„Kgfb” változatai közötti eltérés

A Miau Wiki wikiből
(Forrás)
(A feladat előtörténete)
 
(33 közbenső módosítás ugyanattól a szerkesztőtől nincs mutatva)
1. sor: 1. sor:
=Vezetői összefoglaló=
 
 
Biztosítók összehasonlítása a 2012. november-decemberi kötelező gépjármű felelősségbiztosítás kampányban elért eredményeik alapján.
 
 
 
=Forrás=
 
=Forrás=
 
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/kgfb.xlsx]
 
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/kgfb.xlsx]
10. sor: 6. sor:
  
 
=A feladat előtörténete=
 
=A feladat előtörténete=
Itt arról kell írni RÖVIDEN és LÉNYEGRE TÖRŐEN (anonim esetben is), hogy
+
Cégünk független biztosítási alkuszként vett részt a 2012 november-decemberi kötelező gépjármű felelősségbiztosítás kampányban, melynek során 14 biztosító társaság KGFB-termékét forgalmazta.
miért választotta a szerző a témát,
+
 
vagyis mi a személyes kötődése a feladathoz
+
Az évek óta rendszeresen ismétlődő őszi kampányok „nyertesének” mindig azt a biztosítót szokták megjelölni, amelyik a legtöbb szerződést köti a kampányidőszakban. Ám az elmúlt évek jelentős díjcsökkenése miatt már nem egyértelmű, hogy üzleti értelemben valóban az a nyertes, aki a legtöbb szerződést köti.
mi motiválta a megoldáskeresésre (a jegyszerzés kényszerén túlmenően is)
+
 
# miért választotta a szerző a témát,  
+
 
# vagyis mi a személyes kötődése a feladathoz
+
'''Piaci háttérinformációk'''
# mi motiválta a megoldáskeresésre (a jegyszerzés kényszerén túlmenően is)
+
 
 +
A kötelező biztosítás speciális biztosítási termék.
 +
Különlegessége az alábbiak vonásokban jelenik meg:
 +
* Az gépjármű-tulajdonosokat ill. -üzembentartókat törvény kötelezi a termék megvásárlására.
 +
* A termék által megtestesített szolgáltatáscsomag tartalmával a szerződő nem vagy csak jelentéktelen mértékben szembesül (pl. a díjrészletek csekkjeinek kiküldése, esetleg nemzetközi zöldkártya igénylése).
 +
* A szolgáltatást valójában az veszi igénybe a szerződő biztosítójától, akinek a szerződő kárt okozott.
 +
* Ebből következően a szerződők számára a termék/szolgáltatás minősége nem releváns döntési szempont a termék kiválasztásakor.
 +
*A releváns, csaknem kizárólagos szempont a termék ára (Megjegyzés: egy lényegesen kisebb, tudatos fogyasztói csoportban a MÁV Biztosító Egyesület csődje óta megjelenik a döntésben a biztosítótársaság pénzügyi stabilitása).
 +
 
 +
A fentiek miatt a KGFB-piac elsősorban a biztosítótársaságok tarifaképzéséről szól, a verseny az évről-évre meghirdetett tarifák között zajlik. A tarifa egy bonyolult, sokváltozós, díjmegállapító algoritmus, amelyet a biztosítási matematikusok állítanak össze a biztosító által megfogalmazott üzletpolitikai céloknak megfelelően az ügyfél- és kárstatisztikák alapján.
 +
A tarifában ölt testet a biztosítók értékesítési stratégiája, az ügyfél-szegmentáció és a szegmensek között felállított preferenciasorrend, amit a kedvezményes és hátrányos díjmódosítók rajzolnak fel.
  
==Szakértői javaslatok==
+
Mindebből az (is) következik, hogy a tarifa minőségét, jóságát csak a versenytárs tarifák által meghatározott, folyamatosan változó inerciarendszerben lehet értelmezni. Nincs konstans viszonyítási pont vagy etalon, amihez képest egy tarifa jó vagy rossz.
A FELADAT előtt/mellett, a MEGFIGYELŐ, FELISMERŐ, s PROBLÉMAMEGOLDÓ képességek fejlesztése, értékelése is fontos!
+
 
Azért, hogy "szeme" s a "füle" még érzékenyebb legyen a gyakorlatban (a szervezetben) a munkavállalónak. Ezt szeretik a főnökök, tulajdonosok is. Ezt kívánja a rendszerelvű gondolkodás is. A feladat előtörténetének részeként tehát írni kell az alábbiakról is:  
+
A legtöbb, amit a mai rendkívül alacsony átlagdíjak mellett el lehet mondani a jó tarifáról, hogy optimális ügyfélszámot eredményez optimális átlagdíjjal (+;+ kategória).  
A probléma leírása / ismertetése, és szegmentálása, hiszen lehet, hogy a választott/megoldott FELADAT a probléma egy része lesz "csak" egy nagy egésznek. Nem csak a motiváció/kötődés, hanem a "probléma-tér, probléma-kontextus" leírása is fontos. A cég  rendszer/környezet bemutatása, ismertetése; kapcsolatok, stb. azért relevánsak, hogy a problémát egy kontextusban értelmezzük.
+
 
Mert van sokféle kontextus ugyanazon vagy hasonló problémára.
+
Ezzel szemben a rossz tarifa viszont háromféle lehet:
 +
* magas ügyfélszám - alacsony díjakkal (+;-) –> óriási kockázat- és költségnövekedés
 +
* alacsony ügyfélszám - magas díjakkal (-;+) –> életképes üzemi méret alatti működés
 +
* alacsony ügyfélszám – alacsony díjakkal (-;-) –>szegmentációs hiba, kockázatnövekedés
  
 
=A feladat megoldásának jelenlegi helyzete (best practice) és ennek értékelése/kritikája =
 
=A feladat megoldásának jelenlegi helyzete (best practice) és ennek értékelése/kritikája =
  
