Lakhasly

تم اقتراح نموذج فعال للتنبؤ بفقدان العملاء في قطاع التأمين، استهدفت الدراسة تحسين دقة التنبؤ بالعُملاء المحتمل فقدانهم قبل مغادرتهم الفعلية، وهو أمر بالغ الأهمية لشركات التأمين في ظل المنافسة القوية في هذا القطاع. قام الباحثون بمعالجة بيانات حقيقية تحتوي على أكثر من 42 ألف سجل لعملاء شركات تأمين، بالإضافة إلى نماذج التجميع مثل Bagging وBoosting. متفوقة على جميع النماذج الأخرى المستخدمة. وقد أكدت الدراسة أن الجمع بين اختيار الخصائص الذكي واستخدام خوارزميات التجميع يُشكل نهجاً فعالاً في التعامل مع مشكلة فقدان العملاء في قطاع التأمين. تُعد هذه الدراسة مساهمة مهمة في مجال إدارة علاقات العملاء، حيث تعزز من قدرة الشركات على اتخاذ قرارات استباقية مبنية على تنبؤات دقيقة، ما يسهم في تقليل معدلات الفقد وزيادة رضا العملاء.

في دراسة حديثة أجراها Nagaraju وVijaya (2022)، تم اقتراح نموذج فعال للتنبؤ بفقدان العملاء في قطاع التأمين، باستخدام تقنيات حديثة تُعرف بـ "الخوارزميات الميتا-هيريستيك"، وهي مستوحاة من سلوكيات طبيعية مثل النحل والنمل واليراعات. استهدفت الدراسة تحسين دقة التنبؤ بالعُملاء المحتمل فقدانهم قبل مغادرتهم الفعلية، وهو أمر بالغ الأهمية لشركات التأمين في ظل المنافسة القوية في هذا القطاع.

قام الباحثون بمعالجة بيانات حقيقية تحتوي على أكثر من 42 ألف سجل لعملاء شركات تأمين، ثم طبقوا طرق اختيار الخصائص (feature selection) باستخدام خوارزميات مثل PSO، GA، ACO، BEE، وFFE. بعد ذلك، تم تغذية الخصائص المُختارة إلى نماذج تصنيف مختلفة، منها النماذج الأساسية مثل شجرة القرار (DT) والشبكات العصبية (ANN)، بالإضافة إلى نماذج التجميع مثل Bagging وBoosting.

أظهرت النتائج أن دمج خوارزمية Firefly Enhanced (FFE) مع طريقة Boosting أدى إلى تحقيق أعلى دقة تنبؤ وصلت إلى 97.12%، متفوقة على جميع النماذج الأخرى المستخدمة. وقد أكدت الدراسة أن الجمع بين اختيار الخصائص الذكي واستخدام خوارزميات التجميع يُشكل نهجاً فعالاً في التعامل مع مشكلة فقدان العملاء في قطاع التأمين.

تُعد هذه الدراسة مساهمة مهمة في مجال إدارة علاقات العملاء، حيث تعزز من قدرة الشركات على اتخاذ قرارات استباقية مبنية على تنبؤات دقيقة، ما يسهم في تقليل معدلات الفقد وزيادة رضا العملاء.