENT (Biancolella)

Cruscotto di Monitoraggio dei fondi di Classe D ad uso direzionale con lo scopo di verificare gli obiettivi di gestione.

NEXT STEP

OBIETTIVI RAGGIUNTI

  • Seconda release dell’indicatore
  • Dashboard monitoring KPI di stile

  • quadratura flussi esterni
  • Finalizzazione dashboard definitiva

  • Prima release dell’indicatore
  • Studio correlazioni con le vendite
  • Relazione tra il KPI e gli obiettivi della rete (vendite, tenuta…)

  • Ingestione dati interni/esterni
  • Creazione e industrializzazione dashboard di monitoraggio versione 1.0

GEN. ALLEANZA (Silvani)

Analizza gli ambiti che caratterizzano la Journey del Consulente per individuare i principali fattori di turnover.

  • Ingestion dati
  • Sviluppo modello

  • Ingaggio fornitore esterno
  • Kick off progetto (19 ott)

MODELLO RISCATTI (Mandrici)

  • Calibrazione secondo osservazioni di business
  • Test pilota

  • Analisi
  • Sviluppo dell’algoritmo
  • Test in laboratorio su dati pregressi

Previsione delle polizze che con alta probabilità riscatteranno entro 3 mesi.

‹N›

DEEP DIVE

MODELLO TENURE

Impatti al Q3 2023

STATUS MODELLO: IN PRODUZIONE

Raggiungimento obiettivo - 2023

75%

Adoption dell'iniziativa

Target Q1

Target Q2

Target Q3

Target Q4

Rilascio pilota Tenure in MyA

Rilascio Tenure in MyA su tutta la Rete + dismissione Microsoft Forms

Integrazione perimetro Previdenza in Tenure

FEB 2023

LUG 2023

Q1 2024

Milestones

+8k

Polizze rientrate al corrente nel mese successivo al contatto

+25%

Importo a settembre 2023: +1,5M€ di incasso

Al Q1

Al Q2

Al Q3

Obiettivo 2023 dell'iniziativa

1.8M€-2.5M€ di incassi da polizze tornate al corrente nel mese successivo al contatto

Impatto netto dell'iniziativa in valore percentuale ed assoluto

polizze

MODELLO TENURE

Evidenze su ritorno al corrente, churn e cross-selling

Riduzione del churn a seguito del rientro al corrente

Aumento cross-selling a seguito del contatto

Probabilità di churn per cliente in fascia Tenure alta

Probabilità di churn per cliente in fascia Tenure bassa

0,3%

1%

Rientro al corrente

Permanenza in arretrato

+0%

+100%

Ricaduta in stato di arretrato sulla stessa polizza

Perimetro di analisi

!

Clienti con polizze in arretrato a giugno 2023

Osservazione del comportamento nella finestra luglio - settembre 2023

Churn: uscita dalla CB nei 3 mesi di osservazioneRicaduta: in arretrato nei 2 mesi successivi al rientro al corrente

Probabilità di ricaduta per cliente in fascia Tenure alta

13%

21%

Probabilità di ricaduta per cliente in fascia Tenure bassa

STATUS MODELLO: IN PRODUZIONE

Macrofamiglie

Macrofamiglie

MODELLO TENURE

Evidenze su ritorno al corrente, churn e cross-selling

2

-57%

effetto del cross-selling sul tasso di churn

KPI BUSINESS

Effetto del contatto sul cross-selling

Effetto del cross-selling sul contatto

Tenure

%

+13,5%

+13%

+1%

Effetto del rientro al corrente sul cross-selling

+35%

Effetto del rientro al corrente sul cross-selling

-86%

effetto del rientro al corrente sul tasso di churn

Effetto sul churn

Perimetro di analisi

Contatto cliente

!