Ötletek az önálló feladatmegoldáshoz, azaz mit lehet tenni, ha valaki még nem járt (erre az)órára...
+
Előfeltételezésem, hogy csupán a kötések számából ma már nem tudom megállapítani, hogy melyik biztosító mennyire volt sikeres a kampányban.
*demo: http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/tur1.xls
+
 
*demo: http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/ab2.xls
+
Ezért ösztönös, best practice megoldásként modellezem a kampány idején érvényes versenypiacot. Ehhez az értékesítési tényadatokat (kötésszám és átlagdíj) hívom segítségül. A két adatsorból kiszámítom az átlagos kötésszámot (894 db), illetve a súlyozott átlagdíjat (12022 Ft). Ez a két adat adja a piaci modell origóját. Ezután XY koordináta rendszerben ábrázolom az egyes biztosítók kötésszámának és átlagdíjának eltérését a piaci átlagtól, s a koordináta rendszerben így meghatározott területeket hasonlítom össze.
 +
 
 +
Az eljárás eredményeként a következők derülnek ki:
  
Mint ahogy azt a fejezet címe is jelzi, ide arról kell írni, miként is oldotta (volna) meg a szerző ugyanezt a feladatot (mit válaszolt volna ugyanezen kérdésre) ugyanezen adatok alapján, ha sosem találkozik a tantárgy keretében felkínált hasonlóságelemzéssel - vagyis előre definált, a számítások konklúziójaként felhasználható szövegsablonok közül, mikor melyiket melyik objektumhoz rendelte volna és miért. Tehát ez a fejezet:
+
1. Csupán 3 olyan biztosító van, amelyik a piaci átlag fölötti eredményt produkált (+;+ kategória). Ezek a Biztosító8, Biztosító7 és a Biztosító9. Közülük az első kettő a kötésszámban is az ugyanezen az első két helyen végzett, a Biztosító9 viszont csak az 5. legjobb kötésszámot hozta.
# nem ejthet egyetlen szót sem arról, mi jött ki a hasonlóságelemzés alapján eredményként
+
 
# időben hamarabb illene, hogy keletkezzen, mint maga a hasonlóságelemzés
+
2. Az összes többi biztosító átlag alatti eredményt ért el. Meglepetés közöttük a Biztosító5, amelyik kötésszámát tekintve a 3. legjobb eredményt mutatta fel, így elvben a győztesek közé tartozna. Ám rendkívül alacsony átlagdíja miatt ebben az elemzésben csak az utolsó előtti, 13. helyet szerezte meg, vagyis az egyik legrosszabb eredményt mondhatja magáénak a fokozottan kockázatos (+;-,) kategóriában.
# csak olyan részleteket tartalmazhat, amiről a szócikk többi részében nem lesz egyébként is szó
+
 
# ki kell, hogy fejezze, miért elégedetlen a szerző a jelenlegi legjobb (szakirodalmi, tapasztalati) gyakorlattal
+
Bár a fenti megoldás „érzésre” közelebb vitt az kampányeredmények helyesebb értelmezéséhez, de természetesen hibája az önkényesen kialakított vonatkozási rendszer. Csupán sejtem, hogy a két kiválasztott mutatószám segíti a legjobban az értelmezést, de ezt bizonyítani nem tudom.
# ki kell, hogy jelölje az innováció várható irányát, vagyis azt, min kellene tudni változtatni egy jobb megoldással
+
Az viszont biztosan állítható, hogy a többi rendelkezésre álló mutatószám elhagyásával adatot vesztek az elemzésből, így az elemzés biztos, hogy pontatlanabb, mintha ezeket is tudtam volna integrálni vagy tudtam volna bizonyítani, hogy nem relevánsak.
# illik, hogy hivatkozzon az XLS-állomány kapcsolódó munkalapjára, cellatartományára
 
# ugyanúgy, mint MAJD a hasonlóságelemzés az objektumok egy rangsorát kell, hogy megadja ennek indoklásával együtt
 
  
 
=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=
 
=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=
Elsőként azt kell megadni:
+
 
# milyen nehézségek, anomáliák, problémák terhelték az adatok (objektumok, attribútumok, értékek, mértékegységek) beazonosítását
+
A megoldáshoz használt adatvagyon cégünk saját fejlesztésű marketing adatbázisából származik. Az adatbázist egy intranetes felületen keresztül érjük el. A rendszer segítségével folyamatosan tudjuk monitorozni a kampányok értékesítési eredményeit.
# vagyis miért pont akkora az OAM, mint amekkora (ideális esetben az OAM egy nagy adatbázis szűrlete)
+
 
# miként sikerült a problémákat megoldani
+
 
# ha voltak KO-feltételek, akkor mik voltak ezek (a KO-feltételek azok az elvárások, melyek alapján a nagy adatbázisból csak azon objektumok maradnak a szűrletben ,melyek egy megoldáskeresés során valóban értékesnek/konkurensnek számítanak)
 
# ha volt, mekkora volt a kiindulási (nagy) adatbázis
 
 
==Objektumok (sorok)==
 
==Objektumok (sorok)==
 +
 +
Biztosító01
 +
 +
Biztosító02
 +
 +
Biztosító03
 +
 +
Biztosító04
 +
 +
Biztosító05
 +
 +
Biztosító06
 +
 +
Biztosító07
 +
 +
Biztosító08
 +
 +
Biztosító09
 +
 +
Biztosító10
 +
 +
Biztosító11
 +
 +
Biztosító12
 +
 +
Biztosító13
 +
 +
Biztosító14
  
  
#Ide az objektumok egzakt elnevezéseit kell megadni listaszerűen (*)
 
#és semmi mást
 
  
 
