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Efecto de los Mecanismos de Contacto Electrónico Personalizado e Incentivos No
Monetarios sobre la Gestión de la Cartera y la Productividad Laboral – Análisis de una
Estrategia Implementada por una Entidad de Seguros en Colombia
Lina Marcela Pineda Gutiérrez
Jhon Alexander Romero Ochoa
Septiembre, 2017
Trabajo de grado presentado para optar al título de Magíster en Economía de la
Pontificia Universidad Javeriana dirigido por el doctor David Andrés Londoño Bedoya
Pontificia Universidad Javeriana
Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas
Maestría en Economía
Bogotá D.C.
2017
2
Tabla de contenido
Introducción .............................................................................................................................. 4
Antecedentes ............................................................................................................................. 7
Metodología ............................................................................................................................. 11
Características de la estrategia .............................................................................................. 12
Estrategia de cartera aplicada al cliente ............................................................................ 12
Estrategia de scoring aplicada a la fuerza comercial ....................................................... 13
Datos y estadísticas descriptivas ........................................................................................... 16
Estrategia de cartera aplicada al cliente ............................................................................ 16
Estrategia de scoring aplicada a la fuerza comercial ........................................................ 21
Hipótesis ............................................................................................................................... 28
Modelo estratégico................................................................................................................ 28
Modelo Logit Multinomial - Estrategia de cartera aplicada al cliente .............................. 28
Modelo Probit - Estrategia de scoring aplicada a la fuerza comercial ............................. 30
Resultados ............................................................................................................................... 33
Estrategia de cartera aplicada al cliente ............................................................................ 33
Estrategia de scoring aplicada a la fuerza comercial ........................................................ 34
Efectos heterogéneos ........................................................................................................ 38
Alcances, limitaciones y consideraciones ......................................................................... 39
Conclusiones ........................................................................................................................... 41
Bibliografía ............................................................................................................................. 42
Anexos ..................................................................................................................................... 44
3
Efecto de los Mecanismos de Contacto Electrónico Personalizado e Incentivos No
Monetarios sobre la Gestión de la Cartera y la Productividad Laboral – Análisis de una
Estrategia Implementada por una Entidad de Seguros en Colombia
Lina Marcela Pineda Gutiérrez
Jhon Alexander Romero Ochoa
Abril 2017
Abstract
This paper presents the analysis of the effects of two strategies (quasi-experiments)
implemented by an insurance company on portfolio management and labor productivity. The
first applies personalized electronic contact mechanisms. The second uses non-monetary
incentives whose profit is obtained under uncertainty (lottery). The results demonstrate the
need for the insurer to provide personalized information to delinquent customers and for
commercial force to adequately profile the client by offering them life insurance with features
and attributes that fit their preferences and restrictions.
Resumen
Este documento presenta el análisis de los efectos de dos estrategias (cuasi-experimentos)
implementados por una compañía de seguros sobre la gestión de cartera y la productividad
laboral. La primera aplica mecanismos de contacto electrónico personalizados. La segunda
utiliza incentivos no monetarios cuyo beneficio se obtiene bajo incertidumbre (lotería). Los
resultados demuestran la necesidad de que el asegurador proporcione información
personalizada a los clientes ofreciéndoles un seguro de vida con características y atributos que
se ajusten a sus preferencias y restricciones.
Keywords: Quasi experiment, insurance company, economic behavior, outstanding balance,
customer, productivity at work, incentives, non-salary labor costs and benefits.
JEL Classification: C99, G22, J24, J32, M11, M52.
4
1. Introducción
Las estrategias y/o mecanismos que planean y ejecutan las empresas sobre sus empleados y
clientes generan variaciones en el comportamiento y en el proceso de toma de decisiones de
los individuos. Por tal motivo, la economía del comportamiento combina la economía y la
psicología para explicar el comportamiento (limitado y complejo) de los agentes que
interactúan en el mercado (Kahneman, 2003).
El presente documento desarrollará el análisis de dos estrategias implementas por una
Entidad de Seguros (ES) en Colombia, las cuales estarán enfocadas en la gestión de la cartera
y en la fuerza comercial. En primer lugar, se brindará una introducción a la situación de la ES
respecto a la gestión de la cartera, y se plantearán y discutirán algunos interrogantes que
surgen de la gestión operacional del área de cobranzas. Posteriormente, se presentará la
caracterización del área comercial de la compañía y un análisis de los riesgos en la operación
de la misma.
El método de cobro de las primas mayormente utilizado por la ES sobre la cual recae este
análisis, son los débitos automáticos a cuenta corriente o de ahorros, previamente autorizados
por el tomador al momento de adquirir el producto. Sin embargo, el asegurado puede acordar
con la ES el fraccionamiento del pago de la prima (con el recargo correspondiente establecido
en la tarifa), se concede un plazo de gracia de treinta (30) días calendario o de fracciones
estipuladas, plazo durante el cual la póliza continuará en vigor. Por lo tanto, no todos los
pagos, plazos y cancelaciones tendrán la misma periodicidad.
Según la compañía de seguros, el comportamiento de las carteras de los seguros de vida
personal presenta una mayor proporción de mora y plazo (que se traducen en pólizas
canceladas) que las colectivas. Adicionalmente, el asegurador etiqueta al individuo como
alguien que no puede asumir o no desea una póliza de seguros. Razón por la cual se plantea la
siguiente pregunta: ¿El hecho de que el asegurado no haya amortizado el valor de la prima de
un periodo correspondiente, significa que no está en condiciones de asumir el costo o no está
interesado en mantener vigente su póliza de seguros?
En la Tabla 1, se presenta la etiqueta impuesta a los clientes por parte de la compañía. En
estas categorías se encontrarán aquellos asegurados cuyos ingresos laborales no son
suficientes para cubrir sus obligaciones financieras reportadas y el valor de la mora asociada a
la póliza (escasez de recursos para asumir la mora), y aquellos quienes, a pesar de tener los
recursos de asumir el valor de la mora no desean mantener el seguro.
5
Adicionalmente, se agrupan a los asegurados en dos grandes ramas, aquellos con una razón
corriente (definida como los ingresos sobre los gastos del individuo sin incluir la prima)
menor o igual a 1, y quienes presentan una mayor a 1.
Tabla 1
Disponibilidad de recursos para asumir la prima e intereses del cliente
RC<=1 Frec. RC>1 Frec. Total
Razón corriente 480 0.523 438 0.477 918
Escasez de recursos para asumir la mora 480 0.897 55 0.103 535
Pérdida de la preferencia por el seguro 383 1.000 383
Fuente: Elaboración propia. Clasificación de los asegurados en mora mayor a 60 días según la EC
sobre la cual se desarrolla este análisis.
Un análisis a la cartera de las pólizas de seguros de vida personal (918 pólizas), permite
observar que el 52,3% de los asegurados que se encontraban en mora, presentaban una razón
corriente (RC) menor o igual 1. Lo cual quiere decir que con sus ingresos no les es posible
pagar la totalidad de sus gastos (menor a 1), o que es posible cubrir sus gastos, pero no cuenta
con recursos para asumir nuevas obligaciones (igual a 1). Adicionalmente, el 6% de los
individuos (55) si bien cuentan con los recursos suficientes para asumir sus gastos (mayor a
1), el excedente resultante no es suficiente para asumir el valor de la cartera asociada a la
póliza adquirida (antes de finalizar el periodo fiscal). Lo que permite observar indicios de que
el asesor comercial está ofreciendo un seguro cuya prima excede su restricción presupuestal.
La aseguradora no puede asumir que aquellos clientes (383) quienes cuentan con los
recursos para afrontar el valor de la prima (el restante 41.7%) pero se encuentran en mora, no
desean mantener vigente su seguro de vida.
Estos resultados corroboran la hipótesis del asegurador en la que el tomador no cuenta con
los recursos para asumir el valor en mora, y por ende mantener activa su póliza. Sin embargo,
¿La información financiera de los clientes con la que cuenta la compañía es perfecta? ¿Tienen
la aseguradora la información suficiente de sus asegurados para asumir que no están
interesados en mantener vigentes sus seguros de vida, a pesar de contar con los recursos
suficientes para asumir el valor de la prima? ¿La estrategia de recuperación de cartera es la
adecuada?
Dado que la ES cuenta con la información financiera de sus asegurados al momento de la
adquisición el producto, esta no podría ser considerada como información perfecta puesto
que, en el período que consta entre la vigencia de una póliza y su respectiva renovación,
6
pueden darse situaciones que fomenten cambios en las decisiones por parte de los clientes,
relacionadas al pago de las obligaciones adquiridas con la compañía de seguros,
independientemente de contar o no con los recursos suficientes para asumir el valor de la
prima.
Se observa que el área de cartera ejecuta un único contacto (llamada o correo electrónico)
durante el periodo de mora previo a la cancelación de la póliza. Según la ES, en promedio,
menos del 10% de las llamadas del área de cartera son contestadas por el asegurado. Con base
en lo anterior, el índice de pólizas canceladas en cada período, y los gastos a los que incurría
la ES en caso de no lograr contactar al cliente (asociados a cobros jurídicos), se puede sugerir
que no se está ejecutando una estrategia eficiente. Es decir, los correos informativos
estandarizados no personalizados (ver Ilustración 1) y un único intento de contacto (llamada),
no son suficientes para gestionar eficientemente la cartera del producto Vida Total.
