Überblick

Versicherungsunternehmen stehen vor der Herausforderung, Kunden zu identifizieren, die mit höherer Wahrscheinlichkeit Schadensfälle melden („claim-prone customers“).
Eine gezielte Kundensegmentierung ermöglicht es, Risiken präziser zu bewerten, Schadenkosten zu reduzieren und Prämien fairer zu gestalten.
Darüber hinaus können Präventionsmaßnahmen gezielter eingesetzt werden, um das Gesamtrisiko zu senken.

Daten und Rahmenbedingungen

  • Die Analyse basiert auf Kundendaten eines Autoversicherers, einschließlich:
    • Fahrzeugmerkmalen
    • Schadenshistorie
    • Demografischen Informationen
    • Versicherungsprodukt- und Vertragsdaten
  • Zusätzliche Datenquellen wie Wetter, Verkehrsdichte oder regionale Unfallstatistiken können – falls verfügbar – integriert werden.
  • Hauptprobleme: Datenqualität, unausgeglichene Klassenverteilung (viele Kunden ohne Schaden, wenige mit häufigen Schäden) und mögliche Meldeverzögerungen.

Methodische Vorgehensweise

1. Datenaufbereitung und Feature Engineering

  • Auswahl relevanter Variablen: Fahrzeugtyp, Fahrzeugalter, jährliche Fahrleistung, Region, Versicherungsdauer, Vorversicherungen, Schadenhistorie etc.
  • Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern, Normalisierung und Skalierung.
  • Generierung abgeleiteter Merkmale, z. B.:
    • Anzahl der Schäden pro Jahr
    • Durchschnittlicher Schadenwert
    • Alter des Fahrers

2. Segmentierung und Modellierung

  • Anwendung von Clustering-Algorithmen (z. B. k-Means, hierarchisches Clustering, DBSCAN) zur Identifikation von Kundengruppen mit ähnlichem Risikoprofil.
  • Ergänzend Einsatz von Klassifikationsmodellen (z. B. Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Gradient Boosting) zur Schätzung der individuellen Schadenswahrscheinlichkeit.

3. Modelltraining und Validierung

  • Aufteilung in Trainings- und Testdaten oder Cross-Validation zur Vermeidung von Überanpassung.
  • Bewertungsmetriken:
    • AUC-ROC
    • Precision / Recall
    • F1-Score
    • Kosten-Nutzen-Analysen (z. B. erwartete Kosten eines falsch klassifizierten Hochrisiko-Kunden).

4. Interpretation der Segmente

  • Analyse der Merkmalsprofile der identifizierten Segmente.
  • Visualisierung typischer Merkmale je Segment (Alter, Region, Fahrzeugklasse, Schadenhistorie etc.).
  • Ableitung strategischer Maßnahmen:
    • Präventionskampagnen für Risikogruppen
    • Angepasste Prämienmodelle
    • Kundenbindung durch personalisierte Kommunikation

Erkenntnisse und Einsichten

  • Bestimmte Kundengruppen weisen signifikant höhere Schadenhäufigkeiten auf (z. B. Fahrer mit älteren Fahrzeugen, hoher Kilometerleistung oder in unfallreichen Regionen).
  • Die Schadenhistorie und Versicherungsdauer sind starke Prädiktoren für zukünftige Schadensfälle.
  • Kombinationen mehrerer Merkmale liefern robustere Ergebnisse als einzelne Variablen.

Praktische Implikationen

  • Versicherer sollten relevante Risikofaktoren systematisch erfassen und regelmäßig aktualisieren.
  • Segmentierungsergebnisse ermöglichen differenzierte Risikoeinstufungen und eine gezieltere Tarifgestaltung.
  • Präventionsmaßnahmen können dort eingesetzt werden, wo sie den größten Effekt auf die Schadenquote haben.
  • Regelmäßige Modellvalidierung mit aktuellen Daten ist entscheidend, um Veränderungen im Kundenverhalten zu berücksichtigen.

Fazit

Die Identifikation schadensanfälliger Kundensegmente bietet Versicherern einen erheblichen Mehrwert:
Sie verbessert die Risikovorhersage, unterstützt eine faire Prämiengestaltung und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit.
Mit einer fundierten Datenbasis, modernen Machine-Learning-Methoden und sorgfältiger Validierung lassen sich Portfolios gezielt optimieren und langfristig stabilisieren.

Ressourcen

🔗 Notebook und Datensatz können hier heruntergeladen werden: GitHub-Repository-Link