==Attribútumok (X, Y oszlopok)==
 
==Attribútumok (X, Y oszlopok)==
  
Attribútumok:  
+
X oszlopok:
 +
 
 +
* '''Kötés szám''' (db) - adott biztosító új kötelezős kötéseinek száma a kampányban, minél nagyobb az értéke, annál jobb a biztosító kampányban elért teljesítménye
 +
* '''Felmondás szám''' (db) - adott biztosító felmondott kötelezős szerződéseinek száma a kampányban, minél kisebb az értéke, annál jobb a biztosító kampányban elért teljesítménye
 +
* '''Szerzési arány''' (%) - adott biztosítóra vonatkozó kötések és felmondások különbsége az összes kötéshez viszonyítva, minél nagyobb az értéke, annál jobb a biztosító kampányban elért teljesítménye
 +
* '''Újrakötési arány''' (%) - adott biztosító újrakötött szerződéseinek aránya a kötések számához viszonyítva, minél nagyobb az értéke, annál jobb a biztosító kampányban elért teljesítménye
 +
* '''Átlagdíj''' (Ft) - adott biztosító megkötött szerződéseinek éves átlagdíja, minél nagyobb az értéke, annál jobb a biztosító kampányban elért teljesítménye
 +
* '''Díjbevétel''' (MFt) - adott biztosítónál keletkezett összes díjbevétel, minél nagyobb az értéke, annál jobb a biztosító kampányban elért teljesítménye
  
 
+
Y = modellkonstans (1000)
Ide meg kell adni:
 
# az attribútumok egzakt meghatározását
 
# a használt mértékegységet attribútumonként
 
# és az irányt szövegesen(vagyis a ceteris paribus összefüggés-típust: pl. minél nagyobb az X(i), annál nagyon lehet az Y)
 
  
 
=A feladat által érintett célcsoportok=
 
=A feladat által érintett célcsoportok=
  
 +
* Saját cégünk (cégvezetés, tulajdonosok)
 +
* Biztosítók
 +
* Más biztosításközvetítők
  
 +
Mindegyik célcsoport számára kiemelten értékes egy tiszta és megbízható kép a biztosítók (és tarifáik) kampányban nyújtott teljesítményéről. Cégünk, illetve más biztosítási alkuszok egy ilyen információ alapján súlyozni tudják partnerkapcsolataikat és együttműködéseiket a sikeres és a kevésbé sikeres biztosítók között. A biztosítók pedig tüzetesebben tanulmányozhatják a sikeres tarifák ötleteit, szerkezetét, szegmentációját, s ezekből a tapasztalatokból fejleszthetik tovább a maguk tarifálási gyakorlatát.
  
Ide fel kell listázni (*)
+
=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=
# a bevételi forrást jelentő személyek, munkakörök, szervezetek, intézmények pontos megjelölését
 
# ill. ezek indoklását, vagyis azt, miért lehet érdeke ezeknek fizetni ezen elemzésért, ha az jól sikerült
 
  
=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=
+
Ösztönös megoldás:
  
demo:  
+
Költségek:
*https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Lakopark
 
*https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Zoldorszag
 
*https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Egyetemi_v%C3%A1ros
 
  
 +
* Adatgyűjtés: 1 óra (2.500 Ft/óra)
 +
* Adatok feldolgozása, táblázatba foglalása 1 óra (2.500 Ft/óra)
 +
* Elemzés elkészítése 1 óra (2.500 Ft/óra)
 +
* Összes ráfordított idő: 3 óra (2.500Ft/óra)
 +
* Összes munkadíj: 7.500Ft
 +
* Szoftver (Excel) – rendelkezésre áll, ingyenes)
 +
* Adat beszerzés: ingyenes (saját adat)
 +
* Összes költség: 7.500 Ft
  
Az üzleti tervezés szabályai szerint meg kell adni a best practice alapján a hasonlóságelemzés reményében, vagyis még a hasonlóságelemzés elvégzése ELŐTT a döntés-előkészítési folyamatra vonatkozóan:
+
A megoldás piaci értéke: 20.000Ft (Várhatóan ennyiért lehet értékesíteni az elemzést.)
#melyek bevételi csatornákon (vö. célcsoportok) mekkora összeg várható milyen időbeliséggel
 
#mely kiadások várható milyen mértékben és milyen időbeliséggel.
 
#S végül ki kell számítani (forintban), mennyi konkrétan tervezhető hasznosság reményében fog majd neki valaki a feladat végrehajtásának (feltételezve, hogy sok feladat közül azt végzi el, mely a legtöbb haszonnal kecsegtet előzetesen).
 
A szócikk által megtestesített feladat elvárja, hogy a Szerző képzelje magát annak a döntéshozónak a helyébe, akinek arról kell döntenie, vajon rászánjon-e egyetlen erőforrásegységet is arra, hogy ez az elemzés elkészüljön... Ha egy ilyen hasznosság-becslés nem készül el egy állami szerv esetén, az szimplán pl. hűtlen kezelés a BTK-ban...(?!)
 
  
A tervezett (és majd a tényleges) hasznosság/többletérték számításának lényege:
+
A piaci értéket nem tükröző nyomott árat a saját referenciák, valamint az elemzői tapasztalat hiánya indokolja.
#milyen állapotba kerülne a best practice döntési logika mentén a döntéshozó
 
#mennyit ér ez az állapot
 
#milyen állapotba kerülhet a tervek szerint a tervezett hasonlóságelemzés után a döntéshozó
 
#mennyit ér ez az állapot
 
#mennyit a két érték közötti különbség (pl. http://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Hitelmin%C5%91s%C3%ADt%C3%A9s#A_feladat_megv.C3.A1laszol.C3.A1sa_kapcs.C3.A1n_v.C3.A1rhat.C3.B3_hasznoss.C3.A1g)
 
  
Amennyiben már más (korábbi, párhuzamos) tantárgyak keretében tanulta, akkor alkalmazni kell olyan fogalmakat, mint "Költség / haszon elemzés", "Fix- és változó költségek", fedezeti hozzájárulás, stb.
 
  
Ha az érték-különbözetet nem vonja be valaki a tervezésbe, akkor arra a kérdésre, vajon eltérő módszerek eltérő eredményei vezethetnek-e azonos hasznosságra terv és tény szinten: nehéz a válasz.
+
Tantárgy szerinti megoldás:
Ha van értékkülönbözet, az feltételezi, hogy a válaszok eltérő jellege is beárazásra kerül.
 
