L`olivier Assurances Licence 3 Econométrie – Lyon II

15 novembre 2013
L’olivier Assurances
Licence 3 Econométrie – Lyon II
Pascal Gonzalvez
1
 L’olivier Assurances et le Groupe Admiral
 Segmentation et tarification en assurance auto
 Autres applications de la segmentation clients
 Le métier d’analyste
2
Admiral Group : vue d’ensemble
ADMIRAL GROUP
 Créé en 1993 et désormais un des plus grands
groupes d’assurance au Royaume Uni (3,5M de
clients)
 Cotée au FTSE 100 depuis 2004
 2 produits clés :

Assurance auto (vendue sur internet &
téléphone)

Comparateurs de prix d’assurances sur
internet
 Une des compagnies les plus rentables du
secteur (ROCE = 59% en 2011)
 Croissance continue et surperformance du prix
de l’action (en moyenne 20% par an)
 Expansion internationale depuis 2006 (UK,
Espagne, Italie, USA puis France)
3
Admiral : notre expérience internationale
UK
Espagne
1993
2006
2002
2009
Italie
USA
France
Assurance
auto
2008
2009
2011
Comparateurs
de prix
2010
2010
4
Une croissance forte et continue des revenus, uniquement organique
5
Notre conviction : la montée des comparateurs
de prix
Nombre de devis Assurance auto sur les comparateurs (en millions)
Un contexte favorable

La montée des comparateurs de prix et la percée d’internet

Plus de transparence et un pouvoir de négociation accrue


Une sensibilité toujours plus grande au prix et l’assurance
automobile considérée comme une “commodity”
Contexte de hausse des primes (3‐5% en 2012, 2‐3% en 2013)
7
6
6
5
4
5
3,8
3
2
1
Des freins persistent

Le changement d’assureur est toujours perçu comme
compliqué auprès des consommateurs

Un taux de résiliations faible comparé aux R.U ou à l’Espagne
0
2010
2011
2012e
Croissance du nombre de recherches Google pour l’assurance auto (2006‐2011)
La percée future des comparateurs de prix

L’éducation des consommateurs grâce aux dépenses média

Redistribution des cartes dans la distribution (moins d’agents
au profit des canaux moins chers (direct, banques, affinité)

Le poids des comparateurs va augmenter sensiblement
jusqu’à devenir la force dominante du marché de l’assurance
automobile dans quelques années
1250%
Pas cher
Comparaison
Souscription
Prix
550%
300%
200%
6
Devis sur un comparateur de prix (1/2)
7
Devis sur un comparateur de prix (2/2)
8
Page de résultats sur un comparateur de prix
9
 L’olivier Assurances et le Groupe Admiral
 Segmentation et tarification en assurance auto
 Autres applications de la segmentation clients
 Le métier d’analyste
10
A quoi ressemble un tarif en assurance auto?


Tarifs différents par garantie (RC, Vol, Incendie, Dommages, etc.) et/ou par produit (Tiers, Tiers Vol Incendie, Tous Risques)

De nombreuses variables et interactions

De nombreux niveaux de risque

Illustration simplifiée d’un tarif en assurance auto
Tarif multiplicatif en assurance auto
Des complexités (additives, primes minima, etc.)
Base
245 €
Age
18
19
20
21‐25
26‐29
30‐39
40‐49
50‐59
60‐69
70+
1,75
1,58
1,32
1,27
1,12
1,05
1,00
0,95
1,02
1,10
Sexe
H
F
1,00
0,95
Zone
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
0,73
0,81
0,89
0,94
0,95
0,98
1,00
1,04
1,09
1,12
1,21
1,23
1,38
Voiture
Petite
Moyenne
Grande
0,75
1,00
1,25
Exemple d'une femme de 32 ans conduisant une voiture moyenne et habitant en zone J
245 € * 1,05 * 0,95 * 1,12 * 1,00 = 274€
11
La micro‐segmentation est la réponse clé pour mieux connaître ses prospects et ses clients

Une des clés du succès pour l’assurance est de mieux connaître et comprendre ses prospects et ses clients

La micro‐segmentation consiste à utiliser des techniques statistiques pour segmenter un client au niveau le plus fin possible

Biais des analyses univariées. Parmi les techniques mutlivariées, la plus commune est la méthode des GLM (Generalized Linear Models)
Modèles Linéaires Généralisés


On peut aussi utiliser ces techniques statistiques, pour rechercher l’effet des variables sur la rétention, y compris le changement des primes et la position concurrentielle
Cependant, les modèles seuls ne sont pas suffisants
E[Y] =  = g-1(X. + )
Var[Y] = .V() / 
Y: distribution provenant d’une famille exponentielle
12
Comment différencier son tarif?