Osservabile

Clienti con polizze in arretrato a giugno 2023

Osservazione del comportamento nella finestra luglio - settembre 2023

Non osservabile

Cross-selling

Churn: uscita dalla CB nei 3 mesi di osservazioneRicaduta: in arretrato nei 2 mesi successivi al rientro al corrente

Iniziative, concorrenza, contesto macroeconomico, ...

Rientro al corrente

Adoption

Churn

Tenure

STATUS MODELLO: IN PRODUZIONE

3

3

1

2

1

+10%

+25%

‹N›

Scheda progetto

NBO

Migliorare il cross-selling della Rete, indirizzando le azioni commerciali

Finalità

Obiettivo di progetto

Fornire un algoritmo di stima dell’affinità del cliente con aree di bisogno e macro-prodotti

INCONTRI PERIODICI

STACK TECNOLOGICO

Deep Dive NBO

Processo

Obiettivo

Suggerire l'area di bisogno ed il prodotto più affine per il cliente

Offerta personalizzata sulle esigenze del clienteMiglioramento dell'esperienza del clienteOfferta dinamica

TAKE AWAY

+ INFO

PRODUCT MIX

FILTRI

Output NBO

HA UN BISOGNO ESPRESSO?

Variabili per escludere polizze patologiche

Variabili per includere impatto inflattivo

Non suggerisce prodotti già acquistati di recente

Proposta gestita attraverso Il product mix aziendale

NEXT BEST OFFER

1,1M

Distribuzione del potenziale commerciale stimato

Caratteristiche dei clienti a perimetro

Clienti con next best offer

Anzianità

Anzianità

Anzianità

Contratti

Contratti

DimensioneComune

Numerocollaboratori

Numerocollaboratori

Numerocollaboratori

Corsi completati TS

Corsi completati TS

Corsicompletati TS

Risparmio e Investimento

Previdenza

Protezione patrimonio

Protezione persona

Media clienti NBO

Media clienti NBO su area bisogno

Anzianità

Contratti

Contratti

Numero collaboratori

Corsicompletati TS

DimensioneComune

DimensioneComune

DimensioneComune

Alto

Basso

Panoramica output aggregato

STATUS: IN PILOTA

NEXT BEST OFFER

Risultati su campagnaInvestimento Wave 2

Input - Potenziale Investimento

Output - Risultati commerciali

Campagna Investimento - Wave 2

Clienti Investimento standard

STATUS: IN PILOTA

Target ottenuto da regole di Marketing Intelligence

Target ottenuto da modello NBO

Overlap

Clienti Investimento Wave 2 NBO

Potenziale: concentrazione clienti con alta affinità stimata (clienti in NBO / clienti totali)

Risultato commerciale: % contratti sottoscritti su target NBO

NEXT BEST OFFER

Risultati su campagnaInvestimento Wave 2

Input - Potenziale Investimento

Output - Risultati commerciali

STATUS: IN PILOTA

Clienti Investimento standard

Valore 125

Valore Evergreen

Valore Futuro+

Altri

Clienti Investimento Wave 2 NBO

Valore 125

Valore Evergreen

Valore Futuro+

Altri

Campagna Investimento - Wave 2

Target ottenuto da regole di Marketing Intelligence

Target ottenuto da modello NBO

Overlap

Potenziale: concentrazione clienti con alta affinità stimata (clienti in NBO / clienti totali)

Risultato commerciale: % contratti sottoscritti su target NBO

NEXT BEST OFFER

Risultati su campagnaInvestimento Wave 2

26k€

30k€

Premio medio

Marketing+ overlap

NBO+ overlap

STATUS: IN PILOTA

8k

Contattati

Sales Conversion Rate

4K

Visitati

+42%

Sales Conversion Rate sui visitati NBO+overlap rispetto a Marketing+overlap

Contatti NBO+overlap

Visite NBO+overlap

+39%

Delta score NBO per i contraenti

NB: Entrambi i perimetri sono da considerarsi comprensivi di overlapOsservazioni registrate ad ottobre 2023

Overlap

Campagna Investimento - Wave 2

NBO

MKT

NEXT BEST OFFER

NBO comestrumento direzionale

IDEA: GENERATIVE AI + NBO

Dashboard ad utilizzo direzionale

Quali sono i mille clienti in Lombardia Ovest con la più alta affinità ai prodotti Investimento all'interno del target market?