A tervezéskor arra is érdemes tehát kitérni: mit várunk el az egyik és mit a másik módszertől az eredményt illetően?
 
Sőt: az is beárazandó, vajon mennyit érnek az eltérő (potenciális) válasz-párok?
 
  
Ha egy hasonlóságelemzés esetén nem minden objektum esetén vezet hiteles eredményre a direkt és az inverz számítás (ahol az inverz számítás a direkt számítás irányainak ellentettjével képzett OAM-ra futtatott elemzés), akkor például egyre kevésbé lehet a tervezett hasznosság beteljesüléséről beszélni!
+
Költségek:
  
 +
* Összes ráfordított idő: 4 óra (2.500Ft/óra)
 +
* Speciális program használata: COCO Ingyenes
 +
* Szoftver (Excel)  – rendelkezésre áll, ingyenes)
 +
* Adat beszerzés: ingyenes (saját adat)
 +
* Összes költség: 10.200Ft
  
Egy tanmese a hasznosság tervezéséhez:
+
A megoldás piaci értéke: 40.000Ft (Várhatóan ennyiért lehet értékesíteni az elemzést.)
  
A hasznosság a régi döntés és az új módszertől elvárt potenciális döntés közötti állapotkülönbség forintban kifejezett értéke kellene, hogy legyen...minden hatás (gyorsaság, pontosság, stb.) figyelembe vételével...
+
A piaci értéket nem tükröző nyomott árat a saját referenciák, valamint az elemzői tapasztalat hiánya indokolja.
  
Virtuális témaváltás:
 
* legyen a hagyományos/ősi FŐZÉS (tűzön) az egyik módszer (alapanyagok ugyanazok), ennek eredménye egy vasárnapi ebéd
 
* legyen az innovációnak tűnő alternatíva (a másik módszer) az indukciós főzőlap, ami még nem került kipróbálásra, ennek az eredménye is egy vasárnapi ebéd
 
  
Állapotkülönbségek
+
Hasznosság-különbözet a két megoldás között:
* energiafelhasználás-különbözet
+
* Költségkülönbözet: 2.700 Ft (10.200 Ft -7.500 Ft) ennyivel drágább a tantárgy szerinti megoldás
* időfelhasználás-különbözet
+
* Megoldások érték különbözete: 20.000 Ft ennyivel ér többet a tantárgy szerinti metodikájú megoldás
* égett része tömeg-arányának különbözete
 
* ízélmény-különbözet
 
* stb.
 
  
Kérdés: mennyi a tervezhető hasznosság forintban?
+
Tehát 29.800 Ft reményében kezdek neki a tananyag szerinti megoldásnak.
Az állapotkülönbségek valós mértéke pedig majd csak a kipróbálás után derül ki (vö. többletérték-fejezet)
 
  
 
=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=
 
=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=
Itt a hasonlóságelemzés lépéseit kell bemutatni az XLS tartalomjegyzéke alapján, munkalapra és cellatartományra hivatkozva, minden lépés (táblázatrész) célját és indoklását megadva (azért csináltam azt, amit, mert - logika szerint): pl.
+
 
#adatbázis
+
1. Témaválasztás
#sorszámozás (inkl. irányok kezelése, lépcsők száma)
+
 
#solver ill. MY-X paraméterek
+
2. Adatgyűjtés. 14 biztosító 2012. november 1. és 2012.december 31 között keletkezett kötelező biztosítás értékesítési adatai cégünk marketing adatbázisából.
#egyéb lépések
+
 
 +
3. Táblázat elkészítése
 +
 
 +
* az objektumok meghatározása (14 biztosító)
 +
* az attribútumok meghatározása (6 értékesítési mutató: Kötés szám, Felmondás szám, Szerzési arány, Újrakötési arány, Átlagdíj, Díjbevétel)
 +
 
 +
4. Az adatvagyont tartalmazó alaptábla elkészítése
 +
 
 +
5. Kimutatás és ellenőrző kimutatás generálása az alaptábla adataiból kimutatásvarázsóval (PIVOT táblák). A kimutatás táblából törlöm a sorok és oszlopok végösszegeit, az ellenőrző táblában viszont ezek bent maradnak, mert elősegítik az elemek ellenőrzését.
 +
 
 +
6. Irányok meghatározása, sorszámozás, rangsorok elkészítése. A B4-G4 cellák értéke határozza meg határozza meg a tulajdonságok irányát ami 0 vagy 1 lehet.
 +
 
 +
7. Inverz rangsorok elkészítése
 +
 
 +
8. Y konstans érték meghatározása (1000)
 +
 
 +
9. My-X használata
 +
 
 +
* COCO STD (Fast Feed)
 +
* COCO Y0 (Fast Feed)
 +
 
 +
10. Eredmények rögzítése
 +
 
 +
11. Elemzés elkészítése
  
 
=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=
 
=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=
Ide
 
#CSAK és
 
#kizárólag kijelentő mondatokban kifejtve,
 
#felsorolásszerűen
 
#a számítás releváns eredményei kellenek.
 
  
A [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Speci%C3%A1lis:Felt%C3%B6lt%C3%A9s fájl feltöltés] lehetőségével élve ide olyan módon kell vizualizálni az összes eredményt, hogy az akár további kommentárok nélkül is magáért beszéljen.
+
* A vizsgált 14 biztosítóból 11 átlagos, közel azonos teljesítményt nyújtott a kampányban.
 +
* A kampány nyertese a kiemelkedő teljesítményt nyújtó Biztosító09.  
 +
* A nyertesen kívül csupán egy biztosító, a Biztosító04 haladta meg az iparági átlagot szignifikáns mértékben.
 +
* A kötésszámban eredetileg 3. helyet elérő Biztosító05 eredményét nem hitelesnek mutatta ki az inverz ellenőrzés.
 +
* Végül a 14 biztosítóból mindössze egy maradt el az iparági átlagtól (Biztosító03). Ez a társaság viszont nagyságrendileg éppen annyival nyújtott gyengébb teljesítményt a versenytársainál, mint amennyivel meghaladta az átlagot a kampány nyertese. Tehát a nyertes és a vesztes között jelentős szakadék keletkezett.
  
