The power of data

: how can customer metrics predict desired intermediaries

Resumo

O mundo tem vindo a moldar-se para uma transformação digital, forçando muitas indústrias a adaptar-se radicalmente e a encontrar procedimentos novos e inovadores. No sector dos seguros de saúde, esta transformação levou as empresas a expandir-se dos seus métodos tradicionais de venda, para redes mais sofisticadas, com soluções prontamente disponíveis. Além disso, uma mudança na lógica de serviços aumentou o poder de alavancagem dos clientes, tornando-os motores da inovação através dos dados que estes fornecem às empresas. Consequentemente, o principal objectivo desta dissertação é examinar como a recolha de dados sobre a satisfação do cliente pode ajudar na previsão da preferência de canal de distribuição ao comprar seguros de saúde. Colaborando com uma empresa real, Saúde Prime, exploramos o estado actual da indústria,identificamos papéis-chave no sistema de serviços, tais como intermediários, e examinamos como os clientes valorizam os serviços de seguros de saúde. Para tirar facilmente partido destes dados, foram utilizados algoritmos de Machine Learning, devido à sua escalabilidade e interpretabilidade para características complexas. A análise preditiva introduz métricas de satisfação do cliente como um forte indicador das suas preferências em relação ao canal de distribuição escolhido para a aquisição de seguros de saúde, ligado ao nível de literacia tecnológica e ao grau de importância dado à relação com o mediador. Os resultados indicam que a maioria dos clientes optará pelos canais tradicionais, apresentando um panorama digital ainda numa fase inicial.

Data de atribuição	25 jan. 2021
Idioma original	English
Instituição de premiação	Universidade Católica Portuguesa
Supervisor	Omar El Nayal (Supervisor)