Ilustración 1. Mensaje del área de cartera previo a la estrategia.
La fuerza comercial de la industria aseguradora en Colombia presenta una estructura
salarial de pago por comisiones, las cuales actúan como incentivos para que los gestores
comerciales coloquen la mayor cantidad de productos en el mercado. Pero estas colocaciones
no necesariamente han sido efectivamente perfiladas de acuerdo con el tipo de cliente, puesto
a que el interés real del asesor comercial radica en vender la mayor cantidad de pólizas, y de
esa manera aumentar sus ingresos, los cuales están en función de la cantidad y el valor
asegurado (incentivos monetarios), ya que una de las características de estas ocupaciones son
los bajos salarios fijos (base), con altas comisiones.
Razón por la cual, los asegurados podrían presentar inconvenientes a la hora realizar el
pago de la prima relacionada a la póliza de seguro que hayan adquirido (dada su restricción
presupuestaria), las cuales se verán expresadas en mora con posterior cancelación de la póliza,
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privando tanto al asegurado de contar con el producto, como a la entidad aseguradora de los
ingresos provenientes de los recaudos de la prima, y fomentándole gastos relacionados a la
cobranza (Mankiw, 2012).
Por otro lado, la compañía de seguros clasifica a su fuerza comercial con base en las ventas
del mes anterior. Dependiendo de su clasificación se establecen las metas mensuales y las
comisiones tales que, entre mejor clasificación tengan (pólizas de seguros vendidas en el mes
anterior), mejores comisiones podrán recibir al finalizar el periodo vigente (ver Tabla 2).
Tabla 2
Clasificación de los asesores comerciales del producto Vida Total
Categoría Meta Comisión por meta Comisión por monto
Bronce 6 $100.000 0.06%
Plata 8 $200.000 0.08%
Oro 10 $300.000 0.10%
Fuente: Elaboración propia.
Esta medida de pago por comisiones fue establecida con la finalidad de fomentar la venta
de los seguros en el mercado, pero a su vez podría fomentar el perfilamiento del cliente de
manera inadecuada (comportamiento improductivo), dados los incentivos de comercializar la
mayor cantidad de pólizas, a mayores valores asegurados (Mankiw, 2012). Razón por la cual,
en 2015 se presentó un 37.7% de pólizas canceladas durante el primero año de vigencia.
Teniendo en cuenta que las empresas del sector asegurador podrían emplear estrategias de
recolección de cartera e incentivos similares, un análisis de la cartera y de la fuerza comercial
de esta compañía, permitiría realizar una aproximación a las causales de la mora y posteriores
cancelaciones de los seguros de vida, y a diseñar estrategias para fomentar la productividad
laboral.
2. Antecedentes
Dado que en el presente documento se analizará el efecto de los mecanismos de contacto
electrónico personalizado sobre la gestión de cartera (primera estrategia), y de los incentivos
no monetarios sobre la productividad laboral (segunda estrategia), el análisis de los
antecedentes y contribución a la literatura estará compuesto por dos partes: 1) relacionada a
los mecanismos de interacción con el cliente; y 2) respecto a los incentivos no monetarios en
la productividad laboral.
En el caso particular de los seguros, no proliferan trabajos empíricos vinculados con el
proceso de búsqueda de recuperación de cartera. Sin embargo, se encuentran algunos
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documentos que analizan la probabilidad de adquisición de seguros de vida. Mientras que
otros explican el comportamiento de los individuos cuando interactúan con dispositivos
tecnológicos en el proceso de decisiones, y los efectos de los incentivos laborales no
monetarios en la productividad del trabajo.
Respecto a los mecanismos de interacción con el cliente en Escobar et al. (2014), evalúan
una estrategia de fidelización de clientes con dinámica de sistemas (internet, mensajes SMS y
call center). Ésta tiene asociado un costo promedio, compuesto por los costos de atención
(plan de comunicación) y una inversión en el cliente (costos asociados a las recompensas).
Entre mayor sea el costo promedio, se proporciona un mayor estímulo al cliente, lo que, a su
vez, puede tener dos efectos: un incremento en la tasa de abandono, por crear un efecto de
saturación en el cliente al realizar demasiado contacto con el cliente. Este comportamiento se
da más que todo por medio de la llamada telefónica. Puesto que, al incrementar esta tasa se
aumenta el abandono de clientes del sistema en un 11%. Y el segundo efecto consiste en un
impacto positivo expresado como el incremento de la tasa de crecimiento de ventas en un
9.3%. Este comportamiento se evidenció con los mensajes al celular y vía correo electrónico.
Esta estrategia presentó un resultado positivo de 25.1 % respecto a la fidelización de los
clientes.
Los correos electrónicos son una herramienta de comunicación e interacción con el cliente
muy útil en el mundo tecnológico de hoy, debido a la facilidad del acceso a este mecanismo
(smarthphones, tables, pc, etc.), los costos de acceso al servicio y la posibilidad de brindar
información personalizada en tiempo real, entre otros, permiten que este mecanismo de
comunicación sea utilizado a nivel global.
En relación con este mecanismo de comunicación, García (2012), ilustra casos en los que
constatan todo lo que se puede conseguir con una infraestructura de fidelización. Uno de ellos
es el de una cadena de cines la cual envía un e-mail semanal a cada usuario de forma
personalizada, incluyendo la cartelera de los cines más cercanos a su domicilio y destacando
las películas que más le pueden interesar. A este modelo se le añade una promoción de
descuento de dos euros en cada menú de palomitas. Además, le agradece su compra cuando
adquiere las entradas a través de la web tras recibir el primer e-mail.
La segunda parte de esta revisión de literatura en relación con los incentivos no monetario
en la productividad laboral sugiere que estos son un mecanismo útil al momento de
maximizar los beneficios de las organizaciones, los cuales han sido ampliamente estudiados
en la literatura económica. La mayoría de los resultados han probado la hipótesis de que este
9
tipo de incentivos fomenta un aumento en el desempeño laboral de los empleados, por encima
de los incentivos monetarios.
Algunos han comparado efectos de las recompensas no monetarias versus las recompensas
en efectivo en la fijación de metas, el compromiso de objetivos y el desempeño de los
empleados. Presslee et al. (2013), realizaron un quasi-experimento en cinco call centers de
una empresa de servicios financieros. Los resultados indican que las recompensas no
monetarias tienen efectos positivos en el compromiso en el desempeño de las metas, pero que
llevarán a los empleados a establecer metas más fáciles, lo que afectará negativamente al
rendimiento. Además, para los empleados con una expectativa razonable de logro de metas,
las recompensas en efectivo tuvieron efectos directos significativos en el desempeño.
También, las recompensas en efectivo se asociaron positivamente con el cambio en el
rendimiento, respecto al mes anterior.
Por otro lado, Matsumura y Kobayashi (2008) abordan simultáneamente las cuestiones de
la determinación de los sistemas salariales y la inversión en motivación intrínseca (IM) o en
los beneficios marginales (FB). Proponen un nuevo modelo de agencia con utilidad no
monetaria en el que el principal hace una inversión, además del incentivo salarial estándar,
para aumentar la utilidad no monetaria. Muestran dos problemas según el tipo de utilidad no
monetaria: el problema de la IM y el problema de los FB. Los resultados del análisis de
ambos problemas se resumen en que el modelo IM y el modelo FB son similares en cuanto al
pago monetario. Y aunque la IM depende de los atributos de un trabajo y del trabajador, como
la productividad o la sensibilidad a los costos, el FB no depende de tales factores. Por lo tanto,
se concluye que es posible reducir los pagos salariales invirtiendo en motivación o
introduciendo mayores beneficios.
Jeffrey (2009), estudia el poder motivacional de los incentivos no monetarios en
comparación con el poder motivacional del efectivo. En ese experimento de laboratorio, los
adultos que trabajaban en una tarea desafiante se desempeñaron mejor cuando obtenían un
incentivo no monetario, que cuando obtenían incentivo en efectivo. Los resultados
presentados en ese artículo muestran que, los incentivos tangibles conducen a un mejor
desempeño, incluso cuando los participantes declaran una preferencia por el efectivo. Este
comportamiento se da debido a que los incentivos no monetarios tangibles son elementos que
un empleado normalmente no compraría para sí mismos, como las vacaciones exóticas o
electrodomésticos de gama alta.
Respecto a los tipos de incentivos no monetarios McAdams (2013), indica que las
recompensas no monetarias significativas más populares, recibidas por una mejora en el
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desempeño o como reconocimiento, son los artículos, los viajes, las oportunidades educativas,
el tiempo libre remunerado, los premios simbólicos y las recompensas sociales.
