Brug af Two-Stage modelling til responsmaksimering af directmail-kampagner i PensionDanmark

Transkript

1 Brug af Two-Stage modelling til responsmaksimering af directmail-kampagner i PensionDanmark Peter Steffensen SAS Institute Jesper Michelsen PensionDanmark

2 PensionDanmark Arbejdsmarkedspensionsselskab etableret i 1993 Tilbyder pensionsordninger m. tilhørende personforsikring til ansatte inden for bl.a. Bygge & Anlæg Rengøring Hotel og restauration Gartner og landbrug Transport Organisationsansatte

3 PensionDanmark Kundekreds Fagforbund Afdelinger og lokalafdelinger Arbejdsgiverorganisationer og Arbejdsgiverforeninger Virksomheder Medlemmer Privatkunder - forsikringstagerne

4 PensionDanmark Nøgletal medlemmer ca hvilende, dvs. som ikke betaler bidrag (præmie) ca pensionister Balance ca. 70 mia. kr. Årlige bidrag ca. 9,4 mia. kr. Stiger ca. 8% årligt Omkostningsprocent ca. 2% af præmieindtægterne

5 PensionDanmark - Liberalisering Forventning om at det på sigt i et eller andet omfang bliver muligt for en arbejdsgiver selv at vælge pensionsselskab for sine ansatte Ikke forventning om total frigørelse fra overenskomstforhandlingerne

6 BusinessCase Kampagnemål Øge midler under administration Vi skal holde vores omkostningsprocent 0,5 mio. kr. på en kampagne Øgede præmieindtægter på mere end 25 mio. kr. for at der er kampagne-overskud Kampagnemålet opnås bl.a. vha. øget brug af direct mailkampagner, rettet mod fx Overførsel af Særlig Pensions-opsparing (SP) Ekstraordinære indskud

7 BusinessCase Modellen skal give Sandsynligt responsbeløb pr medlem Vi kan vælge at Sende færre breve pr. kampagne og opnå samme bidrag i forhold til et tilfældigt udtræk (Ekstra indskud) Sende samme antal breve ud og opnå større bidrag i forhold til et tilfældigt udtræk (SP-kampagne)

8 BusinessCase - Opgaven Vi skal Finde kandidater til nye respondenter - dem, som svarede positivt sidste gang, har erfaringsmæssigt høj svarprocent Sende færre breve og maksimere responsen Søge at undgå at overbelaste vores CallCenter

9 Hvad skal modellen fange? Vi skal modellere efter At et brev giver et (positivt) svar Svarets størrelse (indskudt beløb) En række forklarende variable Bruger derfor two-stage modelling

10 Analysedata Generelt i forsikring og pension Meget begrænset adfærds-spor Det er ikke medlemmet, der indbetaler Månedligt bidrag Af og til en skade (kritisk sygdom, død etc.) Ofte lang responstid fra noget unormalt sker til vi kan spore det i data Modellen må derfor i høj grad bygge på Demografi Relation til selskabet (PensionDanmark) Ansættelse Kontakthistorik I alt ca. 30 variable

11 Analysedata Respons i tidligere kampagner Produktpakke Sundhedsprodukter Dækninger Branche-tilknytning Alder Bidrag Tilknytning til PensionDanmark Kontakt til PensionDanmark gennem fx CallCenter Behandlinger under sundhedsordning Udbetalinger Geografi Skader

12 Kampagneudtræk 2006 Ekstra indskud Udvælgelsesmetode uden analytisk tilgang Udsendelse til medlemmer Population på ca bidragsaktive år forventet bidrag > kr./mdr. samlet depot > kr. 786 respondenter fra sidste års kampagne udtrækkes pr. default ca medlemmer udtrækkes tilfældigt fra populationen

13 Kampagneudtræk 2007 Ekstra indskud Kampagneudtræk med analytisk tilgang Udsendelse af breve Population: ca medlemmer Bidragsaktive i alderen år Udvalgt knapt 700 respondenter fra 2006-kampagnen ca medlemmer udvælges af modellen

14 Modellering - ABT Analytisk Base Tabel (ABT) konstruktion DWH ABT ETL Kildesystemer ABT-struktur Target Input Medlem ID Respons J/N Respons str. Alder Køn Tidl. bidrag Branche K K M M 1000

