Xác định các thuộc tính và dự đoán phân khúc khách hàng rời bỏ dịch vụ bồi thường và bảo lãnh viện phí trong lĩnh vực bảo hiểm sức khỏe

Abstract

Mục tiêu của nghiên cứu này là đề xuất một hệ thống dự đoán khả năng từ bỏ sử dụng dịch vụ bồi thường và bảo lãnh viện phí dành cho các công ty bảo hiểm sức khỏe nhằm phác thảo chân dung và phân khúc khách hàng dựa trên hành vi sử dụng dịch vụ của họ. Nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu về lịch sử tham gia bảo hiểm của khách hàng và các kỹ thuật học máy như phân cụm K-Means và 4 mô hình dự đoán là Logistic Regression, Random Forest, K-nearest Neighbor và XGBoost. Cuối cùng, nghiên cứu sử dụng các phương pháp đánh giá để chọn mô hình nào đưa ra kết quả tốt nhất. Kết quả là mô hình Random Forest cho ra bộ chỉ số tốt nhất. Bên cạnh đó, nghiên cứu này cũng phân loại khách hàng thành 4 phân khúc khách hàng khác nhau, qua đó nghiên cứu đề xuất các biện pháp giữ chân khách hàng hiệu quả cho từng phân khúc.