Kgfb

Vezetői összefoglaló

Biztosítók összehasonlítása a 2012. november-decemberi kötelező gépjármű felelősségbiztosítás kampányban elért eredményeik alapján.

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

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)

• 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...

demo: https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Lakopark

Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba

Az alábbi szakértői rendszer mintájára ki kell fejezni tudni:

1. melyik attribútum esetén hány aktív lépcső van
2. hány aktív attribútum maradt, melyekre egy szakértői rendszerben rá kellene kérdezni (vannak-e zajok)
3. mennyi az aktív lépcsők szorzata minden attribútumok figyelembe véve (=kombinatorikai tér mérete, azaz a sorok száma)
4. mennyi a következmények (azaz az oszlopok száma): vö. EGO
5. mi a genetikai potenciál értéke (az első lépcsőszintek összege)

Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok

Ide kell megadni:

1. milyen fontosabb szakirodalmak kerültek felhasználásra
2. milyen más MIAÚ WIKI szócikk érinti a szóban forgó kérdéskört

---

1. Korábbi segédanyag: nyilatkozat és kitöltési segédlet
2. Egyéb segítség: korábbi szócikkek laptörténetében és vitalapján
3. Funkcionális analfabetizmus elleni segédlet: hangállomány
4. Részletes szakdolgozat-szerkesztési szempontok: Önteszt

---

Nem csak KMT-s Hallgatók figyelmébe: Feladatok, ahol az oktató elemez, ha a Hallgató eljut a sorszám-mátrixig (adatok+irányok): [2] [3], majd a Hallgató értelmez...

---