Kundenwechselrisiko Lebensversicherung
Lebensversicherer erkennen Storno-Risiken oft erst, wenn die erste Beitragszahlung ausbleibt. ML-gestützte Lapse-Prognose identifiziert gefährdete Policen 60–90 Tage vorher — und gibt dem Retention-Team Zeit für proaktive Betreuung statt reaktive Schadenbegrenzung.
Das Problem
Die Stornoquote im deutschen Lebensversicherungsbestand liegt branchenweit bei 2,70 Prozent (2024). Bei fondsgebundenen Policen sind es 3,69 Prozent. Jede stornierte Police bedeutet: Verlust der laufenden Prämien, Auszahlung des Rückkaufswertes, Abschreibung der Abschlusskosten und entgangener Customer-Lifetime-Value über die verbleibende Restlaufzeit. Frühwarnsignale im Zahlungsverhalten und digitalen Verhalten existieren — werden aber manuell nicht systematisch ausgewertet.
Die Lösung
Ein Gradient-Boosting-Modell (XGBoost/LightGBM) berechnet monatlich für jede Police einen Lapse-Score auf Basis von Zahlungsverhalten, Beitragssuspenditionen, CRM-Interaktionen, digitaler Aktivität und sozioökonomischen Proxies. Policen über dem Risikoschwellenwert lösen priorisierte Retention-Workflows aus — 60 bis 90 Tage, bevor ein Zahlungsausfall eintritt.
Der Nutzen
Proaktiv betreute Hochrisikogruppe: Lapse-Rate um 20–35 Prozent reduzierbar (laut Prudential und IFoA-Erfahrungswerten). Retention-Team arbeitet priorisiert statt reaktiv. Messbare Bestandssicherung mit definierter NPV-Berechnung je gehaltener Police.
Lösungsansätze
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- DSGVO-Hinweise für DE
Passt das zu dir?
- Ihr betreut einen Lebensversicherungsbestand von mindestens 50.000 aktiven Policen
- Eure Retention-Reaktion ist heute noch überwiegend reaktiv — ihr handelt erst nach Zahlungsausfall
- CRM und Zahlungsdaten liegen strukturiert vor und reichen mindestens 3–4 Jahre zurück
- Es gibt eine Person oder ein Team, das priorisierte Retention-Listen abarbeiten kann
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