Utilisation maximale des données clients, marché et externes
Un niveau de segmentation poussé
Nombre de facteurs tarifaires utilisés
Interactions entre les facteurs
Nombre de niveaux par facteur
Dispersion entre les multiplicateurs

Ne pas se limiter dans le nombre d’interactions utilisées dans la structure tarifaire

Davantage de différenciation entre risques faibles et élevés
13
Les éléments clés pour la tarification



Empreinte
Apparition # 1
≠ comparateurs, par produit
POSITION CONCURRENTIELLE
CONVERSION




Devis / clic
Clic / ventes
Devis / ventes
Par canal
RENTABILITE TECHNIQUE



Résiliations 1e année
Rétention
renouvellement
Elasticité prix
DUREE DE VIE
SINISTRALITE




Fréquence
Coût moyen
Prime pure
Ratio S/P
14
Différents degrés de sophistication pour la tarification
3
Degré de sophistication
Tarification
optimisée
2
1

Tarification
technique
Basé sur le coût attendu
des sinistres

Tarification
comportementale
Prise en compte de la
sensibilité du client au prix
(analyse de rétention et de
la conversion)

Coût attendu des sinistres,
analyses comportementales
et position concurrentielle
dans un modèle dynamique
Profit
Profit
Prix relatif
Prix
Prix relatif
Variable de risque
15
Au‐delà des modèles, l’importance des données, du reporting et des tests
1
Importance des données – qualité, quantité
2
Reporting & surveilance du portefeuille
“Pricing model”
3
Rapport de surveillance du portefeuille
Philosophie de Test & Learn
16
 L’olivier Assurances et le Groupe Admiral
 Segmentation et tarification en assurance auto
 Autres applications de la segmentation clients
 Le métier d’analyste
17
Appliquer la segmentation tout au long de la chaîne de valeur pour capturer plus de valeur
 Traditionnellement, les assureurs limitent leur utilisation des données clients aux analyses actuarielles standards (risque)
 Pourtant, le potentiel des techniques de segmentation le long de la chaîne de valeur et à travers le cycle de vie du client est indéniable
 Ainsi, il est important de dépasser l’approche « risque » pour avoir une approche « valeur client »
Exemples d’application de techniques de segmentation le long de la chaîne de valeur
Design du produit
 Différenciation des offres en fonction du type de clients (e.g. options spécifiques, questions, possibilités de paiements)
 Identifier les clients qui regardent au‐delà du prix pour leur offrir plus de choix ou d’autres services
Acquisition des clients
Tarification & souscription
 Utilisation de la durée de vie du client pour segmenter les frais d’acquisition
 Tarification prenant en compte l’élasticité prix et la position concurrentielle
 Offrir des réductions ciblées en fonction de l’élasticité prix des clients
 Critères et questions de souscriptions différenciés en fonction du profil client
Marketing sur
clients existants
 Résultats de analyses de pricing utilisés de façon proactive pour guider la stratégie marketing
 Mesurer la valeur client en fonction de sa rentabilité et de sa rétention pour en déduire des actions marketing
Gestion des sinistres
 Différencier la gestion des sinistres en fonction de la valeur client (e.g. des services “silver / gold / platinum”
 Utilisation des informations Sinistres pour améliorer la souscription, la tarification et les occasions de vendre (cross‐selling)
18
Modéliser la rétention comme un outil de décision en pricing et marketing
Variables Tarifaires
Ligne
Autres variables de souscription
Données externes
Primes & concurrence
Age
Sexe
Etc.
Distrib
Ancien assureur
Etc.
RI
Geo-demo
Etc.
Concurr.
Etc.
Oui / Non
1
43
M
...
Broker
X
...
829
...
...
1,543
1,600
...
1
2
28
M
...
Internet
Y
...
645
...
...
2,320
2,234
...
0
3
60
F
...
Phone
Z
...
741
...
...
1,236
989
...
0
4
18
M
...
Internet
N/A
...
601
...
...
4,791
5,028
...
0
1,952
2,011
...
1
... ...
0
5
34
F
...
Phone
Y
...
682
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
Prime
Renouvel.
...
Modèle LOGISTIQUE multivarié
PROBABILITE D’ACCEPTION = 1 – probabilité de résiliation
Probabilité d’attrition
Probabilité d’attrition
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
-0,2
-100
-75
-50
-25
0
25
50
75
100
-0,4
-0,6
Age de l’assuré
Changement de prime en € au renouvellement
19
L’analyse de la rétention permet de développer des actions préventives et réactives
La valeur et la rétention sont sensibles à la tarification
Frais d’acquisition en fonction de la durée de vie du client 
L’utilisation des données clients permet de comprendre les facteurs de rétention et de sensibilité à la tarification