En el mercado de seguros se encuentran diferentes estudios que permiten analizar el
mercado, las tendencias de compra, el proceso de toma de decisiones respecto a estos
servicios, entre otros. Un análisis de la encuesta de beneficiarios del sistema de salud en
Estados Unidos (Katchova, 2013), permite evaluar la probabilidad de adquisición de un
seguro privado de salud. Dicho análisis sugiere que las adquisiciones de los seguros privados
de salud presentan una correlación positiva respecto a los ingresos del asegurado, entre otras
razones debido a que se requiere del pago de una prima periódicamente. De la misma manera,
el grado de salud, los años de educación, el estado laboral (retirado) y el estado civil del
asegurado, aumentan dicha probabilidad. Los resultados de este análisis indican que la
variable que mayor efecto tiene sobre dicha probabilidad es el estado civil. Lo cual sugiere
que el asegurado desea que su cónyuge cuente con un respaldo económico en caso tal de que
ocurra un siniestro.
Conlisk (1996), estudia la percepción del riesgo de los consumidores de seguros y el
proceso de toma de decisiones al comprar o no comprar seguros. Indica que en el mundo real
los agentes no siempre se comportan como el modelo económico estándar predice. La
economía del comportamiento toma en cuenta que en el proceso de decisión juegan un papel
importante las emociones, sesgos, temores o ansiedad de los consumidores o la tendencia a
valorar más las ganancias esperadas que las pérdidas esperadas.
Hay algunos estudios que exploran la hipótesis de la teoría prospectiva. Kunreuther et al.
(2013), muestran a partir de estudios experimentales, cómo la demanda por seguros de vida es
mayor entre personas que tienen más percepción de resultados negativos, que en personas que
tienden a ser optimistas en su visión de la vida. Adicionalmente, explican que la importancia
relativa varía, de acuerdo con el contexto en que se tome la decisión.
Si bien el estado laboral del individuo podría ser determinante a la hora de estimar la
probabilidad de que una póliza de seguro se encuentre en mora y su posterior cancelación,
puede haber otros factores que influyan en esta probabilidad de manera significativa, que son
tenidas en cuenta a la hora de estimar la probabilidad de que un individuo adquiera un seguro
de vida, más no al momento de determinar la mora y posterior cancelación de la póliza.
Aunque algunos estudios han utilizado el análisis de los incentivos no monetarios en la
productividad laboral, no hay evidencia sobre el efecto de incentivos no monetarios con
ganancia bajo incertidumbre, como lo es obtener el beneficio vía sorteo.
11
Partiendo de la necesidad de que las estrategias implementadas por la compañía de seguros
les permitan maximizar sus utilidades, es importante analizar el efecto de las estrategias
implementadas sobre el comportamiento y las decisiones de sus empleados y los clientes. De
tal manera, que se busca mitigar el gasto relacionado a la contratación de servicios de
cobranza jurídica y los costos variables relacionados a las comisiones salariales por
cumplimiento de metas y montos. Es decir, una cartera que puede recaudarse de manera
eficiente (sin llegar a ser trasladada al outsourcing), se traduce en menores gastos de cobranza
que asume la empresa.
A continuación, se ilustra el problema relacionado a los costos por comisiones salariales
que está asumiendo la empresa de manera ineficiente. Asuma que el gestor comercial Juan
Pérez vende una póliza por un valor asegurado de cincuenta millones de pesos, con
crecimiento anual y cobertura máxima (amparos), a un cliente perteneciente a uno de los
quintiles más bajo de ingresos.
Es factible que dicha póliza sea cancelada en el primer año de vigencia, debido a que el
asegurado no cuenta con la disponibilidad de recursos para asumir el pago de la prima. Sin
embargo, la empresa realiza los pagos de comisiones por monto y por pólizas vendidas (en
caso de cumplir con la meta) al gestor comercial, los cuales han sido estimados asumiendo
que la póliza se mantendrá vigente al menos por un año. Dado que dicho supuesto no se
cumple, la compañía de seguros experimenta un aumento en sus costos variables, mayor al
que experimenta sus ingresos.
Con base a lo anterior, la pregunta que se pretende responder con el análisis de las
estrategias desarrolladas por la Entidad de Seguros es:
¿Pueden mitigarse las carteras y las cancelaciones de los seguros de vida ejecutando de
manera personalizada los métodos de recolección de cartera e implementando concursos de
incentivos no monetarios que encaminen a la fuerza comercial a mejorar el índice de pólizas
activas (scoring)?
3. Metodología
La compañía aseguradora sobre la cual se realiza este análisis ejecutó de manera adecuada
la estrategia de recaudo para aquellas pólizas de seguros de vida que presentaban mora mayor
a 60 días, con la finalidad de mitigar las altas tasas de cancelaciones que se estaban
presentando en el producto de Vida Total. Esta fue implementada conjuntamente por la
gerencia de conservación de clientes y la de cartera (julio – septiembre de 2016). (Escobar et
al., 2014)
12
Adicionalmente, se desarrolló una estrategia de incentivos a la fuerza comercial, con la
finalidad de encaminar al asesor a mejorar el scoring de productividad, la cual sería expresada
en la disminución de las pólizas canceladas durante el primer año de la vigencia (altura cero).
Esta fue implementada conjuntamente por la gerencia de conservación de clientes y la
comercial (enero – diciembre de 2016). (Presslee et al., 2013)
3.1 Características de la estrategia
Estrategia de cartera aplicada al cliente
Mediante el mecanismo de contacto por vía telefónica, se les informó a los asegurados
acerca del estado actual de sus respectivas pólizas (vigencia, valor de la prima neta y días de
mora).
Adicionalmente, se cuestiona la causal por la cual no ha realizado el pago de la prima, y
dependiendo de la respuesta del cliente se le ofrecieron las siguientes alternativas:
Si el asegurado indica que tenía desconocimiento de la mora, se le ofrece pagar el valor
total.
En caso de que no tenga los recursos disponibles, se le ofrece diferir el valor en cuotas.
Si no tiene capacidad de pago para asumir la mora del seguro, se le ofrece tomar una nueva
póliza con un menor valor asegurado y/o amparos (expresados en una menor prima).
Finalmente, si el cliente indica que desea cancelar el seguro de vida, se debe preguntar por
la causal de la cancelación, y se procederá a realizar los acuerdos de pago.
En caso de no haber sido posible el contacto vía telefónica, se hace constancia de la
llamada por medio de un correo de voz, en el cual se le indica al cliente que recibirá un correo
electrónico con la información pertinente a su póliza.
Mediante el mecanismo de contacto vía correo electrónico, se hace efectivo el envío de un
mensaje con la misma información que se suministra vía telefónica (ver Ilustración 2).
Adicionalmente, se adjuntan dos links:
El primero redirecciona al Sistema Integral de Recaudos de la compañía, para que realice
su pago en línea.
El segundo redirecciona a un formato en línea (ver Ilustración 3), en el cual el asegurador
debe indicar (en caso de no contar con la capacidad de pago para asumir el valor de la
deuda) si desea diferir el valor en mora, tomar una nueva póliza o cancelar el seguro. Casos
13
para los cuales, deberá ingresar un número telefónico, la dirección de domicilio/laboral y
un horario para ser contactado por un asesor.
Ilustración 2. Mensaje del área de cartera con la estrategia de personalización.
Ilustración 3. Formato de agendamiento de citas para rehabilitar, adquirir o cancelar pólizas de Vida Total.
Estrategia de scoring aplicada a la fuerza comercial
Las sucursales que resultarían expuestas a esta estrategia fueron determinadas por la
compañía aseguradora con base en la proporción promedio de pólizas canceladas durante el
14
primer año de vigencia, de los últimos dos años. Con base en dichas estadísticas, la ES
decidió aplicar la estrategia a las sucursales cuya fuerza comercial presentaba mayores
proporciones promedio de pólizas canceladas en altura cero. Por tal motivo, el grupo de
tratamiento está conformado por: Barranquilla (4), Bogotá D.C. (9), Cartagena (3), Montería
(2) y Pereira (3). Mientras que el grupo de comparación está compuesto por: Bucaramanga
(5), Cali (7) y Medellín (10).1
Tabla 3
Número de asesores, ventas y cancelaciones de seguros del producto Vida Total por ciudad exante
Asesores Ventas Cancelados IC
N 39 2.951 1.112 0,38
22 1456 470 0,32
Posteriores sucursales
de control
Cali 7 434 120 0,28
Medellín 10 636 209 0,33
Bucaramanga 5 386 141 0,37
17 1495 642 0,43
Posteriores sucursales
de tratamiento
Montería 2 160 60 0,38
Cartagena 2 161 62 0,39
Barranquilla 3 245 101 0,41
Pereira 2 145 65 0,45
Bogotá D.C. 8 784 354 0,45
Fuente: Elaboración propia.
La Tabla 3, permite observar que, a diciembre de 2015, el 37.7% del total de las pólizas se
encuentran canceladas. De las cuales, el 57.7% pertenecen al grupo de sucursales que
posteriormente serán parte del grupo de tratamiento, cuyo índice de cancelaciones (IC) es de
42.9%, es decir, 10.7 puntos porcentuales (pp) más que en el grupo de control. Destaca que la
diferencia entre el IC de Montería y Cartagena, versus el presentado en Bucaramanga sea de
tan solo 1 y 2 pp, respectivamente.
