Machine Learning Tools for Customer Segmentation in Insurance

Abstract

[ES] Esta tesis explora el uso de herramientas de aprendizaje automático para optimizar las estrategias de segmentación de clientes en el sector de los seguros. La segmentación de clientes es un componente crítico del marketing de seguros y de la gestión de las relaciones con los clientes. Esta investigación estudia la aplicación de diversos algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para analizar datos de seguros y clasificar a los clientes en segmentos distintos.

El núcleo de esta tesis consiste en un examen exhaustivo de diferentes enfoques de aprendizaje automático para la segmentación de clientes. Incluye un análisis comparativo de algoritmos de agrupación, técnicas supervisadas y no supervisadas, y el uso de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas. Estudios de casos reales y ejemplos del sector de los seguros ilustran la aplicación práctica de estos métodos.

En el contexto de la segmentación de clientes mediante herramientas de aprendizaje automático, se examinan las consideraciones éticas y la protección de la privacidad de los datos, de modo que la investigación tenga en cuenta las implicaciones y responsabilidades más amplias que ello conlleva.

Además, la investigación evalúa el impacto de una mejor segmentación de clientes en las compañías de seguros, explorando cómo puede conducir a mejores estrategias de marketing, servicios más personalizados y una mayor retención de clientes.

[EN] This thesis explores the use of machine learning tools to optimize customer segmentation strategies in the insurance industry. Customer segmentation is a critical component of insurance marketing and customer relationship management. This research investigates the application of various machine learning algorithms and techniques to analyze insurance data and categorize customers into distinct segments.

The core of this thesis involves a comprehensive examination of different machine learning approaches for customer segmentation. It includes a comparative analysis of clustering algorithms, supervised and unsupervised techniques, and the use of both structured and unstructured data sources. Real-world case studies and examples from the insurance industry illustrate the practical application of these methods.

Ethical considerations and data privacy concerns are discussed in the context of customer segmentation using machine learning tools, ensuring that the research takes into account the broader implications and responsibilities involved.

Furthermore, the research evaluates the impact of enhanced customer segmentation on insurance companies, exploring how it can lead to improved marketing strategies, more personalized services, and increased customer retention.

[CA] Aquesta tesi explora l'ús d'eines d'aprenentatge automàtic per a optimitzar les estratègies de segmentació de clients en el sector de les assegurances, component crític del màrqueting i la gestió de relacions amb els clients dins del mateix. Mitjançant la investigació de diversos algoritmes i tècniques d'aprenentatge automàtic, aquesta tesi analitza les dades d'assegurances per a categoritzar efectivament als clients en segments distints. Inclou una anàlisi comparativa d'algoritmes d'agrupament, tècniques d'aprenentatge supervisat i no supervisat, i l'ús de fonts de dades estructurades. Casos d'estudi reals i exemples del sector d'assegurances il·lustren l'aplicació pràctica d'aquests mètodes. Les consideracions ètiques i les preocupacions sobre la privacitat de les dades es discuteixen en el context de la segmentació de clients utilitzant eines d'aprenentatge automàtic, assegurant que la investigació tinga en compte les implicacions i responsabilitats més amples involucrades. A més, la tesi avalua l'impacte d'una millor segmentació de clients en les companyies d'assegurances, explorant com pot conduir a millors estratègies de màrqueting, serveis més personalitzats i una major retenció de clients.