Mémoires d'Actuariat

Impact of customer price sensitivity on profitability and portfolio mix in life insurance
Auteur(s) WANG H.
Société IptiQ
Année 2022
Confidentiel jusqu'au 09/11/2024

Résumé
La détermination des prix en assurance repose traditionnellement sur l'évaluation du risque de l'assuré qui est traduit en termes de coûts pour l'assureur. Plus récemment, la concurrence accrue du secteur a favorisé l'émergence de méthodes de tarification prenant davantage en compte la demande des consommateurs. Ces méthodes visent à trouver un point d'équilibre entre volume et profit par contrat, aidant ainsi les actuaires à fixer des tarifs permettant d'aboutir à des résultats optimaux compte tenu de la stratégie de l'entreprise. Contrairement aux exemples issus de l'assurance non-vie souvent évoqués dans la littérature, ce mémoire se concentre sur l'étude d'un produit d'assurance vie commercialisé par iptiQ. Une approche permettant de quantifier l'impact d'un changement de prix sur la composition et la profitabilité du portefeuille y est mise en avant. Pour cela, une base de données contenant des devis complétés par l'ajout d'indicateurs sur les prix des concurrents a été utilisée. Plusieurs modèles faisant appel aux GLM ou aux algorithmes de Machine Learning ont ensuite été entraînés sur ces données afin de recueillir les probabilités de conversion de chaque prospect. Dans un second temps, la sensibilité au prix des consommateurs a été estimée par segment avant d'être combinée aux probabilités de conversion pour obtenir le modèle de demande final. Enfin, une mesure de rentabilité a été introduite, permettant ainsi de quantifier l'impact sur le profit de l'entreprise. Mots clés : optimisation tarifaire, probabilité de conversion, sensibilité au prix, rentabilité

Abstract
Traditionally, insurance premiums are fixed after evaluating the risk of the insured in terms of expected costs for the insurer. More recently, the intensification of the competition in the insurance sector led to the emergence of pricing strategies that take better account of consumer demand. These methods aim at finding balance between profit per policy and volume sold in order to help actuaries to set prices that bring optimal results given the company's strategy. Contrary to P&C insurance illustrations often fund in the literature, this thesis focuses on the study of a life insurance product sold by iptiQ. It presents a method that enables to quantify the impact of a price change on the composition and profitability of the portfolio. To do so, a data set containing quotes completed by additional indicators about the premiums offered by competitors is used. Several GLM or Machine Learning based models are trained on this data set in order to estimate the probability for each prospect to convert. In a second phase, price sensitivities are calculated by segments and combined with the previous conversion probabilities to obtained the final demand model. Eventually, this demand model enables to study the impact of a change in prices on profit after introducing a measure of the profitability of each quote present in the data set. Keywords: price optimisation, conversion probability, price sensitivity, profitability