統計的エッジ:保険数理評価方法でメトリクスを強化する
スペイン語を読む この記事のバージョンはMariselaOrdazによって翻訳されました エグゼクティブサマリー <詳細>アクチュアリーとは何ですか?
  • 長期的な確率と結果の評価に統計的アプローチを導入することにより、アクチュアリーは伝統的に年金と保険の分野に焦点を合わせてきました。
  • 他の形態のビジネスにおける統計的意思決定の必要性が高まっているため、アクチュアリーは現在、アクチュアリー研究所のメンバーの30%のみが従来の年金/保険分野で働いているところまで分岐しています。
  • 保険数理の長期的かつ定量的なアプローチにより、保険数理は長期的な株主価値を最大化するために使用できる優れたツールになります。
<詳細><概要>保険数理評価方法の力
  • 保険数理評価方法は、従来の割引キャッシュフロー手法と同様の評価プロセスに従います。
  • ただし、2つの重要な差別化要因を適用します。1)最大80年というさらに長期的に機能し、2)それぞれに統計的確率を適用します。 個々の発生の可能性を評価するためのキャッシュフロー。
  • 各キャッシュフローを計算するための統計は、進行中の事業運営によって提供されたデータを分析することで確認できます。たとえば、SaaSメソッドのコホート分析ツールは、顧客の意図と傾向の優れた情報源です。
アクチュアリーはビジネス指標の強化にどのように役立ちますか?
  • 顧客生涯価値(CLV)メトリックは、保険数理評価方法を使用して拡張できます。顧客の人口統計と収益の可能性について長期的な視点をとることで、企業はセグメント化されたマーケティングをより持続可能に計画することができます。
  • CLVの数理評価により、既存顧客維持率、チャネル間の機会費用、および部門だけでなくビジネスユニット全体への全体的な付加価値に関する洞察を深めることができます。
  • 保険数理を人的資源の指標に適用すると、スタッフのパフォーマンスよりもビジネスインテリジェンスが向上し、インセンティブをより正確に調整できるようになります。
これを今すぐ実装する方法
  • 堅牢なコホート分析ツールを構築することは、アクチュアリーがより多くのデータ主導の意思決定を指標にもたらすために実行できる最初のステップです。
  • これにより、将来のキャッシュフローに確率を付加できるため、ビジネスの予算編成と流動性の期待をより明確にすることができます。
  • さまざまなコホートの確率と行動を分析することで、アクチュアリーは営業チームと協力して売り込みの取り組みを微調整し、収益と定着率を高めることができます。
  • 別の事業を買収したり、自分の評価についてより多くの洞察を得たりする場合、アナリストは保険数理評価DCFを作成して、将来のリスクをより明確に理解するのに役立てることができます。

保険を超えて:アクチュアリーの役割と認識の変化

「アクチュアリーとは?」という質問をよく耳にします。アクチュアリーは、ビジネスと統計の両方を深く理解しているという点で独特です。従来、アクチュアリーの差別化要因は、非常に長期的な視野、通常は人間の寿命に関連する視野を経済的に理解する能力でした。これは当然、生命保険や年金の古くからの分野で働くアクチュアリーに貸し出されました

ただし、ユニークなのはアクチュアリーが長期を把握しているだけでなく、幅広い学問分野を活用してビジネスコンテキストに適用する能力でもあります。この目的のために、アクチュアリー研究所はアクチュアリーを次のような専門家と定義しています。

リスクと機会を評価する–数学的、統計的、経済的、財務的分析を幅広いビジネス問題に適用します。

この幅広いスキルセットのために、最近、アクチュアリーインスティテュートのメンバーの30%だけが、業界の伝統的な「中心地」である生命保険または年金で働いていると聞きました。

アクチュアリーの専門知識は、長期的な視野と「リスクと機会」に重点を置くとともに、中小企業が運用および財務パフォーマンスに関する重要な洞察を得るのに大いに役立ちます。より重要な可能性があるのは、保険数理手法を適用することにより、企業の経営陣は、株主価値を最大化することを常に指針とする意思決定を行うように促すことができます。

私はこの現象を個人的に証明することができます。私自身、アクチュアリーとして、次のような多様なクライアントと協力してきました。

  1. マイクロレンダー :予想される信用損失モデルを開発する
  2. 携帯電話メーカー :携帯電話で提供される保証の費用を決定する
  3. 退職基金 :メンバーに緊急普通預金口座を提供する
  4. 原告 :自動車事故の結果として生じる損失を計算するため。