Ecco a te i clienti che cercavi! Vuoi effettuare qualche filtro?

Humanoversight

Esplorazione target

Trasparenza dei risultati del modello

Artificial Intelligence Governance principles

NEXT BEST OFFER

NBO comestrumento direzionale

Dashboard ad utilizzo direzionale

Dove devo concentrare i miei sforzi per massimizzare il tasso di conversione nella vendita di Valore 125?

Secondo le previsioni del modello, in MARCHE ABRUZZO MOLISE ci sono 1032 clienti con elevata affinità al prodotto. Questa regione è inoltre quella con i più alti tassi di conversion osservati.

Come si distribuiscono le ricerche in merito a prodotti assicurativi di investimento in Italia? Qual è il sentiment?

Risultati Google Trends:- Mappa delle ricerche relative a "polizza" e "investimento"- Sentiment: positivo. Correlazione con: rendimento BTP

Ricerche web da fonti attendibili

Automazione analisi del dato

IDEA: GENERATIVE AI + NBO

Humanoversight

Esplorazione target

Trasparenza dei risultati del modello

Artificial Intelligence Governance principles

NEXT BEST OFFER

NBO comestrumento direzionale

Humanoversight

Ricerche web da fonti attendibili

Automazione analisi del dato

Consultazione target

Trasparenza dei risultati del modello

IDEA: GENERATIVE AI + NBO

Generative AI: trend nel mondo Insurance

Fonte: "Leading Insurers Are Having a Generative AI Moment" (Christopher Freese, Boston Consulting Group)

Applicazione n.1: claim automation

Applicazione n.1: Knowledge assistant(uffici+rete)

Applicazione n.2: customer journey rethinking

Applicazione n.2: Coding assistant

Causal e Explainable AI

Explainability is part of the concept of transparency and concerns the ability to explain the output of the AI system to a particular audience, in particular the weight or influence and causal relationship of a specific variable (or group of variables) in the final output.

EIOPA, Artificial Intelligence Governance Principles

Valori condivisi dall'EU AI Act

Generative AI come strumento a supporto di modelli/analisi esistenti e per automazione processi

Modelli "black-box" non (ancora) appropriati per un insieme di use-case

Trasparenza e mitigazione dei bias tramite Explainable AI

Interpretazione delle variabili in analisi secondo logiche di causa-effetto

Human oversight

Few use-cases, but at scale

Transforming verticals end-to-end

Trend

‹N›

Tentative Timeline NBO

Next Best Offer

Lug

FEB

Inizio sviluppi

Test PilotaCampagna "investimenti"e"WSalute"

Set

industrializzazione

Ott

Pilota6 Agenzie

Ott

Integrazionesu MYA

Q1

Roll out e Formazionesu tutta la rete

Evoluzione NBO

Q3

Q3

Pilota 6 agenzie

Q4

Roll oute Formazionesu tutta la rete

2023

2024

Pianificazione tentative con il coinvolgimento di Distribution - IT Operation - MKT - CDOil piano terrà conto dei seguenti aspetti:- strategia campagne 2024- piani IT con rilascio evolutiva- formazione

Pianificazione tentative

‹N›

Tentative Timeline NBO

Next Best Offer

Lug

FEB

Inizio sviluppi

Test PilotaCampagna "investimenti"e"WSalute"

Set

industrializzazione

Ott

Pilota6 Agenzie

Ott

Integrazionesu MYA

Giugno

implementazione migliorie e affinamento controlli target market

Check Quality GateFine osservazione pilota

Sett

Q3

Roll oute Formazionesu tutta la ete

2023

2024

‹N›

Scheda progetto

MODELLO RISCATTI

Permette attività di caring sul cliente e saving sul portafoglio

Finalità

Obiettivo di progetto

Fornire una lista di clienti con un’alta probabilità di riscatto

INCONTRI PERIODICI

STACK TECNOLOGICO

Deep Dive Modello Riscatti

Processo

Obiettivo

Fornire una lista di clienti con un’alta probabilità di riscatto dal periodo di osservazione ai 3 mesi successivi

La lista potrà essere utilizzata per effettuare delle azioni mirate a seconda della probabilità di riscatto.