Los gestores comerciales adscritos a las sucursales pertenecientes al grupo de tratamiento
recibieron por parte de la gerencia comercial la notificación de un sorteo de un paquete
Decameron para una persona, posterior al cierre del año. La mecánica del sorteo sería la
siguiente:
Se entregará un número de boletas, equivalentes al número de pólizas requeridas para
cumplir con la meta de cada mes del gestor comercial. De modo que, se harán entrega de
máximo diez (10) boletas por asesor al mes.
1 El valor (*) corresponde al número de gestores comerciales que actualmente se desempeñan en cada sucursal
de la compañía de seguros.
15
Para recibir las boletas, el gestor debe cumplir con la meta estipulada. En caso de no
cumplir con la meta mensual, no recibirá ninguna boleta.
Por cada póliza nueva que resulte cancelada antes de realizar el sorteo, se le excluirá una
boleta al gestor comercial.
Para participar en el sorteo, el gestor comercial debe encontrarse activo en la fecha en la
que el sorteo se lleve a cabo.
El sorteo se llevará a cabo en el mes de febrero de 2017, aplicando el mecanismo de una
lotería simple.
Se realizará un único sorteo entre la totalidad de las boletas en poder de los gestores.
Como se puede observar la segunda estrategia implementada por la ES sobre la fuerza
comercial, presenta un diseño cuasi – experimental. Según Rossi et al. (2003), estos son
aquellos en los cuales los sujetos o grupos de sujetos de estudio no están asignados
aleatoriamente. Es decir, hay presencia de un sesgo de selección que podría afectar la validez
de las estimaciones debido a la selección exante por parte de la ES, según el índice de
cancelaciones de las pólizas.
Esto supone una limitación que debido a la información omitida en las estimaciones que no
se puede controlar. Al tratarse de localidades diferentes, se pueden encontrar efectos propios
de cada una de las ciudades, como: características de los individuos (gestores y clientes), la
competencia, entre otras (nivel de precios de otros bienes).
Segura (2003), indica que los diseños cuasi – experimentales son útiles para estudiar
problemas en los cuales no se puede tener el control absoluto de las situaciones, pero se
pretende tener el mayor control posible, aun cuando se estén usando grupos ya formados.
Por lo tanto, si bien se pueden inferir relaciones causales entre la variable independiente y
las variables dependientes que hacen parte del vector de regresión, tienen problemas de
validez externa (no se sabe si un cambio en la variable latente se debe realmente a un cambio
en uno de los regresores).
Un riesgo adicional se presenta bajo la probabilidad de que el gestor se sienta observado.
Esto ocurre cuando se le informa que por cada póliza que se cancele, se le restará una boleta
disminuyendo sus probabilidades de éxito en el sorteo. Es decir, el gestor puede asociar el
castigo de la boleta restada, a la supervisión por parte de la compañía debido al aumento en
las cancelaciones en el primer año de vigencia, y dicha sensación podría sesgar los resultados
(efecto Hawthorne).
16
Algunos estudios analizan la presencia del efecto Hawthorne (cambios comportamentales
dado que saben que están siendo estudiados) en la productividad del trabajo. En donde, los
empleados de una planta presentan variaciones en su productividad, ante cambios en la
iluminación en sus puestos de trabajo dado que se sienten observados (Franke y Kaul, 1978;
Levitt y List, 2011).
3.2 Datos y estadísticas descriptivas
Estrategia de cartera aplicada al cliente
Para este análisis se cuenta con los datos propios de la póliza (valor y edad de la cartera,
edad de la póliza, nivel de riesgo, tipo de póliza y el centro de expedición), del asegurado
(género, edad, ciudad domicilio, ocupación, ingresos laborales y gastos financieros), y de la
acción implementada sobre la cartera (estado final de la póliza, causal de la mora y
mecanismo aplicado efectivamente). (ver Anexo 1)
En la Tabla 4, resume los datos mencionados previamente respecto a las pólizas y de los
asegurados del producto Vida Total en mora.
Tabla 4
Características de las pólizas y de los asegurados del producto Vida Total en mora
Obs Mean Std. Dev Min Max
Características de las pólizas en
mora
Cartera* 918 1,79 2,82 0,00 21,46
Nivel riesgo 918 2,02 0,81 1 5
Edad cartera□ 918 181,28 70,10 60 300
Altura▪ 918 4,88 1,89 1 11
Bogotá 918 0,31 0,46 0 1
Regional centro 918 0,33 0,47 0 1
Seguro compuesto 918 0,09 0,29 0 1
Características de los
asegurados en mora
Edad asegurado▪ 918 49,02 12,13 19 79
Género 918 0,47 0,50 0 1
Administrativa 918 0,19 0,39 0 1
Ingreso* 918 8,35 3,57 1,02 23,47
Gasto* 918 8,53 3,63 0,95 22,84
Razón corriente 918 0,48 0,50 0 1
Fuente: Elaboración propia. ▪Valor medido en años. □Valor medido en días. *Valor en cientos de dólares (trm=3357,5).
Niveles de riesgo: Bajo (1), Normal (2), Considerable (3), Alto (4) y Superior (5).
Se observa que la mora toma valores desde menos de 1 hasta 2.146 dólares (USD). Dado
que no hay primas (ni cuotas de estas) con valores inferiores a 1 USD, se podría inferir que
los asegurados realizaron pagos por valores inferiores al estipulado asumiendo un valor
diferente de esta. Lo cual nos permite observar un indicio de que, existe una proporción de
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asegurados que desconocen el valor de la prima que deben asumir o que no contaban con los
recursos suficientes para realizar el pago total.
Las pólizas en mora presentan todos los niveles de riesgo asociados al tomador, con media
de riesgo 2 (normal), la cual contiene el 59.2% de la totalidad. Adicionalmente, se presentan
seguros desde su primer año de renovación hasta 11 renovaciones previas, con una media
aproximada de 5 renovaciones.
Dado que la edad de la cartera oscila entre los 60 y los 300 días, se puede concluir que la
entidad aseguradora ha establecido distintos acuerdos relacionados a la mora en el pago de la
prima, y sus tiempos de cancelación con sus asegurados.
Más del 30% de las pólizas que presentan mora pertenecen al regional centro, de las cuales
casi la totalidad de estás tienen como centro de expedición: Bogotá D.C.
Sólo el 9% de las pólizas de Vida Total que presentan mora, incluyen un valor por prima
de ahorro (opcional para el tomador).
En cuanto a las características demográficas de los tomadores de dichas pólizas, se puede
observar que la mayoría de los asegurados son mujeres (53.5%). En el área administrativa se
desempeñan el 20% de los asegurados. Adicionalmente, el rango de edad se encuentra entre
los 19 y 79 años (con media en 49 años).
El análisis de la razón corriente (RC) expresada como ingreso/gastos, nos permite indicar
que el 47.7% de los asegurados en mora presenta una RC < 1, lo cual sugiere que, para dicha
relación de ingresos del asegurado no es posible pagar los gastos (sin la mora asociada a la
póliza) a los que está obligado. Lo anterior, presenta un indicio de que la fuerza comercial
podría estar perfilando erróneamente al cliente.
La aplicación de la estrategia aplicada al cliente generó la reducción de las tasas de
cancelaciones de pólizas anuales de manera significativa. Si bien, no se logró recaudar la
totalidad de la cartera, sí se consiguió mantener las relaciones entre la compañía y el cliente
mediante el pago de la mora, y las opciones de diferir la deuda o solicitud de una nueva
póliza, lo cual representa un resultado positivo para el área de conservación de clientes y
jurídica.
Los resultados de la aplicación de dicha estrategia se encuentran resumidos en la Tabla 5.
En las columnas se agrupan por los diferentes estados de los seguros de vida, mientras que en
las filas se presentan diferentes paneles que exhiben el mecanismo de contacto aplicado
durante la estrategia, y demás características a destacar de la cartera que hizo parte de esta
estrategia.
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Tabla 5
Resultados de la estrategia aplicada al cliente por estados de las pólizas
Estado
Cancelada Diferida Pago Nueva Póliza Total
N 349 22 495 52 918
(0,38) (0,02) (0,54) (0,06)
Mecanismo Telefónica 202 3 55 6 266
Correo electrónico 147 19 440 46 652
Nivel de riesgo
Bajo 78 6 115 11 210
Normal 220 10 288 25 543
Considerable 48 3 71 8 130
Alto 3 0 7 1 11
Superior 0 3 14 7 24
Altura
1 23 0 9 0 32
2 87 1 8 0 96
3 69 0 0 0 69
4 143 4 28 3 178
5 11 7 151 15 184
6 12 3 145 16 176
7 4 6 119 14 143
>7 0 1 35 4 40
Centro de
expedición
Bogotá D.C. 38 9 219 21 287
Otro 311 13 276 31 631
Área Administrativa 31 4 133 7 175
Otra 318 18 362 45 743
Fuente: Elaboración propia. El valor entre paréntesis (.) corresponde a la proporción.