このブログ投稿では、保険数理評価手法を商品、サービス、またはビジネス、特に年金タイプのキャッシュフローを持つものに適用することで、戦略的な意思決定に大いに役立ついくつかの方法を探ります。これは、最近のSaaSおよびサブスクリプションベースのビジネスモデルに特に関係があります。

株主価値の追求が長期的である場合は、保険数理手法を適用します

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価値の追求は、企業の意思決定プロセスに浸透する必要があります。会社の経営陣は、他の財務指標ではなく、株主にとっての会社の長期的な価値を高めるかどうかに基づいて戦略的な決定を下す必要があります。

中小企業の経営陣が、会社を所有者にとって可能な限り価値のあるものにするつもりはないと主張することはないと思います。この目標が意思決定プロセスの最前線にないことが多いのは、むしろ実用性の問題です。各意思決定のビジネス価値への影響をどのように測定するのでしょうか。

保険数理評価方法の使用は私の主張です。 、またはそれに近似する方法は、戦略的決定の付加価値を測定するための最も適切な方法です。検討中の各オプションが企業の価値に与える影響を定量化することにより、経営陣は、入手可能な情報に基づいて正しい意思決定を行えるようにする非常に強力なツールを手に入れることができます。

保険数理評価方法はDCFツールのアップグレードです

有形か無形かにかかわらず、資産(または負債)の割合は、期待されると同じです。 その資産から実現される将来のキャッシュフローの現在価値。これは、本質的に、投資財務および企業財務管理で広く使用されている割引キャッシュフロー評価方法です。

保険数理評価手法はこの方法に基づいていますが、2つの重要な追加機能があります:

  1. 保険数理による分析方法を非常に長期間(多くの場合、80年を超える期間にわたって)適用する
  2. 将来の各キャッシュフローの統計的期待値を決定するための確率の使用。これが重要な差別化要因です。

簡単に言えば、アクチュアリーは将来のすべてのキャッシュフローを予測し、キャッシュフローが発生する確率を決定してから、これらの確率加重を割り引きます。 現在までのキャッシュフロー。この評価手法を開発することにより、アクチュアリーは、キャッシュフローの不確実性に起因するすべての関連する不測の事態を明示的に許容する方法を作成しました。

下のグラフ1は、この例を示しています。ここでは、個々の確率が付加された長期キャッシュフローを追加すると、従来のDCF法で見られるよりもはるかに不規則な割引キャッシュフロー曲線が作成されます。

新しいビジネスチャンスの価値とそのトレードオフの決定

保険数理評価の方法論は、企業が提供するすべての製品/サービスに適用できます。これは、さまざまな製品ラインによって付加価値(または付加価値がない)を比較する際に管理を支援することができます。次に、これにより、現在の製品と将来の製品の両方の実行可能性に関する決定が指示されます。保険数理の方法はまた、製品の相対的な成功の推進力を浮き彫りにする可能性があり、これは、業績の悪いラインを是正するために取られるべき行動に情報を与える可能性があります。

新製品の過去の採用、特に既存の顧客による新製品の採用を考慮することにより、十分な過去のデータが利用可能であれば、新製品の価値をかなりの精度で決定することができます。繰り返しになりますが、この手法は正味現在価値の方法論とかなり似ていますが、確率と偶発事象をキャッシュフローに組み込む機能により、保険数理手法に重要な利点がもたらされます。

同様の方法で、ビジネス全体を評価することができます。のれんから生じる保有事業と将来の潜在事業の両方を考慮することができます。正確な仮定が使用されていると仮定すると、これは十分なデータを持つ年金タイプのビジネスを評価するための最も適切な方法である可能性があります。

すでに述べた利点に加えて、保険数理的に導出された値のいくつかの重要な利点は、会計番号と比較して特定できます。

  1. 実際の値は、保有しているビジネスの将来の利益を考慮に入れているため、ビジネスパフォーマンスの評価が新しいビジネスの負担によって歪められることはありません。
  2. 保有事業の将来の利益を考慮に入れることにより、数理上の価値は、現在の収益のみを反映する会計上の数値よりも、この事業の価値をよりよく反映します。
  3. 保険数理上の価値は、お金のリスクと時間的価値を考慮に入れています。 (Huang、2006年)

南アフリカのニッチな生命保険会社であるPlatinumLifeは、これらの保険数理評価の原則を使用して多くの企業と提携しています。従来の小売業やサービス業を会員制のビジネスモデルに転換することで、年金収入に支えられた企業を生み出しました。彼らは、化粧品やソフトウェア、ファッション、教育、栄養など、さまざまな業界でこのアプローチを再現しています。彼らのアクチュアリーは、ビジネスに期待される付加価値について想定されるすべての新製品を分析します。

期待確率統計を取得するにはどうすればよいですか?

