Návrh segmentačno-reportingového rámca pre riadenie portfólia autopoistenia
Autor(ka) práce:
Štefanko, Patrik
Typ práce:
Diplomová práce
Vedoucí práce:
Zimmermann, Pavel
Oponenti práce:
-
Jazyk práce:
Slovensky
Abstrakt:
Diplomová práca sa zaoberá návrhom a overením analytického artefaktu, segmentačno-reportingového rámca pre produktové, obchodné a portfóliové riadenie autopoistenia, na základe interných dát poisťovne. Práca je metodologicky ukotvená v prístupe Design Science Research, v rámci ktorého je artefakt vyvinutý procesom CRISP-DM a vyhodnotený voči návrhovým požiadavkám odvodeným z potrieb praxe. Analyzovaný modelovací dataset obsahuje 344 245 poistných zmlúv osobných automobilov za rok 2024. Jadrom artefaktu je segmentačný model založený na metóde K-Means, ktorý rozdeľuje klientsky kmeň do ôsmich interpretovateľných segmentov charakterizovaných z pohľadu štruktúry portfólia, obchodného významu a rizikového profilu. Na segmentačnú vrstvu nadväzuje skórovacia vrstva a reportingová vrstva v prostredí Power BI. Užitočnosť artefaktu je overená prostredníctvom dvoch evaluačných prípadov použitia: look-alike modelu pre podporu cross-sell kampane havarijného poistenia a modelu pre identifikáciu vysokohodnotných klientov. Evaluácia preukázala, že navrhnutý rámec napĺňa stanovené návrhové požiadavky a poskytuje operatívne využiteľné výstupy pre riadenie portfólia.
Klíčová slova:
autopoistenie; segmentácia klientov; analytický rámec; Design Science Research; zhluková analýza; K-Means; CRISP-DM; skórovacie modely; Power BI
Název práce:
Návrh segmentačně-reportingového rámce pro řízení portfolia autopojištění
Autor(ka) práce:
Štefanko, Patrik
Typ práce:
Diplomová práce
Vedoucí práce:
Zimmermann, Pavel
Oponenti práce:
-
Jazyk práce:
Slovensky
Abstrakt:
Diplomová práce se zabývá návrhem a ověřením analytického artefaktu, segmentačně-reportingového rámce pro produktové, obchodní a portfoliové řízení autopojištění, na základě interních dat pojišťovny. Práce je metodologicky ukotvena v přístupu Design Science Research, v jehož rámci je artefakt vyvinut procesem CRISP-DM a vyhodnocen vůči návrhovým požadavkům odvozeným z potřeb praxe. Analyzovaný modelovací dataset obsahuje 344 245 pojistných smluv osobních automobilů za rok 2024. Jádrem artefaktu je segmentační model založený na metodě K-Means, který rozděluje klientský kmen do osmi interpretovatelných segmentů charakterizovaných z hlediska struktury portfolia, obchodního významu a rizikového profilu. Na segmentační vrstvu navazuje skórovací vrstva a reportingová vrstva v prostředí Power BI. Užitečnost artefaktu je vyhodnocena prostřednictvím dvou evaluačních případů užití: look-alike modelu pro podporu cross-sell kampaně havarijního pojištění a modelu pro identifikaci vysokohodnotných klientů. Evaluace prokázala, že navržený rámec naplňuje stanovené návrhové požadavky a poskytuje operativně využitelné výstupy pro řízení portfolia.
Klíčová slova:
autopojištění; segmentace klientů; analytický rámec; Design Science Research; shluková analýza; K-Means; CRISP-DM; skórovací modely; Power BI
Název práce:
Design of a Segmentation and Reporting Framework for Motor Insurance Portfolio Management
Autor(ka) práce:
Štefanko, Patrik
Typ práce:
Diploma thesis
Vedoucí práce:
Zimmermann, Pavel
Oponenti práce:
-
Jazyk práce:
Slovensky
Abstrakt:
This thesis addresses the design and evaluation of an analytical artifact, a segmentation and reporting framework for product, commercial, and portfolio management in motor insurance, based on an insurer's internal data. The work is methodologically grounded in the Design Science Research approach, within which the artifact is developed through the CRISP-DM process and evaluated against design requirements derived from practical needs. The analyzed modeling dataset comprises 344,245 personal automobile insurance contracts from 2024. The core of the artifact is a segmentation model based on K-Means, dividing the client base into eight interpretable segments characterized in terms of portfolio structure, commercial value, and risk profile. The segmentation layer is complemented by a scoring layer and a reporting layer in Power BI. The artifact's usefulness is evaluated through two evaluation use cases: a look-alike model supporting a motor hull insurance cross-sell campaign and a model identifying high-value clients. The evaluation demonstrated that the proposed framework meets the defined design requirements and provides operationally usable outputs for portfolio management.
Klíčová slova:
client segmentation; analytical framework; Design Science Research; motor insurance; cluster analysis; K-Means; scoring models; CRISP-DM; Power BI
Informace o studiu
Studijní program / obor:
Aplikovaná datová analytika a umělá inteligence/Datová analytika v marketingu a e-commerce