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The power of data : how can customer metrics predict desired intermediaries
| datacite.subject.fos | Ciências Sociais::Economia e Gestão | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Elnayal, Omar Salaheldin Ahmed Nabih | |
| dc.contributor.author | Freitas, José Maria Rodrigues de | |
| dc.date.accessioned | 2021-09-21T09:09:02Z | |
| dc.date.available | 2021-09-21T09:09:02Z | |
| dc.date.issued | 2021-01-25 | |
| dc.date.submitted | 2021 | |
| dc.description.abstract | The world has been shaping itself for a digital overhaul, forcing many industries to radically adapt and find new and innovative procedures. In the health insurance industry, this transformation has pushed companies to expand from their traditional salesperson methods to more sophisticated online networks, with readily available solutions. In addition, a shift in logic has increased the leveraging power of customers, becoming drivers of innovation through the data that they provide to firms. Consequently, the main objective of this dissertation is to explore how collecting customer satisfaction data can aid in the prediction of the distribution channel of choice when buying health insurance. By working closely with a real company, Saúde Prime, we delve into the current state of the industry, identify key roles in the service-ecosystem, such as intermediaries, and examine how customers value health insurance services. To easily take advantage of this data, Machine Learning algorithms were used, due to their scalability and interpretability towards complex features. The predictive analysis introduces customer satisfaction metrics as a strong predictor of customer’s preferences in regard to the chosen channel - intermediary - for purchasing health insurance, connected to the level of technological literacy and the degree of importance given to the relationship with the mediator. Results indicate that most customers will opt for traditional channels, presenting a digital landscape still in its inception phase. | pt_PT |
| dc.description.abstract | O mundo tem vindo a moldar-se para uma transformação digital, forçando muitas indústrias a adaptar-se radicalmente e a encontrar procedimentos novos e inovadores. No sector dos seguros de saúde, esta transformação levou as empresas a expandir-se dos seus métodos tradicionais de venda, para redes mais sofisticadas, com soluções prontamente disponíveis. Além disso, uma mudança na lógica de serviços aumentou o poder de alavancagem dos clientes, tornando-os motores da inovação através dos dados que estes fornecem às empresas. Consequentemente, o principal objectivo desta dissertação é examinar como a recolha de dados sobre a satisfação do cliente pode ajudar na previsão da preferência de canal de distribuição ao comprar seguros de saúde. Colaborando com uma empresa real, Saúde Prime, exploramos o estado actual da indústria, identificamos papéis-chave no sistema de serviços, tais como intermediários, e examinamos como os clientes valorizam os serviços de seguros de saúde. Para tirar facilmente partido destes dados, foram utilizados algoritmos de Machine Learning, devido à sua escalabilidade e interpretabilidade para características complexas. A análise preditiva introduz métricas de satisfação do cliente como um forte indicador das suas preferências em relação ao canal de distribuição escolhido para a aquisição de seguros de saúde, ligado ao nível de literacia tecnológica e ao grau de importância dado à relação com o mediador. Os resultados indicam que a maioria dos clientes optará pelos canais tradicionais, apresentando um panorama digital ainda numa fase inicial. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 202656136 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.14/35033 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.subject | Health insurance industry | pt_PT |
| dc.subject | Intermediaries | pt_PT |
| dc.subject | Machine learning | pt_PT |
| dc.subject | Customer satisfaction | pt_PT |
| dc.subject | Predictive analysis | pt_PT |
| dc.subject | Service-network | pt_PT |
| dc.subject | Indústria de seguros de saúde | pt_PT |
| dc.subject | Intermediários | pt_PT |
| dc.subject | Satisfação do cliente | pt_PT |
| dc.subject | Análise preditiva | pt_PT |
| dc.subject | Rede de serviços | pt_PT |
| dc.title | The power of data : how can customer metrics predict desired intermediaries | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | restrictedAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Gestão | pt_PT |
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