各キャッシュフローに影響を与える多数の不測の事態は、統計表を使用して計算されます。これらの表は通常、過去の経験と、この過去の経験が将来どのように変化するかについてのアクチュアリーの推定を評価する研究の結果です。生命保険の場合、関連する表は、人の生存、障害者、または保険の中止の確率を決定するために使用される表です。他のビジネスで使用されるテーブルは、評価される特定のビジネス、製品、またはプロジェクトに関連するものです。

たとえば、購読ベースの雑誌や新聞を提供している出版社を考えてみましょう。サブスクリプションの更新率を予測できる統計表の作成は、保険数理モデルへの重要な入力になります。過去のコホートのサブスクリプションの傾向を分析することにより、そのようなテーブルを作成することができます。コホートが年をとるにつれて、更新率が上がると予想されます。つまり、タイトルを10年間購読している顧客が、購読を更新する確率は、2年の購読者よりも高くなります。この分析のために会社が提供するタイトルのグループ化は、それらの特性の均一性と過去のデータの十分性に依存します。

コホート分析は、顧客のクラスに保持率と行動率を狭めることによって、そのような確率を作成するための優れたツールです。過去のコホートの既存顧客維持率を調べることで、企業は将来のキャッシュフローをより確実に予測し、マーケティング戦略を微調整してネガティブな傾向を改善することができます。下の図1は、そのような分析の例と簡単な説明を示しています。

したがって、保険数理評価の方法論を使用して、不確実な戦略的決定の付加価値を判断することができます。各オプションは個別に評価することができ、会社に最大の付加価値をもたらすオプションを選択できます。このアプローチの利点は、各キャッシュフローに確率を適用することから生じます。このようにして、さまざまなリスク間、およびさまざまな製品、サービス、または部門間の相関関係を考慮することができます。

保険数理法の適用は、年金タイプの収入を生み出す企業にとって特に価値があります。これらの商品の構造は保険商品の構造を模倣しています。採用率、持続率、および収益とコストの増加をすべてモデル化できるため、重要なビジネス上の意思決定を、現在経営陣が管理している重要な情報を使用して行うことができます。

より深いレベルでの顧客生涯価値の理解

企業が顧客との関係の過程で平均して獲得する純利益の合計は、顧客生涯価値(CLV)として知られています。 CLVは、企業が顧客を獲得するために費やす必要のあるコストの上限を表します。これは、顧客獲得コスト(CAC)と呼ばれます。

正確な顧客生涯価値を計算することのメリットは数多くあり、その価値は企業のマーケティング戦略を決定する上で重要になる可能性があります。販売されている製品の種類に応じて、さまざまなマーケティング戦略が存在します。これらは複雑な販売にまで及び、CEOが買収するのに数ヶ月かかる場合があります。潜在的な顧客に直接連絡するために営業部隊を必要とする個人的な販売へ。バイラルマーケティングでは、ユーザーが友達をユーザーに招待することに依存しています。

マーケティング戦略の正しい組み合わせを決定することは、製品の成功に不可欠であり、製品の性質により、ほとんどの場合、利用可能な戦略が制限されます。

NASAと数十億ドルの契約を結んでいるElonMusk’s Space Xなどの企業は、複雑な販売に完全に依存しています。顧客生涯価値が非常に高いため、ほぼすべての時間とCEOからの直接的なエネルギーはコストに見合う価値があります。一方、PayPalのCLVははるかに低かった。従来の広告は、オンラインであっても、高すぎることが判明しました。 PayPalは、顧客を獲得するための最も費用効果の高い方法は、実際に顧客に参加料を支払ってから、新しい顧客を紹介することであることに気づきました。

PayPalで使用されている販売手法は、顧客の生涯価値をよく理解しているためにのみ可能になりました。ただし、多くの企業は、新しい顧客を獲得することの価値を認識していないため、誤った、またはコスト効率の悪いマーケティング戦略を採用することになります。最初の販売から、または最初の1、2年でさえ、顧客から得られる利益だけに焦点を当てることによって、企業はCLVを大幅に過小評価する可能性があります。したがって、経営陣は、神秘的に、マーケティングに費やす金額が少なすぎるか、誤った戦略や流通チャネルを採用している可能性があります。下の図2のように、顧客から得られる価値は将来大幅に増加します。

