케이스 · 보험 GA

GA 지점 — 리드 전환율 역산 + 누수 경고

// PERSONA
박지점장 / 법인보험대리점(GA) 지점 · 설계사 24명
// INDUSTRY
보험 GA / Insurance Agency
// DATASET
case_11 · GA지점리드퍼널_샘플.csv · 480 rows

PROBLEM

마주한 문제

보장분석 공유는 매달 수백 건인데 상담 요청으로 이어지는 비율이 왜 낮은지 알 수 없습니다. 설계사 이탈도 예측이 안 돼 육성비만 나가고, 13회차 실효는 수수료 환수로 지점 손익을 직접 때립니다. 무엇보다 고객 정보와 설계사 실적은 지점 밖으로 내보낼 수 없습니다.

COMING SOON

APPROACH

XimTier 접근

지점 데이터를 온프레미스에서 그대로 분석해 전환·유지·이탈을 결정하는 변수를 자동 도출하고, Reverse What-If로 "목표 전환율에 도달하려면 무엇을 얼마나 바꿔야 하는가"를 역산합니다. 특히 GA 데이터에 흔한 사후 확정 필드(상담시작일·계약번호·납입회차·최종활동일)를 누수로 자동 경고하여, 겉보기 고성능을 그대로 믿는 실패를 사전에 차단합니다.

COMING SOON

VARIABLES

리드 전환 핵심 변수

VARIABLE BASELINE OPTIMAL Δ
설계사 근속월 18개월 - 전환 기여 상위
설계사 월활동량 40건 - 전환 기여 상위
보장분석 항목수 8개 - 전환 기여 중위
기존계약 보유 42% - 전환 기여 중위
공유 시각 14시 - 전환 기여 하위

OUTCOMES

결과

OUT / 01

상담요청 전환 결정 변수 자동 도출 (근속·활동량·보장분석 항목수)

OUT / 02

설계사 조기 지원 대상 식별 (이탈 위험 신호 사전 감지)

OUT / 03

13회차 유지 영향 변수 역산 (수수료 환수 사전 차단)

OUT / 04

누수 4건 자동 경고 — 겉보기 AUC 1.0을 신뢰하지 않도록 차단

OUT / 05

데이터 외부 유출 0건 (100% 지점 내 온프레미스)

⚠ 예시 데이터 — 실제 도입 시 지점 데이터로 파인튜닝됩니다. 위 샘플에는 누수 4건(상담시작일·계약번호·납입회차·최종활동경과일수)을 의도적으로 포함해 진단기가 이를 걸러내는 과정을 그대로 보여줍니다.

당신의 산업에 적용하면?

5분 데모로 직접 확인해 보세요.

Tweaks · Designer's preview

Accent
Hero Chips
Spacing
Section
// COOKIES

XimTier는 필수 쿠키와 분석 쿠키(Google Analytics, IP 익명화)를 사용합니다. 광고 쿠키는 사용하지 않습니다.

자세히