 
=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=
 
=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=
Itt kell összevetni a best practice és a hasonlóságelemzés eredményeit. Vagyis
+
 
#meg kell adni és meg kell indokolni, miért/melyik módszer eredménye lett a jobb
+
Az ösztönös megoldás és a tantárgyi módszer ugyan eltérő végeredményre vezetett, de mindkettő felhívta a figyelmet a Biztosító09 teljesítményére. Előbbi felhozta a harmadik helyre, utóbbi a kampány győztesének hirdette ki.
#végső győztest kell hirdetni
+
 
 +
Tehát a Biztosító09 eredményét és tarifáját mindenképpen javasolt legalább olyan tüzetesen megvizsgálni, mint a legjobb kötési eredményeket hozó Biztosító08 és Biztosító07 tarifáit.
 +
 
 +
A két elemzés a másik véglet esetében is találkozott. A kötési rangsor előkelő 3. helyét elfoglaló Biztosító05 mindkét elemzésben anomáliát mutat. Az ösztönös elemzés az utolsó előtti helyre sorolja vissza, a tantárgyi megoldás pedig egyedüliként nem hitelesíti a 14 adatsorból.
 +
 
 +
Ez azt mutatja, hogy egyrészt helyénvaló volt a gyanú, hogy a kötési eredmény vizsgálata nagyon félrevezető lehet, másrészt a Biztosító05 tarifáját azért érdemes áttekinteni, mert olyan rejtett hibákat tartalmaz, ami rendkívül kockázatos ügyfélállomány kialakulásához vezethet.
 +
 
 +
Végül ki kell térnem a tantárgyi megoldás szerint 2. helyre sorolt Biztosító04 teljesítményére. A Biztosító04 egyedül az újrakötési mutatójában hozott kiemelkedő eredményt. Első pillantásra nem értelmezhető a kiemelt pozíció, de az adatok alaposabb tanulmányozása során észrevehetjük, hogy a magas újrakötési mutató viszonylag alacsony felmondás számmal jár együtt. Vagyis a Biztosító04 ügyfélmegtartásban volt az egyik legerősebb versenyző, s meglátásom szerint ezt díjazta a tantárgyi megoldás a 2. hellyel.
 +
 
 +
 
 +
Tervezett hasznosság:
 +
 
 +
Tantárgyi megoldás tervezett hasznossága véleményem szerint teljesült, a modell igazolta az vizsgálat alapjául szolgáló hipotézist, és megjelölte azokat a versenyszereplőket, amelyekre figyelmet kell fordítani.
 +
 
 +
Az ösztönös megoldás valóban ösztönösnek bizonyult, de az eredménye azt mutatja, hogy jó megérzés volt mögötte, még ha pontatlan eredményre is vezetett. Ez a pontatlanság viszont azzal magyarázható, hogy 6 dimenziós helyett csupán 2 dimenziós modellt vizsgáltunk. A megoldás a legfontosabb irányokra így is rámutatott, bár adós maradt a hiteles bizonyítással – így a piaci értéke is indokoltan alacsonyabb, azaz hasznossága is csak részben teljesült.
  
 
=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=
 
=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=
*Ki kell fejezni, hogy a tervezett hasznosság forintértékéhez képest a végső győztes ismeretében mennyit sikerült ebből a haszonból ténylegesen realizálni, vagyis megérte-e az elért hasznosság a befektetett időt/energiát? Létrejött-e a keresett innováció?
 
*A tervezett hasznosság minden egyes paraméterét felül kell vizsgálni, vagyis meg kell határozni, mi változott a tervezett és a tényleges végrehajtás utáni eredmények összevetése kapcsán.
 
*A tervekben elvileg ki kellett térni pl. arra, hogyan hatnak esetleges hiteltelen részeredmények a hasznosságra számszerűen?
 
*Egy végső Ft értéket kell megadni - levezetve tételesen indoklással a tervek alapján...
 
  
 +
A két elemzés közül egyértelműen a tantárgyi módszer bizonyult körültekintőbbnek, komplexebbnek és megbízhatóbbnak.
 +
 +
Az ösztönös megoldás esetében komoly hitelességi problémák merülnek fel.
 +
 +
Mivel én eddig csupán az ösztönös megoldással tudtam megközelíteni az ilyen jellegű problémákat, így számomra egyértelműen létrejött az innováció egy olyan megoldás elsajátításával, ami kiküszöböli a hol jó, hol helytelen megérzések bizonytalanságát.
 +
 +
Most, hogy már tudjuk, hogy mit kell megvizsgálnunk, azt gondolom, érdemes a tantárgyi megoldást bevetni maguknak a tarifáknak a áttekintésére is, ahol hozzávetőleg két nagyságrenddel több változót kell megvizsgálni.
  
demo: https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Lakopark
+
Úgy gondolom, hogy jelen feladat nem is csupán akkor hasznosul, ha értékesíteni tudom a tervezett 40.000 Ft-os áron, hanem akkor, ha megalapozza azt a hitelességet, aminek bázisán el lehet végezni egy vagy több tarifacsomag összehasonlító vizsgálatát. Egy sikeres összehasonlító elemzés, ami fel tud tárni eddig esetleg rejtett összefüggéseket, érdemi versenyelőnyhöz juttathat bármely szereplőt a KGFB több milliárdos piacán.
  