Como se puede observar, de las 918 pólizas que iban a ser canceladas por parte de la ES,
sólo fueron canceladas el 38%. Adicionalmente, el 54% resultaron amortizadas en un plazo
máximo de 30 días posteriores al contacto. Las otras dos opciones tan sólo representaron el
8% del total.
El mecanismo de contacto vía correo electrónico tiene un efecto significativo sobre la
cartera. Mientras que la vía telefónica no fue suficiente (76% de los asegurados contactados
cancelaron la póliza).
Las cancelaciones de pólizas fueron decrecientes a partir del nivel de riesgo considerable.
De tal manera que, todos los asegurados quienes presentaron el nivel de riesgo más alto
optaron por las demás opciones. Es decir, aquellos con mayores niveles de riesgo son
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racionales y al tener conocimiento de sus probabilidades de sufrir un siniestro, optan por
asumir la mora y mantener el seguro.
Los seguros que se encuentran entre las primeras cuatro renovaciones presentaron
cancelaciones superiores al 70%. A partir de la quinta renovación las tasas de amortización
fueron superiores al 82%, ye ninguna póliza posterior a la séptima renovación fue cancelada.
Esto sugiere que la ES presenta problemas de fidelización del cliente en los primeros años de
vigencia del servicio.
La mayor parte de la cartera con centro de expedición en Bogotá D.C. (76.3%) resultó
amortizada. Los comportamientos en los demás centros de costos fueron semejantes, con una
mayor tendencia hacia las cancelaciones (una diferencia de 5.5 pp).
De los asegurados quienes se desempeñaban en el área administrativa, la mayoría (76%)
pagaron sus obligaciones. Mientras que, el comportamiento en quienes desempeñaban otras
ocupaciones fue semejante, con una diferencia de 5.9 pp en favor de quienes pagaron versus
sus semejantes que cancelaron.
Dado que la ES etiqueta al individuo como alguien que no puede asumir o no desea una
póliza de seguros, el apartado en el cual se le pregunta al cliente la causal de la mora, se
desarrolla con la finalidad de conocer la razón de la omisión del pago de la prima por parte
del tomador del seguro, cuyos resultados se presentan en la Tabla 6.
Tabla 6
Clasificación de las causas de la presencia de la mora según el cliente
Estado
Causal Cancelada Diferida Pago Nueva Póliza Total
N 349 22 495 52 918
Capacidad de pago 244 0 0 37 281
Competencia 85 0 0 0 85
Desconocimiento 13 0 344 0 357
Nueva obligación 7 22 0 15 44
Secundario 0 0 151 0 151
Fuente: Elaboración propia.
De acuerdo con las causales reportadas por los asegurados, un 30.6% de estos indicaron
que no tenían capacidad de pago, de los cuales el 13.2% solicitaron una nueva póliza que se
adecuara a sus recursos. Mientras que, el 24.4% de los clientes quienes cancelaron el seguro
optaron por los productos de la competencia, los cuales representan el 9.3% de la totalidad de
las pólizas en mora.
20
Adicionalmente, el 38.9% de los asegurados indicaron que desconocían que se encontraban
en mora puesto que, habían realizado un pago previamente. Es decir, desconocían el valor real
de la prima a pagar. Este grupo representa el 69.5% de quienes optaron por pagar la
obligación, tan solo el 3.6% de este grupo canceló la póliza.
De aquellos clientes, quienes señalaron como justificación una nueva obligación financiera
(4.8%) la cual los obligó a omitir el pago de la prima, la mitad solicitó diferir la mora.
Mientras que, el 16.4% de los asegurados consideraron el seguro de vida como un bien
secundario, razón por la cual no habían realizado el pago de la obligación. Sin embargo, la
totalidad de estos amortizaron su deuda.
Un análisis por quintiles de mora permitirá analizar la distribución de los resultados de la
estrategia de cartera aplicada al cliente en función de la deuda, con la finalidad de observar si
se presentan diferencias significativas en las decisiones por parte del asegurado.
Tabla 7
Resultados de la estrategia de cartera aplicada al cliente por quintiles de mora
Quintil RC<=1 RC>1 Total
N 480 438 918
I
Cancelada 0 0 0
Diferida 0 0 0
Pago 90 94 184
Nueva Póliza 0 0 0
II
Cancelada 10 2 12
Diferida 0 0 0
Pago 86 86 172
Nueva Póliza 0 0 0
III
Cancelada 88 3 91
Diferida 1 8 9
Pago 3 76 79
Nueva Póliza 0 4 4
IV
Cancelada 102 7 109
Diferida 0 3 3
Pago 0 50 50
Nueva Póliza 0 22 22
V
Cancelada 95 42 137
Diferida 1 9 10
Pago 0 10 10
Nueva Póliza 4 22 26
Fuente: Elaboración propia.
21
La Tabla 7, agrupa los resultados de la estrategia de cartera aplicada al cliente por quintiles
de mora, distribuidos en dos grupos según la razón corriente. En esta se observa que, la
totalidad de los asegurados agrupados en el nivel más bajo de mora pagaron la deuda. En el II
quintil, este grupo representó 93.5%. La mayoría de los clientes que cancelaron el seguro
(83.3%), presentaban una RC<=1.
A partir del III quintil, los efectos de la estrategia de cartera presentaron cambios
variaciones notorias. En donde, las pólizas que resultaron canceladas y pagadas representan el
49.7% y 43,2%, respectivamente. El 96.7% de los clientes que cancelaron presentaban una
RC<=1. Mientras que al menos el 88.9% de quienes presentaban RC>1 difirieron, pagaron o
solicitaron una nueva póliza.
En el IV quintil, los efectos de la estrategia estuvieron mayormente inclinados hacia las
cancelaciones de los seguros, representando el 59.2% del total. Este resultado se debe a que la
totalidad de los clientes con RC<=1 cancelaron los seguros, los cuales representaron el 93.6%.
Adicionalmente, quienes pagaron la mora eran 2 veces más, que aquellos que optaron por las
otras dos opciones (diferir la deuda o solicitar una nueva póliza).
El nivel de deuda más alto se caracterizó por el aumento significativo (49.7 pp) de la
brecha entre las pólizas canceladas, respecto a las demás. En donde, el 74.9% de los
asegurados cancelaron (cerca del 30% presentaban una RC>1). Mientras que el 14.2% (la
gran mayoría de este grupo presentaban una RC>1) solicitaron una nueva póliza.
Estrategia de scoring aplicada a la fuerza comercial
Para este análisis se cuenta con los datos de las características de los gestores, asegurados y
pólizas (ver Anexo 2), pertenecientes a ambos grupos de comparación (tratamiento y control).
En la Tabla 8, resume los datos mencionados previamente respecto a los gestores,
asegurados y las pólizas del producto Vida Total vendidas durante el período de
implementación de la estrategia.
Del primer panel de datos relacionados a las características de los gestores presentados en
la tabla anterior, se observa que el 46.7% de las pólizas fueron vendidas por un gestor que fue
participe del concurso. La mayoría son hombres (53.7%), profesionales (69.7%) y cumplen la
meta establecida mensual (79%) y la categorización promedio fue Plata (cerca del 70%).
El promedio de edad de los gestores es de 26 años, mientras que la antigüedad oscilaba
entre 1 y 7 años. Adicionalmente, se puede indicar que aquellos quienes no cumplieron con la
meta no recibieron ganancias por número de pólizas vendidas, pero sí lo hicieron por el valor
asegurado de las mismas.
22
En el siguiente panel de datos se resumen las características de los asegurados, las cuales
permiten indicar que se vendieron pólizas a todo tipo de clientes, puesto que se encuentran
clientes desde los 18 hasta los 69 años, la proporción de tomadores entre hombres y mujeres
es cercana a la mitad, el 66.5% convive con una pareja, y el nivel educativo tiene una
distribución casi equitativamente entre técnico, profesionales y posgrado. Quienes, a su vez,
presentan ingresos desde un salario mínimo hasta diez millones de pesos, y en promedio
cuentan con tres personas a cargo. Tan solo el 20.5% de clientes, son pensionados.
Finalmente, las características de las pólizas indican que, a mayo de 2017 el 67.4% de las
pólizas se encuentran activas. Estás oscilan entre los 20 y 50 millones de pesos, respecto a su
valor asegurado. Aquellas con valor asegurado de 20 millones representan el 42.9% del total.
Adicionalmente, más de la mitad presentan crecimiento anual. La mayoría de las primas
fueron expedidas con cobro anual (47.7%), y las primas parten desde los 5 hasta los 413
dólares y de 33 a 3.863 dólares, para primas mensuales y anuales, respectivamente. En su
mayoría, las pólizas vendidas presentan un amparo básico (31.1%), y un nivel de riesgo
asociado entre el 1 y 3 (84.9%).
