Modele predictive pentru preturile la inchirierile auto | Studiu de caz Data analytics

Optimizare cerere – oferta

Optimizare costuri

Comparatii la achizitie

Optimizare comunicare si suport clienti

Avantaje competitive

Detectarea fraudelorFraud Detection

Detectarea anomaliilor

4 modele predictive | Data Analytics

Oportunitatea de a estima cu acuratete preturile de inchiriere la masini in Australia reprezinta un atu puternic atat pentru companiile de asigurari, cat si pentru companiile de inchirieri auto.

De aceea am folosit 4 modele de serii cronologice pentru a prezice care vor fi preturile viitoare.

Am antrenat modelele pe un subset al datelor noastre si le-am testat in raport cu preturile cunoscute pentru a determina, pe baza unor masuri statistice, care este modelul cel mai eficient:

Cele 4 modele au facut predictii de pret pe baza setului de antrenament.

Preturile estimate pot fi comparate cu preturile de testare si pot calcula diferenta procentuala dintre pretul real si pretul prezis pentru fiecare zi.

Pentru a determina performanta generala a modelului, am folosit eroarea medie patratica si am calculat-o pentru fiecare model.

am observat ca cel mai bun model este SARIMA deoarece are cel mai mic RMSE, in timp ce regresia liniara este cel mai prost model cu cel mai mare RMSA.

Odata ce am stabilit ca cel mai bun model al nostru este SARIMA, am facut o predictie reala pentru urmatoarele 7 zile in afara setului de date.

Optimizare cerere-oferta

Indicand cu precizie preturile masinilor la inchiriere (prin aceste modele predictive), companiile de asigurari pot anticipa perioadele de cerere mare si pot asigura, in avans, masinile de inchiriat. Aceasta abordare proactiva le asigura ca au o aprovizionare adecvata de vehicule disponibile atunci cand vin cereri, ajuta la cresterea satisfactiei clientilor si reducerea numarului de reclamatii.

Optimizare costuri

Indicarea preturilor de inchiriere a masinilor le permite companiilor de asigurari sa evalueze costurile potentiale asociate cu inchirierile de masini. Intelegand preturile asteptate pentru masinile de inchiriat, acestia pot estima mai bine impactul financiar al daunelor si pot aloca rezerve adecvate. Acest lucru le imbunatateste capacitatile de gestionare a riscurilor si ii ajuta sa planifice si sa bugeteze in consecinta.

Comparatii pe achizitii

Prin indicarea preturilor de inchiriere a masinilor, consumatorii pot compara preturile de la diverse companii de inchiriere si pot face alegeri informate. Astfel, pot identifica perioadele in care se asteapta ca preturile vor fi mai mici si pot selecta cea mai accesibila varianta in raport cu cerintele lor. Predictiile ofera informatii valoroase despre piata, permitandu-le consumatorilor sa gaseasca ce este mai bun.

Performanta

Optimizarea comunicarii si suport clienti
Cu previziunile privind pretul masinilor de inchiriere, companiile de asigurari pot informa solicitantii despre sumele de rambursare asteptate pe baza costului prognozat, garantand, astfel, transparenta proceselor si interes pentru satisfactia clientilor.

Avantaje competitive
Capacitatea de a prezice preturile de inchiriere a masinilor ofera companiilor de asigurari avantaje competitive valoroase.Ii ajuta sa se diferentieze in raport cu business-urile concurente, permitandu-le sa ofere solutii mai bine adaptate la nevoile clientilor.

Detectarea fraudelor
Frauda in asigurari este un risc permanent in companiile de asigurari. Algoritmul de predictie poate ajuta la identificarea modelelor de inchiriere suspecte sau anormale care pot indica activitati frauduloase.

Detectarea anomaliilor

Modelele predictive pot indica valori neobisnuite. In graficul de mai jos se poate observa ca varfurile din seria originala au fost evidentiate in portocaliu, indicand astfel unele anomalii de fiecare data cand numarul de masini a crescut semnificativ in raport cu valorile de referinta.

Data analytics | Servicii personalizate