 
=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
 
=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
Az alábbi [http://miau.gau.hu/myx-free/index.php3?x=exs0001 szakértői rendszer] mintájára ki kell fejezni tudni:
 
#melyik attribútum esetén hány aktív lépcső van
 
#hány aktív attribútum maradt, melyekre egy szakértői rendszerben rá kellene kérdezni (vannak-e zajok)
 
#mennyi az aktív lépcsők szorzata minden attribútumok figyelembe véve (=kombinatorikai tér mérete, azaz a sorok száma)
 
#mennyi a következmények (azaz az oszlopok száma): vö. [http://miau.gau.hu/myx-free/ego EGO]
 
#mi a genetikai potenciál értéke (az első lépcsőszintek összege)
 
  
 
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
 
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
Ide kell megadni:
 
#milyen fontosabb szakirodalmak kerültek felhasználásra
 
#milyen más MIAÚ WIKI szócikk érinti a szóban forgó kérdéskört
 
<hr>
 
#Korábbi segédanyag: [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]
 
#Egyéb segítség: korábbi szócikkek laptörténetében és vitalapján
 
#Funkcionális analfabetizmus elleni segédlet: [http://miau.gau.hu/oktatas/audio hangállomány]
 
#Részletes szakdolgozat-szerkesztési szempontok: [http://miau.gau.hu/myx-free/index.php3?x=test1 Önteszt]
 
<hr>
 
Nem csak KMT-s Hallgatók figyelmébe: Feladatok, ahol az oktató elemez, ha a Hallgató eljut a sorszám-mátrixig (adatok+irányok):
 
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/KMT2:OVI] [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/ONKOMM:Spec2], majd a Hallgató értelmez...
 
<hr>
 
  
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
+
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]
 

A lap jelenlegi, 2013. január 31., 22:16-kori változata

Forrás

[1]

A tervezett alkalmazás/megoldás címe

A kötelező gépjármű felelősségbiztosítás piacon versengő 14 biztosítótársaság összehasonlítása a 2012. őszi KGFB-kampányban elért értékesítési eredményeik alapján.

A feladat előtörténete

Cégünk független biztosítási alkuszként vett részt a 2012 november-decemberi kötelező gépjármű felelősségbiztosítás kampányban, melynek során 14 biztosító társaság KGFB-termékét forgalmazta.

Az évek óta rendszeresen ismétlődő őszi kampányok „nyertesének” mindig azt a biztosítót szokták megjelölni, amelyik a legtöbb szerződést köti a kampányidőszakban. Ám az elmúlt évek jelentős díjcsökkenése miatt már nem egyértelmű, hogy üzleti értelemben valóban az a nyertes, aki a legtöbb szerződést köti.


Piaci háttérinformációk

A kötelező biztosítás speciális biztosítási termék. Különlegessége az alábbiak vonásokban jelenik meg:

  • Az gépjármű-tulajdonosokat ill. -üzembentartókat törvény kötelezi a termék megvásárlására.
  • A termék által megtestesített szolgáltatáscsomag tartalmával a szerződő nem vagy csak jelentéktelen mértékben szembesül (pl. a díjrészletek csekkjeinek kiküldése, esetleg nemzetközi zöldkártya igénylése).
  • A szolgáltatást valójában az veszi igénybe a szerződő biztosítójától, akinek a szerződő kárt okozott.
  • Ebből következően a szerződők számára a termék/szolgáltatás minősége nem releváns döntési szempont a termék kiválasztásakor.
  • A releváns, csaknem kizárólagos szempont a termék ára (Megjegyzés: egy lényegesen kisebb, tudatos fogyasztói csoportban a MÁV Biztosító Egyesület csődje óta megjelenik a döntésben a biztosítótársaság pénzügyi stabilitása).

A fentiek miatt a KGFB-piac elsősorban a biztosítótársaságok tarifaképzéséről szól, a verseny az évről-évre meghirdetett tarifák között zajlik. A tarifa egy bonyolult, sokváltozós, díjmegállapító algoritmus, amelyet a biztosítási matematikusok állítanak össze a biztosító által megfogalmazott üzletpolitikai céloknak megfelelően az ügyfél- és kárstatisztikák alapján. A tarifában ölt testet a biztosítók értékesítési stratégiája, az ügyfél-szegmentáció és a szegmensek között felállított preferenciasorrend, amit a kedvezményes és hátrányos díjmódosítók rajzolnak fel.

Mindebből az (is) következik, hogy a tarifa minőségét, jóságát csak a versenytárs tarifák által meghatározott, folyamatosan változó inerciarendszerben lehet értelmezni. Nincs konstans viszonyítási pont vagy etalon, amihez képest egy tarifa jó vagy rossz.

A legtöbb, amit a mai rendkívül alacsony átlagdíjak mellett el lehet mondani a jó tarifáról, hogy optimális ügyfélszámot eredményez optimális átlagdíjjal (+;+ kategória).

Ezzel szemben a rossz tarifa viszont háromféle lehet:

  • magas ügyfélszám - alacsony díjakkal (+;-) –> óriási kockázat- és költségnövekedés
  • alacsony ügyfélszám - magas díjakkal (-;+) –> életképes üzemi méret alatti működés
  • alacsony ügyfélszám – alacsony díjakkal (-;-) –>szegmentációs hiba, kockázatnövekedés

A feladat megoldásának jelenlegi helyzete (best practice) és ennek értékelése/kritikája

Előfeltételezésem, hogy csupán a kötések számából ma már nem tudom megállapítani, hogy melyik biztosító mennyire volt sikeres a kampányban.

Ezért ösztönös, best practice megoldásként modellezem a kampány idején érvényes versenypiacot. Ehhez az értékesítési tényadatokat (kötésszám és átlagdíj) hívom segítségül. A két adatsorból kiszámítom az átlagos kötésszámot (894 db), illetve a súlyozott átlagdíjat (12022 Ft). Ez a két adat adja a piaci modell origóját. Ezután XY koordináta rendszerben ábrázolom az egyes biztosítók kötésszámának és átlagdíjának eltérését a piaci átlagtól, s a koordináta rendszerben így meghatározott területeket hasonlítom össze.

Az eljárás eredményeként a következők derülnek ki:

1. Csupán 3 olyan biztosító van, amelyik a piaci átlag fölötti eredményt produkált (+;+ kategória). Ezek a Biztosító8, Biztosító7 és a Biztosító9. Közülük az első kettő a kötésszámban is az ugyanezen az első két helyen végzett, a Biztosító9 viszont csak az 5. legjobb kötésszámot hozta.