Tabla 8
Características de los gestores, asegurados y pólizas del producto Vida Total
Obs Mean Std. Dev Min Max
Características de los
gestores
Concurso 3942 0,47 0,50 0 1
Edad gestor▪ 3942 26,04 3,77 20 32
Género gestor 3942 0,54 0,50 0 1
Grado instrucción 3942 0,70 0,46 0 1
Antigüedad▪ 3942 4,06 1,76 1 7
Categoría 3942 2,28 0,68 1 3
Meta 3942 0,79 0,41 0 1
Comisión monto* 3942 0,09 0,04 0,04 0,16
Comisión pólizas* 3942 0,64 0,37 0 0,98
Características de los
asegurados
Edad asegurado▪ 3942 43,90 14,69 18 69
Género asegurado 3942 0,51 0,50 0 1
Personas a cargo 3942 3,16 1,98 0 6
Pensionado 3942 0,21 0,40 0 1
Ingreso* 3942 9,35 6,75 2,29 32,78
Estado civil 3942 0,67 0,47 0 1
Nivel educativo 3942 2,91 0,89 1 4
Características de las
pólizas
Activa 3942 0,67 0,47 0 1
Crecimiento 3942 0,54 0,50 0 1
Valor asegurado 3942 31374397 11580810 20000000 50000000
Prima anual* 3942 2,22 3,56 0,33 38,63
Prima mensual* 3942 0,27 0,42 0,05 4,13
Anualidad 3942 0,48 0,50 0 1
Nivel amparo 3942 2,80 1,52 1 5
Nivel riesgo 3942 2,42 1,13 1 5
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Fuente: Elaboración propia. ▪Valor medido en años. *Valor en cientos de dólares (trm=3050,98). Categoría: Bronce (1), Plata
(2) y Oro (3). Nivel educativo: Bachiller (1), Técnico o Tecnólogo (2), Profesional (3) y Posgrado (4). Nivel de amparo:
Básico (1), Indemnización adicional (2), Enfermedades graves (3), Renta hospitalaria (4) y Gastos de accidentes (5). Nivel de
riesgo: Bajo (1), Normal (2), Considerable (3), Alto (4) y Superior (5).
En la Ilustración 4, se puede observar el score de productividad (definido como
) de la fuerza comercial por cada una de las sucursales agrupadas por grupos de
comparación. Según la entidad de seguros, Cartagena y Cali presentan la mayor proporción de
activas en sus respectivos grupos. Sin embargo, Bogotá D.C. y Montería, exhiben mejores
índices que Cali.
A pesar de que Barranquilla y Pereira pertenecen al grupo de tratamiento, el SP presentado
fue inferior al que se presentó en Medellín. De la misma manera, Barranquilla y Bucaramanga
presentaron el índice más bajo.
Ilustración 4. Score de productividad por sucursal y grupos de comparación.
Los resultados de esta estrategia son reportados en la Tabla 9, la cual resume el número de
asesores, ventas y cancelaciones, posterior a la estrategia de scoring aplicada a la fuerza
comercial.
Estos se presentan en dos paneles de datos (filas), los cuales agrupan las diferentes
sucursales de la ES, por los diferentes grupos de comparación (control y tratamiento), en
orden ascendente del IC al interior del grupo.
24
Tabla 9
Número de asesores, ventas y cancelaciones de seguros del producto Vida Total por ciudad expost
Asesores Ventas Cancelados IC
N 43 3.942 1.285 0,33
22 2.098 730 0,35
Sucursales de control
Cali (1) 7 624 195 0,31
Medellín (2) 10 994 327 0,33
Bucaramanga (3) 5 480 208 0,43
21 1844 555 0,30
Sucursales de
tratamiento
Cartagena (2) 3 248 65 0,26
Bogotá D.C. (5) 9 836 229 0,27
Montería (1) 2 160 49 0,31
Pereira (4) 3 236 78 0,33
Barranquilla (3) 4 364 134 0,37
Fuente: Elaboración propia. El valor entre paréntesis (.) corresponde al ranking exante por score de
productividad intragrupo.
Se debe destacar que en el grupo de tratamiento se efectuaron cuatro (4) incorporaciones a
la fuerza comercial (Barranquilla, Bogotá, Cartagena y Pereira), razón por la cual, en el
momento de la implementación de la estrategia, el área comercial estaba conformado por 43
gestores (21 de tratamiento y 22 de control).
Las ventas del producto Vida Total presentaron un crecimiento de 33.6% (respecto al
período anterior). Las sucursales que no fueron intervenidas con el concurso Decameron
exhibieron un crecimiento en las ventas de 44.1% (20.7 pp más que en el grupo de
tratamiento), razón por la cual su representación en las ventas totales (53.2%) es mayor en
este período. La única sucursal que no presentó variaciones en las ventas fue Montería.
Mientras que, Pereira y Medellín presentaron el mayor incremento (62.8% y 56.3%,
respectivamente).
Como se puede observar, el 32.6% de las pólizas han sido canceladas, de las cuales el
56.8% pertenecen al grupo de control. Las sucursales en las cuales se implementó el concurso
Decameron presentaron un IC 4.7 pp menor, respecto al grupo de comparación (significativo
al 0.01).2
2 El resultado de esta diferencia de medias (efecto medio del tratamiento) se calcula teniendo en cuenta que las
varianzas no son iguales.
25
No se presentaron variaciones en el ranking intragrupo respecto al SP, en las sucursales de
control. Sin embargo, todas las sucursales exhibieron una contracción en el índice (2.5 pp en
total), siendo Bucaramanga la que más desmejoró su desempeño (6.8 pp).
Respecto al grupo de tratamiento, solo Pereira (cuarto puesto) no presentó cambios.
Adicionalmente, todas las sucursales mejoraron su SP (12.8 pp en total), siendo Bogotá D.C.,
la que mayor cambio presentó (17.8 pp).
26
Los resultados por individuos de la Tabla 10, permite observar los estados de las pólizas de
Vida Total exante y expost de la estrategia de scoring aplicada a la fuerza comercial por
asesor y grupos de comparación. En esta se pueden apreciar dos paneles agrupados en las
Comisión por monto* Activa Frec. Cancelada Frec. Total Activa Frec. Cancelada Frec. Total
Sucursales de control
Bucaramanga 11,2 245 0,63 141 0,37 386 272 0,57 208 0,43 480
1 9,55 40 0,65 22 0,35 62 50 0,52 46 0,48 96
2 10,04 60 0,70 26 0,30 86 66 0,70 28 0,30 94
3 10,56 41 0,52 38 0,48 79 39 0,39 61 0,61 100
4 10,99 56 0,69 25 0,31 81 65 0,71 27 0,29 92
5 14,62 48 0,62 30 0,38 78 52 0,53 46 0,47 98
Cali 8,34 314 0,72 120 0,28 434 429 0,69 195 0,31 624
1 8,89 52 0,72 20 0,28 72 71 0,77 21 0,23 92
2 9,37 40 0,70 17 0,30 57 58 0,63 34 0,37 92
3 7,90 34 0,65 18 0,35 52 52 0,57 40 0,43 92
4 7,29 40 0,71 16 0,29 56 54 0,57 40 0,43 94
5 10,88 49 0,74 17 0,26 66 71 0,79 19 0,21 90
6 5,01 56 0,79 15 0,21 71 72 0,84 14 0,16 86
7 9,04 43 0,72 17 0,28 60 51 0,65 27 0,35 78
Medellín 9,17 427 0,67 209 0,33 636 667 0,67 327 0,33 994
1 9,63 44 0,69 20 0,31 64 65 0,64 37 0,36 102
2 11,44 49 0,72 19 0,28 68 66 0,63 38 0,37 104
3 13,85 52 0,71 21 0,29 73 81 0,79 21 0,21 102
4 7,85 40 0,67 20 0,33 60 55 0,61 35 0,39 90
5 6,80 51 0,70 22 0,30 73 80 0,78 22 0,22 102
6 13,89 36 0,61 23 0,39 59 58 0,54 50 0,46 108
7 10,30 37 0,65 20 0,35 57 81 0,78 23 0,22 104
8 4,63 39 0,63 23 0,37 62 58 0,71 24 0,29 82
9 6,35 48 0,69 22 0,31 70 71 0,70 31 0,30 102
10 6,98 31 0,62 19 0,38 50 52 0,53 46 0,47 98
Sucursales de tratamiento
Barranquilla 7,74 144 0,59 101 0,41 245 230 0,63 134 0,37 364
1 10,27 44 0,59 31 0,41 75 60 0,60 40 0,40 100
2 6,61 46 0,56 36 0,44 82 57 0,65 31 0,35 88
3 8,16 54 0,61 34 0,39 88 67 0,68 31 0,32 98
4 5,92 46 0,59 32 0,41 78
Bogotá 6,69 430 0,55 354 0,45 784 607 0,73 229 0,27 836
1 7,25 58 0,58 42 0,42 100 73 0,78 21 0,22 94
2 7,22 53 0,56 41 0,44 94 70 0,71 28 0,29 98
3 5,37 65 0,71 27 0,29 92 83 0,88 11 0,12 94
4 7,20 65 0,52 59 0,48 124 62 0,61 40 0,39 102
5 5,00 54 0,59 37 0,41 91 66 0,79 18 0,21 84
6 6,84 56 0,59 39 0,41 95 76 0,78 22 0,22 98
7 7,86 40 0,41 57 0,59 97 64 0,76 20 0,24 84
8 7,42 39 0,43 52 0,57 91 39 0,48 43 0,52 82
9 6,04 74 0,74 26 0,26 100
Cartagena 5,58 99 0,61 62 0,39 161 183 0,74 65 0,26 248
1 4,20 53 0,63 31 0,37 84 61 0,74 21 0,26 82
2 8,27 46 0,60 31 0,40 77 59 0,72 23 0,28 82
3 4,27 63 0,75 21 0,25 84
Montería 8,04 100 0,63 60 0,38 160 111 0,69 49 0,31 160
1 7,35 42 0,62 26 0,38 68 54 0,66 28 0,34 82
2 8,74 58 0,63 34 0,37 92 57 0,73 21 0,27 78
Pereira 5,84 80 0,55 65 0,45 145 158 0,67 78 0,33 236
1 7,64 44 0,59 31 0,41 75 57 0,71 23 0,29 80
2 5,49 36 0,51 34 0,49 70 53 0,68 25 0,32 78
3 4,40 48 0,62 30 0,38 78
1 2
Estado de las pólizas de Vida Total ExAnte y ExPost de la estrategia de scoring aplicada a la fuerza comercial por asesor y grupos de comparación
Tabla 10
Fuente: Elaboración propia. *Valor en cientos de dólares (trm=3050,98). (1) Estado de las pólizas vendidas ExAnte al tratamiento; (2) Estado de las pólizas vendidas
ExPost al tratamiento.
