Data Minning The Insurance Company (Tic) 2000

DATA MINING
TP: SEGUROS CASA RODANTE

GRUPO 10
SERGIO BIALOBRODA
NICOLÁS FERRANTE
GABRIELA GAGLIARDO
MARIELA SUÁREZ

INDICE
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Introducción
Objetivos
TareasDescripción de datos
Métodos utilizados
Resultados
Clustering
Conclusiones
Referencias

INTRODUCCIÓN
Los envíos de correo directos a potenciales clientes
puede ser una forma muy efectivade promocionar una
póliza de seguro de casa rodante. Sin embargo,
muchas veces, gran parte de este correo termina
siendo “basura”, lo que ocasiona, no sólo pérdida de
recursos para la empresa quegasta en ellos, sino
también llenando los sitios de correo no deseado, no
acaparando la atención del potencial cliente.
Por lo que, si la empresa tendría una mejor
comprensión de cuáles son,entonces sabría con
mayor precisión a quién enviar por ejemplo, una
promoción, dirigir una campaña publicitaria,
optimizando sus recursos.

OBJETIVOS
Realizar un análisis mediante el uso de técnicasde
data mining que permita mejorar la tasa de
respuesta del correo directo.
 Elaborar un modelo que pueda predecir, a partir de
datos de un conjunto de características de las
personas, ydeterminar clusters, que nos permitan
conocer cuáles son las características de las
personas que probablemente respondan
positivamente a una campaña de marketing (ej.
correo directo) para la contrataciónde una póliza de
seguro.


TAREAS
1. Predecir cuáles son los clientes potencialmente
interesados en una póliza de seguro de caravan.
2. Mediante el clustering ser capaces de detectar losatributos comunes entre los clientes que ya tienen la
póliza para poder llegar a predecir que clientes con
los mismos atributos son potenciales compradores

DESCRIPCIÓN DE DATOS
TRAINING SET
5822datos
86 atributos. Los atributos pueden ser categorizados en:


Socio-demográficos derivadas a través del código postal del cliente zona (43)



Relacionados a las pólizas de seguro (42)...