Fotografia delle polizze attive attualmente in portafoglio

Modello

Selezione Ranking: sole polizze attualmente attive che hanno un’alta probabilità di riscatto

Cliente

Polizza

Agente

TAKE AWAY

Mese da ultimo pagato

Riserve

Frazionamento

Importo del premio

Anzianità di polizza

‹N›

COME ABBIAMO TESTATO IL MODELLO?

Percentuale dei riscatti correttamente intercettati dal modello

SCENARIO OTTIMISTICO ASSUNZIONI Percentuale di lavorazione della rete: 50% Tasso di rework: 40% Importo medio riscattato: 12.000 Tra Giugno e Agosto avremmo potuto intercettare 67 mln € di riscatti e recuperare 27 mln € di nuova produzione

SCENARIO CONSERVATIVO ASSUNZIONI Percentuale di lavorazione della rete: 30% Tasso di rework: 40% Importo medio riscattato: 8.000 Tra Giugno e Agosto avremmo potuto intercettare 27 mln € di riscatti e recuperare 11 mln € di nuova produzione

MODELLO RISCATTI

Maggio

Quali polizze riscatteranno tra 3 mesi

FORECAST

Punto di osservazione del modello

OUTPUT DEL MODELLO

RISCATTI REALI TRA GIUGNO - AGOSTO

70%

‹N›

Timeline

MODELLO RISCATTI

Mag

Inizio sviluppi

Ott

Fine Sviluppi

Dic

Pilota

Nov

Valutazione e consolidamento Business

Training

Q3

Q2

on goingTrasformation

2023

2024

‹N›

Scheda progetto

CRUSCOTTO INVESTIMENTI

Verifica degli obiettivi di gestione

Finalità

Obiettivo di progetto

Costruzione di un cruscotto di monitoraggio e reporting per i fondi di Classe D

INCONTRI PERIODICI

STACK TECNOLOGICO

Deep Dive Cruscotto Investimenti

Processo

Obiettivo

Cruscotto di monitoring/reporting ad uso direzionale volto a garantire una vista unificata sui trend dei portafogli di Classe D in maniera aggregata, per Linea e a granularità dei fondi sottostanti. Lo strumento consentirà il confronto dei nostri portafogli con i rispettivi benchmark di mercato e una vista sui principali KPI di rischio-rendimento, per verificare il raggiungimento degli obiettivi di gestione.

Dati Portafogli (Sofia)

Dati Linee (SVG)

Dati Fondi (Factset)

Google Cloud Platform

Calcolo KPI

  • Pesi empirici fondi
  • NAV
  • AUM
  • YTD Returns
  • Volatilità Rolling
  • Sharpe Ratio

135 mln

Record al GG

Settimanale

KPI calcolo

SVG

9 mln

Record al GG

Fondi esterni

‹N›

DASHBOARD

CRUSCOTTO INVESTIMENTI

‹N›

Scheda progetto

Mostra una visione unificata di correlazione tra diverse informazioni (Clienti, Rete, Info Esterne)

Finalità

Obiettivo di progetto

Dashboard di BI per monitorare KPI strategici

INCONTRI PERIODICI

STACK TECNOLOGICO

CRUSCOTTO TERRITORIALE arricchimento del progetto Prodotto - Cliente - Rete

‹N›

Overview

CRUSCOTTO TERRITORIALE

‹N›

DATA CULTURE

‹N›

DATA GOVERNANCE

‹N›

BACK UP

‹N›

DATI

Next Best Offer

Età contraente, INT Provenienza geografica Titolo di studio Professione

% uscite patologiche Premio medio annuale Contratti cumulati/attivi per area Riscatti/resciss. primi/ultimi mesi Prevalenza polizze Vita/Danni