2. Az összes többi biztosító átlag alatti eredményt ért el. Meglepetés közöttük a Biztosító5, amelyik kötésszámát tekintve a 3. legjobb eredményt mutatta fel, így elvben a győztesek közé tartozna. Ám rendkívül alacsony átlagdíja miatt ebben az elemzésben csak az utolsó előtti, 13. helyet szerezte meg, vagyis az egyik legrosszabb eredményt mondhatja magáénak a fokozottan kockázatos (+;-,) kategóriában.

Bár a fenti megoldás „érzésre” közelebb vitt az kampányeredmények helyesebb értelmezéséhez, de természetesen hibája az önkényesen kialakított vonatkozási rendszer. Csupán sejtem, hogy a két kiválasztott mutatószám segíti a legjobban az értelmezést, de ezt bizonyítani nem tudom. Az viszont biztosan állítható, hogy a többi rendelkezésre álló mutatószám elhagyásával adatot vesztek az elemzésből, így az elemzés biztos, hogy pontatlanabb, mintha ezeket is tudtam volna integrálni vagy tudtam volna bizonyítani, hogy nem relevánsak.

A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)

A megoldáshoz használt adatvagyon cégünk saját fejlesztésű marketing adatbázisából származik. Az adatbázist egy intranetes felületen keresztül érjük el. A rendszer segítségével folyamatosan tudjuk monitorozni a kampányok értékesítési eredményeit.


Objektumok (sorok)

Biztosító01

Biztosító02

Biztosító03

Biztosító04

Biztosító05

Biztosító06

Biztosító07

Biztosító08

Biztosító09

Biztosító10

Biztosító11

Biztosító12

Biztosító13

Biztosító14


Attribútumok (X, Y oszlopok)

X oszlopok:

  • Kötés szám (db) - adott biztosító új kötelezős kötéseinek száma a kampányban, minél nagyobb az értéke, annál jobb a biztosító kampányban elért teljesítménye
  • Felmondás szám (db) - adott biztosító felmondott kötelezős szerződéseinek száma a kampányban, minél kisebb az értéke, annál jobb a biztosító kampányban elért teljesítménye
  • Szerzési arány (%) - adott biztosítóra vonatkozó kötések és felmondások különbsége az összes kötéshez viszonyítva, minél nagyobb az értéke, annál jobb a biztosító kampányban elért teljesítménye
  • Újrakötési arány (%) - adott biztosító újrakötött szerződéseinek aránya a kötések számához viszonyítva, minél nagyobb az értéke, annál jobb a biztosító kampányban elért teljesítménye
  • Átlagdíj (Ft) - adott biztosító megkötött szerződéseinek éves átlagdíja, minél nagyobb az értéke, annál jobb a biztosító kampányban elért teljesítménye
  • Díjbevétel (MFt) - adott biztosítónál keletkezett összes díjbevétel, minél nagyobb az értéke, annál jobb a biztosító kampányban elért teljesítménye

Y = modellkonstans (1000)

A feladat által érintett célcsoportok

  • Saját cégünk (cégvezetés, tulajdonosok)
  • Biztosítók
  • Más biztosításközvetítők

Mindegyik célcsoport számára kiemelten értékes egy tiszta és megbízható kép a biztosítók (és tarifáik) kampányban nyújtott teljesítményéről. Cégünk, illetve más biztosítási alkuszok egy ilyen információ alapján súlyozni tudják partnerkapcsolataikat és együttműködéseiket a sikeres és a kevésbé sikeres biztosítók között. A biztosítók pedig tüzetesebben tanulmányozhatják a sikeres tarifák ötleteit, szerkezetét, szegmentációját, s ezekből a tapasztalatokból fejleszthetik tovább a maguk tarifálási gyakorlatát.

A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság

Ösztönös megoldás:

Költségek:

  • Adatgyűjtés: 1 óra (2.500 Ft/óra)
  • Adatok feldolgozása, táblázatba foglalása 1 óra (2.500 Ft/óra)
  • Elemzés elkészítése 1 óra (2.500 Ft/óra)
  • Összes ráfordított idő: 3 óra (2.500Ft/óra)
  • Összes munkadíj: 7.500Ft
  • Szoftver (Excel) – rendelkezésre áll, ingyenes)
  • Adat beszerzés: ingyenes (saját adat)
  • Összes költség: 7.500 Ft

A megoldás piaci értéke: 20.000Ft (Várhatóan ennyiért lehet értékesíteni az elemzést.)

A piaci értéket nem tükröző nyomott árat a saját referenciák, valamint az elemzői tapasztalat hiánya indokolja.


Tantárgy szerinti megoldás:

Költségek:

  • Összes ráfordított idő: 4 óra (2.500Ft/óra)
  • Speciális program használata: COCO Ingyenes
  • Szoftver (Excel) – rendelkezésre áll, ingyenes)
  • Adat beszerzés: ingyenes (saját adat)
  • Összes költség: 10.200Ft

A megoldás piaci értéke: 40.000Ft (Várhatóan ennyiért lehet értékesíteni az elemzést.)

A piaci értéket nem tükröző nyomott árat a saját referenciák, valamint az elemzői tapasztalat hiánya indokolja.


Hasznosság-különbözet a két megoldás között:

  • Költségkülönbözet: 2.700 Ft (10.200 Ft -7.500 Ft) ennyivel drágább a tantárgy szerinti megoldás
  • Megoldások érték különbözete: 20.000 Ft ennyivel ér többet a tantárgy szerinti metodikájú megoldás

Tehát 29.800 Ft reményében kezdek neki a tananyag szerinti megoldásnak.

A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)

1. Témaválasztás

2. Adatgyűjtés. 14 biztosító 2012. november 1. és 2012.december 31 között keletkezett kötelező biztosítás értékesítési adatai cégünk marketing adatbázisából.

