Journal of Economic Modeling Research

fa دسته بندی مشتریان بیمه درمان با تکنیک‌های بازاریابی داده‌محور Classification of Healthcare Insurance Customers Using Data-Driven Marketing Techniques سایر سایر كاربردي Applicable هدف: شناسایی و طبقهبندی مشتریان بیمه درمان به منظور شناسایی جامعه هدف و در نتیجه افزایش سودآوری شرکت‌های بیمه، ایجاد توازن در پرداختی حق‌بیمه و طراحی استراتژی بازاریابی. روششناسی: در این مقاله از 5 الگوریتم یادگیری ماشین درخت تصمیم، جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان، بیز‌ ساده و رگرسیون لجستیک به منظور طبقهبندی مشتریان به دو دسته سود‌ده و زیان‌ده استفاده شده است. به این منظور از داده‌ها و اطلاعات تعداد 2897 بیمهنامه درمان یک شرکت بیمه خصوصی در بازه زمانی آذر 1400 تا آذر 1401 استفاده شده‌ است. یافتهها: این مقاله نشان می‌دهد که با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین و ویژگی های ثبت شده از مشتریان در پرسشنامه سلامت میتوان سود‌ده یا زیانده بودن آنها را تا حدود مناسبی پیشبینی کرد. این مقاله نشان میدهد که تمرکز بر روی جامعه هدف معرفی شده توسط مدل شانس موفقیت و افزایش سود را به مقدار چشم گیری افزایش میدهد. نتیجه‌گیری: میتوان با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین به درک مناسبی از مشخصههای مشتریان بیمه درمان و نیاز‌های آنها رسید. پیدا کردن جامعه هدف علاوه بر اینکه به افزایش سود شرکت بیمه منجر میشود میتواند با تمرکز بر خواسته‌های مشتریان به افزایش رضایتمندی آن‌ها نیز منجر شود. Purpose: The aim of this study is to identify and classify insurance customers in order to identify the target population for increasing the profitability of insurance companies, achieving a balance in premium payments, and examining the health questionnaire as an indicator of policyholders' preferences. Moreover, designing a marketing strategy to optimize advertising efficiency. Method: In this paper, five machine learning algorithms, namely Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, Naive Bayes, and Logistic Regression, are used to classify customers into two categories: profit-generating and loss-generating. Data from a private insurance company is utilized, consisting of 2,897 observations collected from December 1400 to December 1401. Findings: By utilizing machine learning methods and focusing on the target population, the chances of success can be increased. The presence of a small number of individuals who significantly reduce the profitability of insurance companies is evident. The pre-existing medical conditions of individuals have a considerable impact on their insurance usage and the damage caused to insurance companies. Conclusion: Machine-learning methods can provide a comprehensive understanding of insurance customers and their needs. By identifying the target population, insurance companies can increase their profitability and satisfy their customers by addressing their specific demands بیمه درمان, بازاریابی داده‌محور, داده‌کاوی, یادگیری‌ماشین, طبقه‌بندی Health insurance, Data-driven marketing, Data mining, Machine learning, Classification 96 138 http://jemr.khu.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-2364-3&slc_lang=fa&sid=1 محمدرضا آصفی m.r.asefi8888@gmail.com 100319475328460013245 100319475328460013245 No Abbas khandan عباس خندان khandan.abbas@khu.ac.ir 100319475328460013246 100319475328460013246 Yes Faculty of Economics, Kharazmi University دانشکده اقتصاد، دانشگاه خوارزمی