さらに、企業は、特定の製品の顧客生涯価値を単独で検討する際に誤りを犯す可能性があります。ただし、顧客を獲得すると、現在の製品と将来の製品の両方をクロスセリングする機会が開かれます。追加の製品を購入する顧客の可能性をモデル化して、このロック解除された値をCLV計算で考慮することができます。

顧客生涯価値は、セールスマンまたはクライアントリレーションシップマネージャーごとに評価することもできます。これは、パフォーマンスを監視(および報奨)する非常に効果的な方法です。従業員の評価のための保険数理評価方法の使用については、この記事の後半で説明します。

したがって、企業のCLVの保険数理評価は、マーケティング決定における管理を大いに支援することができます。さらに、管理者が次のような多くの追加の質問に答えるのに役立ちます。

  1. クライアントの既存顧客維持率はどのくらいですか?
  2. 保持率を5%向上させることで、どの程度の価値が追加されますか?
  3. 顧客維持の改善または新規顧客の獲得に焦点を当てることがより重要ですか?言い換えれば、マーケティングに費やされた1ドルは、顧客関係の維持に費やされた1ドルよりも価値がありますか?正しいバランスは何ですか?
  4. 1つのビジネスユニットではなく、ビジネス全体に対する新規顧客の価値は何ですか?

ビジネスの種類に応じて、顧客生涯価値のモデリングの複雑さはさまざまです。上記の保険数理評価方法を適用したCLVの保険数理評価は、この重要な指標を正確にモデル化するための洗練された強力な方法になります。

人材と業績評価のための保険数理手法

非常に便利かもしれませんが、企業が行う日常の意思決定に保険数理評価を使用することは実用的ではありません。ただし、保険数理評価を実行して、ビジネスの価値を推進するための主要な指標を決定することができます。通常、企業は収益や営業利益などの財務指標を使用して、製品、ユニット、またはマネージャーのパフォーマンスを評価します。これらの指標は、特に四半期および年次の指標として使用される場合、株主価値を生み出す長期キャッシュフローに確実にリンクされていません。

従業員のインセンティブも、各マネージャーまたは従業員による付加価値の増加に合わせて調整する必要があるのは当然のことです。したがって、経営陣の意思決定を支援するだけでなく、これらの指標を使用して、経営幹部や従業員の業績を判断することができます。したがって、インセンティブと報酬をこれらの指標にリンクさせることができます。顧客生涯価値を高めるコンポーネント(図3)を見ると、相互に関連する多くのコンポーネントがあり、それらを分離すると、パフォーマンスを向上させるために正しくインセンティブを与えることができます。

保険数理評価手法は、特定された競合する指標によって付加価値を評価するために使用できます。ビジネスの価値を最大に高める指標は、従業員の評価に使用するために選択されます。たとえば、顧客生涯価値の分析から借りて、顧客維持が新規顧客の獲得よりもビジネスに多くの価値をもたらすことが示された場合、従業員は、新規顧客の獲得よりも既存顧客維持率の向上に対してより多くの報酬を得る必要があります。

> 保険数理手法を使用して意思決定に方法をもたらす

Rappaportによって提案されているように、企業の目標は、割引現在価値の方法論を使用して測定された株主価値を最大化することです。しかし、彼が指摘しているように、これは短すぎる場合があります:

ほとんどの企業は、代わりに将来のキャッシュフローの予想される増分値に対して測定する必要がある場合に、報告された収益への推定影響の観点から戦略的決定を評価および比較します。

したがって、保険数理評価手法は、会社の運営方法と戦略的意思決定の方法に関する彼の見解と一致しています。保険数理手法は、キャッシュフローの不確実性だけでなく長期間も考慮しているため、多くの企業、特に年金タイプの収入と十分な過去のデータを持つ企業にとって、これが最も適切な評価および指標手法であると私は主張します。保険数理評価を理解している人は、評価分析を通じて重要な価値と洞察をもたらすことができます。

「すべてのモデルは間違っているが、一部は有用である」という統計家のジョージボックスの格言は、しばしば引用されます(少なくとも保険数理の分野では)。この記事の文脈では、一般的なことと同じように真実です。モデルは、定義上、現実を単純化したものです。未来を完全に予測することはできません。保険数理評価手法を使用することは、企業が行う必要のあるすべての決定を解決するための万能薬にはなり得ません。この手法は、関連データの品質、十分性、および可用性に大きく依存しています。また、使用される保険数理上の仮定にも非常に敏感です。ただし、保険数理手法を他の関連する手段とともに使用することで、経営陣はビジネスについて非常に有用な洞察を得ることができ、株主にとっての価値の創造に大いに役立ちます。


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