Mémoire d'actuariat

Modélisation et analyse de comportements clients en assurance dommage - application au changement de véhicules et à la résiliation de contrats
Auteur(s) LAMON Claire
Société Actuaris
Année 2019
Confidentiel jusqu'au 28/01/2021

Résumé
L'assurance automobile fait l'objet d'une concurrence accrue où les assureurs redoublent d'effort pour rester attractifs. L'étude du comportement client permet à l'assureur de comprendre et de s'adapter aux besoins fluctuants des assurés. Il devient alors plus facile pour lui de se démarquer de ses concurrents et donc de conserver les assurés présents en portefeuille. Ce mémoire vise à analyser et à détecter deux "moments clés" dans la vie du contrat : un changement de véhicule et l'acte de résiliation. Lorsqu'un individu remplace son véhicule ; ses attentes concernant son contrat sont susceptibles de changer. Le rôle de l'assureur est alors d'anticiper cet instant afin de répondre à ses nouveaux besoins. Sans quoi, l'assuré devient plus à même de résilier. Détecter en amont les individus susceptibles de clôturer leur contrat. Dans un premier temps, ce mémoire se focalise sur le changement de véhicule : les modèles de survie permettent d'approximer la durée de possession d'une automobile, tandis qu'une régression logistique estime la probabilité qu'un client change prochainement de bien à assurer. Cette modélisation, plus précise, est implémentée par une collection de variables concernant l'assuré, le véhicule, le contrat, etc. Ce jeu de données est enrichi par de nouveaux facteurs obtenus grâce à des méthodes innovantes. Dans un second temps, les études de rétention attribuent la probabilité qu'un assuré clôture son contrat. Face au réel besoin d'anticiper l'acte de résiliation, nous avons alors intégré les résultats précédemment obtenus afin d'optimiser la modélisation de l'attrition clients. Parallèlement à ces travaux, les éléments influençant ces prises de décisions sont expliqués grâce à des théories sociaux-économiques.

Abstract
Car insurance is subject to an ever-increasing competition, in which insurers are redoubling their efforts to remain attractive. The study of customer behavior is useful to both understand and adapt to the evolving needs of customers. This makes it easier for an insurer to stand out from its competitors and to keep policyholders in the portfolio.This study aims to analyze and detect two "key moments" in the life of a car insurance contract: the moment when a policyholder decides to change vehicle and the notice of termination. Indeed, when an individual decides to replace his vehicle, his expectations regarding his contract are likely to change. Then, the role of the insurer is to anticipate the moment when a policyholder decides to change his contract in order to meet his new needs, because he becomes more likely to cancel his car insurance contract. Detecting individuals who want to change vehicles beforehand can make it easier to detect individuals who may close their contracts. At first, this memory/thesis/paper focuses on the change of vehicle: survival models allow to approximated the duration of possession of a car whereas logistic regression estimates the probability that an individual soon changes his car. This second modeling is more precise since it’s implemented by a collection of variables concerning the insured, the vehicle, the contract itself, etc. This dataset is enriched by new factors, obtained through innovative methods. In a second time, retention studies determined the probability that an insured person encloses his contract. Given the real need to anticipate the act of termination, we integrated the results previously obtained to optimize the modeling of customer attrition. In parallel, the elements influencing these decision-making processes are explained through social-economic theories.