Machine Learning Tools for Customer Segmentation in Insurance

[ES] Esta tesis explora el uso de herramientas de aprendizaje automático para optimizar las estrategias de segmentación de clientes en el sector de los seguros. La segmentación de clientes es un componente crítico del marketing de seguros y de la gestión de las relaciones con los clientes. Esta investigación estudia la aplicación de diversos algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para analizar datos de seguros y clasificar a los clientes en segmentos distintos. El núcleo de esta tesis consiste en un examen exhaustivo de diferentes enfoques de aprendizaje automático para la segmentación de clientes. Incluye un análisis comparativo de algoritmos de agrupación, técnicas supervisadas y no supervisadas, y el uso de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas. Estudios de casos reales y ejemplos del sector de los seguros ilustran la aplicación práctica de estos métodos. En el contexto de la segmentación de clientes mediante herramientas de aprendizaje automático, se examinan las consideraciones éticas y la protección de la privacidad de los datos, de modo que la investigación tenga en cuenta las implicaciones y responsabilidades más amplias que ello conlleva. Además, la investigación evalúa el impacto de una mejor segmentación de clientes en las compañías de seguros, explorando cómo puede conducir a mejores estrategias de marketing, servicios más personalizados y una mayor retención de clientes. [EN] This thesis explores the use of machine learning tools to optimize customer segmentation strategies in the insurance industry. Customer segmentation is a critical component of insurance marketing and customer relationship management. This research investigates the application of various machine learning algorithms and techniques to analyze insurance data and categorize customers into distinct segments. The core of this thesis involves a comprehensive examination of different machine learning approaches for customer segmentation. It includes a comparative analysis of clustering algorithms, supervised and unsupervised techniques, and the use of both structured and unstructured data sources. Real-world case studies and examples from the insurance industry illustrate the practical application of these methods. Ethical considerations and data privacy concerns are discussed in the context of customer segmentation using machine learning tools, ensuring that the research takes into account the broader implications and responsibilities involved. Furthermore, t