Cluster polis, popolazione Stima valore immobiliare Stima patr. finanziario Stima familiari/propensioni

% incremento clienti Account vs. sostenibilità Operazioni medie TS % obiettivo trim. raggiunto TNPS, Decadenze

ANAGRAFICA CLIENTE

PORTAFOGLIO CLIENTE

DATI ESTERNI

AGENZIA DI APPARTENENZA

Modello affinità Risparmio

. . .

Modello affinità Prot. Vita

Modello affinità Prot. Danni

CALIBRAZIONE RISULTATI

. . .

. . .

CALIBRAZIONE RISULTATI

  • Il sistema processa i dati attraverso la computazione di 19 modelli
  • Gli output vengono calibrati per rendere i risultati di ogni singolo modello comparabili tra loro
  • Modello viene allenato per suggerire uno stesso prodotto acquistato da una persona con le medesime caratteristiche ( solo vendite di «qualità», escludendo polizze patologiche)

Me

Cliente come me

Prodotto risparmio

Lead

290

Lead interessate

37%

Prospect

Visitati

53%

Prospect

56

Visitati

Interessati

Contattati

106

Conversion

16%

Clienti

12

Clienti

Conversion

27%

Polizze

9

il 19% dei lead contattati ha preso almeno un appuntamento

il 3% dei lead contattati è diventato clientecon 1.3 contratti in media per cliente

il 37% dei lead contattati è interessato

‹N›

Impatti su Campagna WSalute

Next Best Offer

Descrizione: Definizione di un target selezionato per WSalute Canale: Liste su MYA Target: Clienti con propensione per il prodotto Periodo osservazione: 11/09 - 15/10

SCHEDA CAMPAGNA – WSALUTE

Clienti / Lead

Contattati

Visitati

Contraenti

23k

11k

6k

87

Sales Conversion Rate

1,4%

SCR= Contraenti / Clienti

46.2%

58.8%

Utenti + tecnologia = innovazione

Team di lavoro con ownership delle parti

il primo passo è collegare e comprendere il lavoro reciproco per garantire il successo di un progetto.Creare una cultura dei dati unisce persone, processi e dati.

Lavoro a quattro mani: business e Spoke

Write a description

SAL periodici di confronto e condivisione

Approccio vincente

AMBIZIONI DA RAGGIUNGERE

SFIDE DA SUPERARE

Data

Siamo in grado di accedere ai dati in qualsiasi momento ed eseguire in pochi minuti query ad hoc su dati risalenti anche a più anni prima.

Ottimizzare la latenza di aggiornamento

Self provisioning

Dati con domini monolitici e centralizzati

Data mesh

Automatizzare l'accesso alle fonti. Evitando logiche su dati statici (es. excel)

Qualià del dato

La qualità del dato assume un ruolo fondamentale per tutto il processo. Più preciso sarà il processo di acquisizione del dato e maggiore sarà la precisione e l’affidabilità del modello.

L’agente contatta il cliente per arricchire le informazioni sul cliente e tenere sempre aggiornato il profilo.

I dati costituiscono i driver di decisione per il modello

Quale Prodotto suggerisce ?

NBO

  • interessi tra cui sport, benessere ecc..
  • bisogni assicurativi

Primo prototipo di dato sintetico realizzato per il progetto Starlight.Per ogni lead associamo caratteristiche rilevate statisticamente dalla popolazione simile.