L’exploitation à travers une segmentation Rétention / Profitabilité permet des actions ciblées dans les domaines de la tarification, la souscription, la gestion
Frais moyen par police
– Acquisition : €100
– Renouvellement : €40

Rétention attendue des clients
– Jeune : 3 ans
– Vieux : 6 ans

Coût durée de vie (y compris acquisition et
renouvellement)
– Jeune : (€100 + 2 * €40) / 3 = €60
– Vieux : (€100 + 5 * €40) / 6 = €50

Segmenter les clients en fonction de leur
rétention et appliquer des frais différents

Surcharger les clients avec plus faible rétention
pour amortir des frais d’acquisition plus élevés
au cours de la vie du contrat
Profitabilité
Faible
Elevée
Elevée



Faible
Rétention

Augmentation des primes
Gestion différenciée des sinistres
Gestion différenciée de la relation client

Segment idéal
– Faut‐il offrir une remise tarifaire ?
Ciblage actif en renouvellement
– Remises
– Alertes contacts
20
Sujets d’actualité
Gender directive
Segmentation des chômeurs
21
 L’olivier Assurances et le Groupe Admiral
 Segmentation et tarification en assurance auto
 Autres applications de la segmentation clients
 Le métier d’analyste
22
L’olivier Assurances en France
Une compagnie différente
Fonctions clés
 Une petite équipe (40 personnes)… en passe de devenir grande
Marketing
 Des fonctions clés internalisées sur Paris
Tarification
 Un back office externalisé (partenariat avec Solly Azar)
 Une culture d’entreprise très différente des acteurs traditionnels
 Des recrutements et de belles perspectives d’avenir…
Souscription
Sinistres
Finance
23
Le métier d’analyste statistiques
Exemples d’analyses statistiques
Outils utilisés
 Faut‐il augmenter ou réduire nos prix? Sur quels segments?
 Faut‐il réduire notre empreinte sur les comparateurs pour améliorer nos coûts d’acquisition?
 Quels sont les clients qui font des défauts de paiement et comment les détecter en amont (création d’un score de résiliation)?
 Quel est l’élasticité au prix des prospects en fonction des comparateurs de prix?
 Comment détecter la fraude à la souscription ou aux sinistres via la création d’un scoring?
Exemples de tâches

Programmation (SAS / Excel VBA)

Extraction, nettoyage et manipulation de bases de données

Vérification et analyse des résultats

Proposition d’actions et changement de stratégie

Mise en forme et communication des analyses et des résultats
24
Recrutement d’analystes statistiques
Profils recherchés
 Des stagiaires, des alternances, des CDI
 Analystes d’études statistiques
 Rattachés à l’équipe Pricing, avec implications en marketing, sinistres et finance
Profils que nous recherchons

Formation supérieure en mathématiques, économie, statistiques, gestion, finance, marketing

Esprit analytique, rigueur et goût des chiffres

Dynamique, bon sens du contact et attrait par le travail en équipe

Connaissance (au moins partielle) du logiciel SAS et maîtrise d’Excel (VBA est un plus)

Maîtrise de l’anglais (voire espagnol ou italien) : travail avec des équipes situées à l’étranger
Pascal Gonzalvez
Directeur technique [email protected]
Processus de recrutement

Test collectif de logique et mathématiques (25 questions en 25 minutes)

Si 80% de bonnes réponses :


entretien avec le Directeur Technique et la responsable des ressources humaines

puis avec d’autres manager de l’équipe,
Si recrutement, véritable formation aux métiers de l’assurance et aux analyses statistiques
Elodie Pereira
Responsable R.H
[email protected]
25