27
columnas, en el primero se resume los resultados presentados en las sucursales de control y en
el segundo los de tratamiento.
Por otro lado, en las filas se exhiben las comisiones totales por el valor asegurado que
percibieron los gestores comerciales, las cuales varían mes a mes por la categoría del gestor,
el valor y la cantidad de las pólizas. Posteriormente se encuentran dos paneles adicionales de
datos. El primero, presenta el estado de las pólizas (activas o canceladas) exante al
tratamiento, mientras que el segundo exhibe los mismos en el período expost.
El primer panel de datos en el cual se resumen los resultados individualizados de los
gestores pertenecientes al grupo de control de los cuales se puede observar que, aquellos
gestores de la sucursal de Bucaramanga quienes presentaron un mayor incremento en las
ventas (mayores al 25%) exhibieron una caída del SP en 11.3 pp en promedio.
En la sucursal de Cali se presentan resultados semejantes, aquellos quienes presentaron
mayores incrementos en las ventas (mayores al 60%) exhibieron una caída del SP en 10 pp en
promedio. Los demás gestores presentaron una mejoría promedio de 4.8 pp (salvo un gestor
quien presentó un retroceso en el SP de 6.3 pp).
Mientras que, en Medellín aquellos gestores quienes presentaron incrementos en las ventas
superiores al 50%, exhibieron una contracción en el índice de 7.1 pp en promedio, excepto
por un gestor (mejora del SP de 13 pp). Los demás presentaron un aumento en el scoring de
6.4 pp en promedio.
Los resultados de este primer panel muestran que, aquellos gestores pertenecientes al
grupo de control quienes presentaron mayores incrementos en las ventas respecto a sus pares
(gestores de la misma sucursal), fueron quienes exhibieron retrocesos en el SP, fomentando
de esta manera la caída del scoring en este grupo.
El segundo panel de datos en el cual se resumen los resultados individualizados de los
gestores pertenecientes al grupo de tratamiento se puede observar que, de aquellos vinculados
a la sucursal de Barranquilla, gestor que presentó un mayor incremento en las ventas fue
quien exhibió el menor incremento en el SP. Adicionalmente, las ventas del gestor adicional
representaron el 21.4% de las ventas de la sucursal (78 pólizas), presentando a su vez el mejor
SP.
En la sucursal de Bogotá D.C., quienes presentaron una contracción en sus ventas
exhibieron un aumento del SP de 17.4 pp en promedio. Mientras que, aquellos que
incrementaron sus ventas presentaron un aumento de 0.3 pp menos. Las ventas del gestor
adicional ocuparon el segundo lugar dentro de las ventas totales de la sucursal, representando
el 12% y un scoring superior al promedio de sus demás compañeros.
28
En Cartagena, no hubo una diferencia significativa entre el cambio en el SP del asesor que
incrementó sus ventas y quién las disminuyó. El aumento del SP promedio fue de 11.8 pp.
Adicionalmente, las ventas del gestor adicional ocuparon el primer lugar dentro de las ventas
totales de la sucursal, representando el 33.9% y un scoring superior al promedio de sus demás
compañeros.
Mientras que, en Montería dicha diferencia si fue significativa (5.9 pp entre ambos), a
favor de quien disminuyó sus ventas. El índice presentó una mejoría promedio de 7.1 pp,
respecto al período anterior.
Finalmente, aquellos pertenecientes a la sucursal de Pereira presentaron un aumento
promedio en sus ventas y el score en 9 pp y 14.6 pp, respectivamente. El aumento en el índice
fue mayor en 3.9 pp, para aquel gestor con mayor crecimiento en las ventas. Las ventas del
gestor adicional representaron el 33.1% y el SP más alto de esta sucursal.
Los resultados del segundo panel muestran que, aquellos gestores pertenecientes al grupo
de tratamiento quienes presentaron mayores incrementos en las ventas respecto a sus pares
(gestores de la misma sucursal), fueron quienes exhibieron menores aumentos en el SP. A
diferencia de los gestores pertenecientes al grupo de control, ninguno de estos presentó
retrocesos en el scoring, fomentando de esta manera la brecha del SP entre los dos grupos de
comparación.
Con base a los resultados individuales presentados en la Tabla 10, se puede indicar que se
han replicado los resultados encontrados por Presslee et al. (2013): i) las recompensas no
monetarias tienen efectos positivos sobre el scoring de las pólizas, pero llevaron a que los
gestores se establecieran metas más fáciles, afectando negativamente al rendimiento (seguros
vendidos del grupo de tratamiento respecto el crecimiento del sector en dichas ciudades,
versus el comportamiento de las ventas en el grupo de control); y ii) en aquellos gestores con
una expectativa razonable de logro de metas, las recompensas en efectivo (comisiones por
monto) tuvieron efectos significativos en el desempeño (mayor incremento en las ventas en el
grupo de control).
Finalmente, se observa como las conclusiones alcanzadas por Matsumura y Kobayashi
(2008), se expresan en las comisiones por monto (valor asegurado) de los gestores. En estas
se observa que, aquellos gestores quienes recibieron el beneficio de ser partícipes del
concurso Decameron presentaron reducciones en sus pagos salariales, debido a la menor
cantidad de pólizas vendidas durante el período de estudio. Por lo tanto, resultó posible
reducir los pagos salariales introduciendo un beneficio, aun cuando el mecanismo de acceso a
este se encuentre bajo incertidumbre (sorteo).
29
3.3 Hipótesis
Con base en los resultados empíricos respecto a los mecanismos de interacción con el
cliente y las decisiones de los individuos expresados en el trabajo de Escobar et al. (2014), los
autores de este trabajo pretenden evaluar la solución al problema de cartera planteado
anteriormente, mediante la definición de la siguiente hipótesis:
Hipótesis 1: el ofrecimiento de información personalizada a través de mecanismos
electrónicos al asegurado mitiga la cartera y las cancelaciones de las pólizas de seguros de
vida.
En relación con la teoría de los incentivos, las decisiones bajo incertidumbre y los
resultados presentados por Presslee et al. (2013), se evaluará la solución al problema del
scoring de productividad, mediante la definición de la siguiente hipótesis:
Hipótesis 2: la implementación de concursos con incentivos no monetarios con ganancia
bajo incertidumbre (sorteo), no representan un incentivo suficiente para mitigar las
cancelaciones durante el primer año de vigencia de las pólizas de seguros de vida
(partiendo de la racionalidad de los individuos).
3.4 Metodología de análisis aplicada
Siguiendo a Escobar et al. (2014) y Presslee et al. (2013), con la finalidad de analizar los
efectos de los mecanismos de contacto electrónico personalizado e incentivos no monetarios
sobre la gestión de la cartera y la productividad laboral, se evaluarán los resultados de las
estrategias implementadas por la compañía de seguros mediante dos modelos de predicción de
probabilidades. Por lo tanto, se implementará el modelo Logit Multinomial (para la estrategia
de cartera aplicada al cliente) y el modelo Probit por Máxima Verosimilitud (para la estrategia
de scoring aplicada a la fuerza comercial).
