EURIA EURo Optimisation produits automobile première Pauline PERROT promotion 2011
EURIA EURo 1 ère partie :
contexte MMA (FFSA) MAAF (GEMA) SGAM : COVEA (AFA) GMF (GEMA) MMA : Plus 3 millions clients presque 2 000 points vente ; 3 entités : MMA IARD Assurances Mutuelles ; MMA VIE Assurances Mutuelles ; DAS (Défense Automobile Sportives). Optimisation contrats auto première catégorie 3
contexte Direction Centrale Particuliers (Olivier Jarry) Département Technique (Hervé Ganachaud) Actuariat (Philippe Ménard) Etu Automobiles (Vanessa Désert) Optimisation contrats auto première catégorie 4
EURIA EURo 2 ème partie :
contexte Sommaire 1 er point : contexte 2 ème point : s 3 ème point : Objectif : maximiser la rentabilité contrats auto tout en minimisant les résiliations. Optimisation contrats auto première catégorie 6
contexte contexte Objectif : Optimiser les contrats automobile première catégorie leur date. Pourquoi? Constante évolution du secteur automobile ; Forte pression concurrentielle ; Réforme européenne Solvabilité 2. Solution : probabilité résiliation par groupe homogène (=> Segmentation du portefeuille automobile) & détermination cotisation optimum. Optimisation contrats auto première catégorie 7
contexte contexte Constitution base (Contrats entre 2007 2009) : 9,9% taux résiliation après suppression valeurs aberrantes, manquantes résiliations société Sélection informations les plus pertinentes : Corrélation PEARSON Liaisons entre variables quantitatives Liaisons entre variables qualitatives ordinales Gamma GOODMAN KRUSKAL Liaisons entre variables qualitatives nominales V CRAMER Sélection critères les plus significatifs pour expliquer le comportement résiliation Segmentation population en trois groupes : Descentes bonus (espèrent une baisse leur prime) ; Bonus 50 (ne présument pas ; Malussés une hausse leur cotisation). Analyse Correspondances Multiples (ACM) Liaisons entre variables & détermination profils résiliation Optimisation contrats auto première catégorie 8
EURIA EURo mesure s
mesure s Comportement assurés face cotisation : Taux résiliation en fonction l'évolution cotisation TTC pour les individus bonus 50 contexte 19 17 Taux résiliation 15 13 11 9 7 5-0,5% 0,5% 1,5% 2,5% 3,5% 4,5% 5,5% Données observées Données lissées par moyennes mobiles Ajustement linéaire par morceaux Evolution cotisation Optimisation contrats auto première catégorie 10
mesure s contexte du comportement résiliation : La Régression Logistique 1. Sélection variables les plus significatives (Stepwise) : Variable croisée : formule garanties cotisation TTC ; Ancienné du contrat ; Ancienné permis du conducteur principal ; Variable croisée : nombre gamme chiffre du client ; Forfait kilométrique ; Ancienné permis du conducteur complémentaire ; Classe prix du véhicule ; Variation cotisation ; Courbes quasiment Type. 2. Tests statistiques Significativité estimateurs ; Cohérence coefficients ; Pouvoir prédiction du modèle ; Fiabilité du modèle. 3. Ajustement coefficients confondues convergence du modèle pour ces variables Optimisation contrats auto première catégorie 11
mesure s contexte Critique du modèle : Tous les coefficients sont significatifs (p-value < 0,0001 test Wald validé) ; Excellente adéquation du modèle aux données ; Convergence du modèle ; 0% 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 Pouvoir prédiction presque acceptable : AUC = 0,63 ; Très forte stabilité du modèle : AUC(échant. Apprentissage) = 0,63066 AUC (échant. Validation) = 0,63052 Modèle aléatoire. AUC = 0,5 Pourcentages résiliation observé 25% 20% 15% 10% 5% Diagramme fiabilité Moyenne probabilités estimées Modèle parfait Optimisation contrats auto première catégorie 12
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contexte Processus terme : Cotisation référence Encadrements plafond-plancher Cotisation client après Renment brut (hors probabilité ne pas résilier) Cotisation plancher Cotisation plafond Tarif théorique Médiane probabilité ne pas résilier Cotisation probable Renment probable (avec probabilité ne pas résilier) Optimisation contrats auto première catégorie 14
Encadrement optimum : Encadrement optimum : Plancher : +0,1% Plafond : +2,1% Evolution du renment probable pour les CRM 50 contexte Renment probable -6% -7% -8% -9% -10% -11% -12% Optimisation contrats auto première catégorie -13% -3.3% -2.3% -1.3% -0.3% 0.7% 1.7% 2.7% 3.7% 4.7% Evolution cotisation Cela correspond une évolution moyenne cotisation +1,5%. 15
contexte Simulation probabilisées : Le meilleur renment probable est obtenu pour : Une forte ancienné contrat permis conduire ; Une formule garantie tous s un faible montant cotisation ; Un client multi-équipé un chiffre inférieur la moyenne ; Un prix moyen du véhicule (entre 13 000 23 000 ) ; Une population rurale. Création nouveaux groupes homogènes? Optimisation contrats auto première catégorie 16
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contexte Modélisa tion Aboutissement : Probabilité résiliation contrats automobile ; Elaboration outil permtant les en déterminant : Le renment brut du portefeuille ; Le renment probable du portefeuille ; De nouveaux groupes homogènes (répartition du portefeuille, renments associés) ; Outil mesurant les impacts décisions tarifaires (perm le développement rentable). Optimisation contrats auto première catégorie 18
EURIA EURo Pauline PERROT : pauline.perrot@suravenir.fr Vanessa DÉSERT : vanessa.ert@groupe-mma.fr Philippe MÉNARD : philippe.menard@groupe-mma.fr Pauline PERROT promotion 2011
EURIA EURo Merci votre attention Des questions? Pauline PERROT promotion 2011