15 Modellering - ABT Observations- og target-perioder Modellering og scoring Modellering 2006 Observationsperiode Input variable (X) Target periode Target variabel (Y) - kendt Scoring - anvendelse af model 2007 Input variable (X) Target variabel (Y) - ukendt Tid I dag Model ABT Score ABT

16 Modellering - ABT ABT target variable Respons (J/N) Respons beløb ABT input variable Relation til PD Tidligere bidrag Medlemstype Ansættelse Branche Selskabstype Tidligere kontakt Sygdom Sundhedsordning Geografi ABT konstrueret ud fra PensionDanmark DWH + et enkelt udtræk

17 Modellering - Proces Workshop Definition af target Input hvad har værdi? hvad har vi? Observations- og target-periode Endelig definition af ideel ABT Konstruktion af ABT ETL fra DWH eller evt. kildesystemer Check af datakvalitet

18 Modellering - Proces Modellering Valg af modeltype Signifikante variable Kampagne Kørsel af model på produktionsdata Udtræk til kampagne Udsend kampagne

19 Modellering - Værktøj SAS/EM ABT i SAS -format SEMMA-metodik Two-Stage-modellering Sandsynlighed for respons binær target Estimeret beløbsstørrelse interval target Regression Kun signifikante variable Fortolkbar model

20 Modellering - Værktøj TwoStage-modellering - sekventiel Input-variable Target-variable Model for binær target Respons sandsynlighed Respons sandsynlighed Bias Filter Model for intervaltarget Respons størrelse

21 Modellering - Udtræk Udtræk 2006 Population: ca Kampagne: betalte sidste år udtages automatisk = udtrukket ved tilfældig udvælgelse Udtræk 2007 Population: ca Kampagne: betalte sidste år udtages automatisk = udtrukket iflg. model

22 Resultater Kampagne Udtaget på baggrund af... I alt Indbetaling året før Tilfældigt udtræk I alt Indbetaling året før Model Antal udtaget Antal respondenter Forøgede midler under adm. i alt (DKR ) Forøgede midler under adm. pr. udsending (DKR) 12,6 5,7 6,9 13,65 9,0 4,

23 Resultater - Lift Lift: 877/87 = 10 Kampagne Tilfældigt udtræk Model Antal udtaget Antal respondenter Forøgede midler under adm. i alt (DKR ) Forøgede midler under adm. pr. udsending (DKR) 6,9 4,

24 Resultater Captured Response Kampagne Tilfældigt udtræk Model Antal udtaget Antal respondenter Forøgede midler under adm. i alt (DKR ) Forøgede midler under adm. pr. udsending (DKR) 6,9 4, Ved udsendelse til 7% af medlemmerne opnås en gevinst på 60% for 2007 i forhold til 2006

25 Resultater Captured Response Kampagne Teoretisk 2007 Tilfældigt udtræk Tilfældigt udtræk Model Antal udtaget Antal respondenter Forøgede midler under adm. i alt (DKR ) Forøgede midler under adm. pr. udsending (DKR) 6,9 4,7 4, Kampagneudsendelse til i 2006 havde givet samme fortjeneste som i = færre breve ~ kr. sparet

26 Model Konklusion Nuværende model: Højt lift/captured response! Flere variable? Undersøger mulighederne Nyt Datawarehouse på vej ind Udveksling af data med CRM-system Flere kampagneresultater -> Bedre modeller Modellen skal trænes

27 Andre resultater SP (Særlig Pensionsopsparing) Breve udsendt til medlemmer i april og juni 2007 og igen i november 2007 Salgsprocent steget fra 12,5% til 18% Gennemsnitlig overførselssum steget fra kr. til kr.

28 Fremtiden Nye kampagne-idéer Øget egenindbetaling (øget bidragsprocent) Jobskifte Optimering af kanal-præferencer Dele af modellerne implementeres i CRMsystem som triggers i forbindelse med brevudsendelse eller anden kontakt Generel modelhåndtering (drift-flow) Analyse af web-trafik

29 Spørgsmål? Kontakt - jmi@pension.dk peter.steffensen@sdk.sas.com