Arricchmento Lead

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Si adatta ai bisogni espressi del cliente

Segue gli obiettivi strategici di Alleanza

Disegnato in base alle caratteristiche del cliente

1.9Mln

Customer Base

Ricalcolo mensile

Setting configurabiledi proporzione offerta

Data Culture

La "data culture" è una mentalità aziendale che promuove l'uso dei dati come risorsa strategica. Si tratta di incoraggiare l'acquisizione, la gestione e l'analisi dei dati in modo sistematico, per prendere decisioni informate e guidare l'innovazione.

ore di formazione erogate sulla reteogni anno

1 mln

IDL TALK FORMATIVI

DATA FOUNDATION PROGRAM

L’obiettivo di questa analisi è comprendere meglio fenomeno dei riscatti sui Premi Unici in base alle evidenze che sta osservando il modello

ANALISI CLUSTER CLIENTI con maggiore propensione al riscatto

  • La maggiore incidenza di riscatti si registra nei cluster polis "Poco Abitate" e " Benessere"

ANALISI CLUSTER PRODOTTI con maggiore propensione al riscatto

  • Osservando i riscatti su area di bisogno si nota un'incidenza maggiormente su Investimento Tradizionale (10,4%) e Ibridi (11.38%)
  • I prodotti ibridi tendono a riscattare oltre i 10 anni (32%) e tra i 5 e 10 anni (24%)
  • Il 35% dei prodotti ibridi oltre i 10 anni viene reworkato

* Risultati in fase di analisi e approfondimento

Analisi eseguita su un campione di polizze con almeno un'operazione nel 2023

  • Prima release dell'indicatore
  • Studio correlazione con le vendite
  • Calcolo del KPI per Agenzia

  • Seconda release dell'indicatore
  • Dashboard di monitoragigo KPI

Next Step

Obiettivi Raggiunti

STILE ALLEANZA

Sviluppo

Adoption del modello comportamentale del Consulente Alleanza finalizzato a fornire una consulenza di valore ai Clienti

  • Pilota su 6 Agenzie su MYA
  • Potenziamento campagne Marketing

  • Monitoraggio pilota su MYA
  • Pianificazione Roll out

  • Prime liste di test entro Q1
  • Pilota tecnico e fixing modello Q3
  • Definizione piano di Roll out entro Q4

Next Step

Obiettivi Raggiunti

NBO

Pilota - Produzione

Analizza le caratteristiche del cliente per poter prevedere la sua affinità con i nostri prodotti, identificandone le sue aree di bisogno.

Obiettivi BlueBoook

  • Analisi
  • Sviluppo dell'algoritmo
  • Test in laboratorio

  • Calibrazione secondo le osservazioni business
  • Test pilota

Next Step

Obiettivi Raggiunti

MODELLO RISCATTI

Sviluppo

Previsione delle polizze che con alta probabilità riscatteranno entro 3 mesi.

  • Ingestion fondi interni/esterni
  • creazione e industrializzazione Dashboard v-1.0

  • quadratura fondi esterni
  • finalizzazione dashboard definitiva

Next Step

Obiettivi Raggiunti

DASHBOARD INVESTIMENTI

Sviluppo

Cruscotto di Monitoraggio dei fondi di Classe D ad uso direzionale con lo scopo di verificare gli obiettivi di gestione.

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  • Let the communication flow!

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  • Pilota su 6 Agenzie con WebApp (Aprile)

  • Integrazione con omni channel campaign
  • Roll out su MYA

Next Step

Obiettivi Raggiunti

STARLIGHT

Sviluppo

L'obiettivo del progetto è quello di espandere la customer base per la generazione di valore per Alleanza.

  • Fixing Modello e Tool entro Q1
  • Roll out progressivo a partire da Q3

Obiettivi BlueBoook

  • Ingaggio fornitore esterno
  • Kick-off progetto (19 ott)

  • Ingestion dati
  • sviluppo modello

Next Step

Obiettivi Raggiunti

GENERAZIONE ALLEANZA

Sviluppo

Analizza gli ambiti che caratterizzano la Journey del Consulente per individuare i principali fattori di turnover.

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bofu

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CASA SEMPLICE

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