Sales lead ranking for extended coverage automobile insurance policies using the online quotes

Abstract

This study analyzes the features that are important for the extended coverage automobile insurance sale decision of the client and the improvement strategies for insurance sales using the information gained from the analysis of algorithms. We start with a binary classification stating that whether a sale is made after each quote or not. All quotes are scored and ranked in the decreasing order in which a sale was predicted but not realized. We use the Two-Class- Boosted Decision Tree, Two -Class Neural Networks and the Two-Class Locally Deep SVM models. The Neural Network model provided the best results; and a list of quotes that were not sold and also seemed very possible to be converted into sales was generated, which can be used by the sales staff for realizing these sales.

Çalışmamızda müşterilerin verilen teklifleri satın alma kararını etkileyen nitelikleri tespit etmeye çalışıyoruz. Ayrıca bu bilgi ile satışların nasıl artırabileceğini de inceliyoruz. Çalışmamız esasen bir ikili tasnif çalışmasıdır, verilen teklifin satışa dönüp dönmediğini belirtir. Bununla elimizdeki teklifler içinden satış olarak tahmin edilen ancak satılmamış tüm teklifleri puanladık. Bu liste, satış çalışmalarımızda tercih edilecek kısa liste olacak. Kullandığımız modeller, ikili tasnif karar ağacı, sinirsel ağlar ve ikili yerel derin SVM olmuştur. Modeller arasından, Sinir Ağları modeli en iyi sonuçları verdi. Satış personeli tarafından kullanılabilecek, satılmamış ve satışa dönüştürülmesi çok mümkün görünen tekliflerin bir listesi hazırlandı.