3. Táblázat elkészítése

  • az objektumok meghatározása (14 biztosító)
  • az attribútumok meghatározása (6 értékesítési mutató: Kötés szám, Felmondás szám, Szerzési arány, Újrakötési arány, Átlagdíj, Díjbevétel)

4. Az adatvagyont tartalmazó alaptábla elkészítése

5. Kimutatás és ellenőrző kimutatás generálása az alaptábla adataiból kimutatásvarázsóval (PIVOT táblák). A kimutatás táblából törlöm a sorok és oszlopok végösszegeit, az ellenőrző táblában viszont ezek bent maradnak, mert elősegítik az elemek ellenőrzését.

6. Irányok meghatározása, sorszámozás, rangsorok elkészítése. A B4-G4 cellák értéke határozza meg határozza meg a tulajdonságok irányát ami 0 vagy 1 lehet.

7. Inverz rangsorok elkészítése

8. Y konstans érték meghatározása (1000)

9. My-X használata

  • COCO STD (Fast Feed)
  • COCO Y0 (Fast Feed)

10. Eredmények rögzítése

11. Elemzés elkészítése

Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)

  • A vizsgált 14 biztosítóból 11 átlagos, közel azonos teljesítményt nyújtott a kampányban.
  • A kampány nyertese a kiemelkedő teljesítményt nyújtó Biztosító09.
  • A nyertesen kívül csupán egy biztosító, a Biztosító04 haladta meg az iparági átlagot szignifikáns mértékben.
  • A kötésszámban eredetileg 3. helyet elérő Biztosító05 eredményét nem hitelesnek mutatta ki az inverz ellenőrzés.
  • Végül a 14 biztosítóból mindössze egy maradt el az iparági átlagtól (Biztosító03). Ez a társaság viszont nagyságrendileg éppen annyival nyújtott gyengébb teljesítményt a versenytársainál, mint amennyivel meghaladta az átlagot a kampány nyertese. Tehát a nyertes és a vesztes között jelentős szakadék keletkezett.

Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)

Az ösztönös megoldás és a tantárgyi módszer ugyan eltérő végeredményre vezetett, de mindkettő felhívta a figyelmet a Biztosító09 teljesítményére. Előbbi felhozta a harmadik helyre, utóbbi a kampány győztesének hirdette ki.

Tehát a Biztosító09 eredményét és tarifáját mindenképpen javasolt legalább olyan tüzetesen megvizsgálni, mint a legjobb kötési eredményeket hozó Biztosító08 és Biztosító07 tarifáit.

A két elemzés a másik véglet esetében is találkozott. A kötési rangsor előkelő 3. helyét elfoglaló Biztosító05 mindkét elemzésben anomáliát mutat. Az ösztönös elemzés az utolsó előtti helyre sorolja vissza, a tantárgyi megoldás pedig egyedüliként nem hitelesíti a 14 adatsorból.

Ez azt mutatja, hogy egyrészt helyénvaló volt a gyanú, hogy a kötési eredmény vizsgálata nagyon félrevezető lehet, másrészt a Biztosító05 tarifáját azért érdemes áttekinteni, mert olyan rejtett hibákat tartalmaz, ami rendkívül kockázatos ügyfélállomány kialakulásához vezethet.

Végül ki kell térnem a tantárgyi megoldás szerint 2. helyre sorolt Biztosító04 teljesítményére. A Biztosító04 egyedül az újrakötési mutatójában hozott kiemelkedő eredményt. Első pillantásra nem értelmezhető a kiemelt pozíció, de az adatok alaposabb tanulmányozása során észrevehetjük, hogy a magas újrakötési mutató viszonylag alacsony felmondás számmal jár együtt. Vagyis a Biztosító04 ügyfélmegtartásban volt az egyik legerősebb versenyző, s meglátásom szerint ezt díjazta a tantárgyi megoldás a 2. hellyel.


Tervezett hasznosság:

Tantárgyi megoldás tervezett hasznossága véleményem szerint teljesült, a modell igazolta az vizsgálat alapjául szolgáló hipotézist, és megjelölte azokat a versenyszereplőket, amelyekre figyelmet kell fordítani.

Az ösztönös megoldás valóban ösztönösnek bizonyult, de az eredménye azt mutatja, hogy jó megérzés volt mögötte, még ha pontatlan eredményre is vezetett. Ez a pontatlanság viszont azzal magyarázható, hogy 6 dimenziós helyett csupán 2 dimenziós modellt vizsgáltunk. A megoldás a legfontosabb irányokra így is rámutatott, bár adós maradt a hiteles bizonyítással – így a piaci értéke is indokoltan alacsonyabb, azaz hasznossága is csak részben teljesült.

Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)

A két elemzés közül egyértelműen a tantárgyi módszer bizonyult körültekintőbbnek, komplexebbnek és megbízhatóbbnak.

Az ösztönös megoldás esetében komoly hitelességi problémák merülnek fel.

Mivel én eddig csupán az ösztönös megoldással tudtam megközelíteni az ilyen jellegű problémákat, így számomra egyértelműen létrejött az innováció egy olyan megoldás elsajátításával, ami kiküszöböli a hol jó, hol helytelen megérzések bizonytalanságát.

Most, hogy már tudjuk, hogy mit kell megvizsgálnunk, azt gondolom, érdemes a tantárgyi megoldást bevetni maguknak a tarifáknak a áttekintésére is, ahol hozzávetőleg két nagyságrenddel több változót kell megvizsgálni.

Úgy gondolom, hogy jelen feladat nem is csupán akkor hasznosul, ha értékesíteni tudom a tervezett 40.000 Ft-os áron, hanem akkor, ha megalapozza azt a hitelességet, aminek bázisán el lehet végezni egy vagy több tarifacsomag összehasonlító vizsgálatát. Egy sikeres összehasonlító elemzés, ami fel tud tárni eddig esetleg rejtett összefüggéseket, érdemi versenyelőnyhöz juttathat bármely szereplőt a KGFB több milliárdos piacán.

Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba

Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok

nyilatkozat és kitöltési segédlet