Modelo Logit Multinomial – Estrategia de cartera aplicada al cliente
Partiendo de las alternativas que le brinda la ES al asegurado en la estrategia de
recuperación de cartera (cancelar, diferir, pagar o solicitar una nueva póliza), se estable un
modelo Logit Multinomial con la finalidad de evaluar la probabilidad de que una póliza del
producto Vida Total sea cancelada, frente a las demás alternativas. Es decir, se evaluará este
modelo bajo la probabilidad de ocurrencia de la acción sobre el seguro, proveyendo un
análisis de la efectividad de la estrategia implementada sobre todos los clientes que
30
presentaban mora, y estaban próximas a ser canceladas por incumplimiento del asegurado,
mediante las probabilidades de selección de las alternativas disponibles.
La especificación del modelo se desarrolla siguiendo los trabajos previos de McFadden y
Zarembka (1974), quienes muestran que el modelo de utilidad aleatoria conduce al modelo
logit, si los errores siguen una distribución Weibull. En donde, la diferencia entre dos
variables aleatorias con distribución Weibull siguen una distribución logística.
Muchos estudios se basan en conjuntos de información que se refieren a variables de caso
específico, debido a que las variables explicativas son observadas solo para la alternativa
seleccionada. En este caso el modelo más simple es el Modelo Logit Multinomial. Así, la
información varía a través de los individuos y no a través de las alternativas (Cameron y
Trivedi, 2015).3
En este caso específico, el modelo de utilidad aleatoria se construye como un modelo Logit
Multinomial dado que, la información varía a través de los individuos (como el mecanismo de
contacto aplicado, valor y la edad de la mora, género, ingresos, etc.) y no de las alternativas
de selección (acción sobre la póliza seleccionada por el asegurado).
La aplicación de este modelo implica establecer una base contra la cual se puedan
comparar los resultados obtenidos, para lograr alcanzar la identificación del modelo. La
restricción utilizada usualmente en la literatura es que . En donde, el Beta asociado a
dicha alternativa es denominada la categoría base, y la literatura indica que esta será aquella
con mayor ocurrencia.
De las alternativas de selección que se presentan, si bien no es la que se da con mayor
frecuencia (15.9 pp por debajo de Pago), la alternativa Cancelada es la categoría de interés.
Por tal motivo, el análisis de la estrategia de cartera aplicada al cliente usará esta alternativa
como la base. Sin embargo, tal y como se reporta en el Anexo 3, al momento de realizar las
estimaciones variando la categoría base, consta que no existen diferencias en la significancia
de los regresores entre las dos alternativas más representativas (cancelada y pagada).
La probabilidad de que la variable dependiente que alude al motivo de búsqueda sea igual
a cualquier respuesta j a excepción de la respuesta de referencia (cancelada), está dada por la
siguiente ecuación de regresión:
∑
(1)
3 Para ampliar la explicación anterior y los desarrollos posteriores, consultar: Cameron, A. C., & Trivedi, P. K.
(2005). Microeconometrics: methods and applications (pp. 490-527). Cambridge university press.
31
Mientras que, la probabilidad para la respuesta tomada como referencia está dada por la
siguiente ecuación:
∑
(2)
Donde, el mecanismo (llamada telefónica o correo electrónico) es la estrategia que la ES
implementó para gestionar la cartera, y lo conforman un conjunto diferente de variables,
tales como: razón corriente, ingreso, área de ocupación laboral del asegurado, valor de la
cartera, antigüedad de la póliza, nivel de riesgo, tipo de seguro y ciudad de expedición de la
póliza.
Para probar la hipótesis 1 se estima el modelo descrito previamente, en el que se evalúa la
selección por parte del individuo entre las alternativas disponibles, en función del tratamiento
o mecanismo aplicado en la gestión de la cartera y algunas variables de control.
Si el asociado al mecanismo en la ecuación (2) es positivo y estadísticamente
significativo, implica que recibir el correo electrónico aumenta las probabilidades de
pagar, diferir o solicitar una nueva póliza, respecto a cancelarla.
Mientras que, en caso de ser negativo y estadísticamente significativo, expresa que recibir
el correo electrónico disminuye las probabilidades de las demás alternativas, respecto a
cancelarla.
La muestra de estimación contiene las 918 observaciones para las que la variable
dependiente es una alternativa de selección múltiple, que explica la acción que ha tomado el
asegurado respecto a la póliza en mora. Se debe mencionar que todos los tomadores del
seguro quienes recibieron cualquiera de los dos mecanismos, fueron contactados por la ES y
efectuaron el pago o realizaron algún acuerdo de pago (dicho resultado se presentó incluso
para los casos en los que optaron por cancelar la póliza).
Modelo Probit – Estrategia de scoring aplicada a la fuerza comercial
Partiendo del concurso Decameron en algunas sucursales que ejecuta la ES en la estrategia
de scoring aplicada a la fuerza comercial, se estable un modelo Probit con la finalidad de
evaluar la probabilidad de que una póliza del producto Vida Total sea cancelada. Es decir, se
evaluará este modelo bajo la probabilidad de ocurrencia del estado del seguro proveyendo un
análisis de la efectividad de la estrategia implementada sobre los gestores, mediante las
probabilidades de ocurrencia (cancelar o preservar) por parte de los asegurados respecto al
servicio adquirido.
32
En este caso específico, dado que la probabilidad de que el evento E (cancelación de la
póliza) ocurra no puede ser estimado con confianza utilizando la proporción de muestra, se
llevará a cabo la estimación del modelo Probit por Máximo Verosimilitud a través del cual, se
evalúa la probabilidad de que una póliza nueva del producto Vida Total sea cancelada por el
cliente o no. Suministrando un análisis de la efectividad de la estrategia implementada sobre
los gestores pertenecientes a las sucursales del grupo de tratamiento que comercializan el
producto Vida Total, comparando sus resultados frente a aquellos pertenecientes a las
sucursales que no recibieron el beneficio del concurso Decameron. Este modelo de respuesta
binaria, toma valores de 1 para aquellas pólizas que se encuentren Activas y 0 para las
Canceladas.
Respecto a la especificación del modelo que se aplica para analizar los efectos de la
estrategia aplicada al gestor comercial, se partirá del modelo de probabilidad lineal, en el que
la probabilidad de que el seguro de vida se encuentre cancelado es una función lineal del
tratamiento y algunas variables de control.
| (3)
Donde G es una función que toma valores estrictamente entre cero y uno ,
para todos los números reales z. Esto asegura que las probabilidades de respuestas estimadas
estén entre cero y uno. Posteriormente, se desarrollará la máxima verosimilitud del modelo
Probit, aplicando el método de optimización de Newton Raphson.4
Donde lo conforman un conjunto diferente de variables, tales como: la participación al
concurso, nivel académico y antigüedad del gestor; ingresos, edad, estado civil y laboral del
asegurado; cobertura, periodicidad de pago y descuento de la prima por valoración médica, y
la razón prima (definida como la prima sobre los ingresos del individuo).
Para probar la hipótesis 2 se estima el modelo descrito previamente, en el que se evalúa la
probabilidad de ocurrencia de cancelación o no de la póliza, en función de que el gestor haya
sido participe del concurso Decameron y algunas variables de control.
Si el asociado al concurso en la ecuación (3) es positivo y estadísticamente significativo,
implica que ser partícipe de un incentivo no monetario con ganancia bajo incertidumbre
aumenta la probabilidad de que el seguro de vida se encuentre activo.
Mientras que, en caso de ser negativo y estadísticamente significativo, evidencia que ser
partícipe del concurso aumenta la probabilidad de que esté cancelada. 4 Para ampliar la explicación anterior y los desarrollos posteriores, consultar: Wooldridge, J. M. (2006). Modelos
de variable dependiente limitada y correcciones a la selección muestral. En J. M. Wooldridge (Cuarta ed.), Introducción a la econometría: un enfoque moderno (pp. 575-587). México D.F., México: Cengage Learning Editores
33
La muestra de estimación contiene 3942 observaciones para las que la variable dependiente
es un estado binario, que indica si la póliza vendida se encuentra activa o cancelada. Los
resultados demuestran que el efecto de ser partícipe de un concurso de incentivos no
monetarios con ganancia bajo incertidumbre aumenta la probabilidad de que el seguro adquirido
por el cliente se encuentre activo.
Teniendo en cuenta la limitación de esta estrategia descrita previamente (p.15), se busca
establecer el mayor control posible con la finalidad de brindar validez a los resultados del
efecto del tratamiento sobre el scoring de productividad. Por lo tanto, se realizará una
diferencia de medias alternativa entre aquellas sucursales de los grupos de comparación
(tratamiento y control) que presentan características semejantes respecto a cantidad de
asesores comerciales, participación en el mercado (participación de la ES en el mercado
local), competencia del mercado (número de entidades aseguradoras con el producto de
seguro de vida) y tamaño del mercado (recaudo de primas de seguros de vida por ciudad),
exante a la aplicación de la estrategia por parte de la compañía.
Tabla 11
Características exantes de gestores, participación, competencia y tamaño del mercado por sucursales
Gestores Participación Competencia Tamaño*
Bogotá D.C. (T) 8 0,35 18 76.349
Cali (C) 7 0,06 15 51.578
Medellín (C) 10 0,06 17 50.637
Bucaramanga (C) 5 0,16 14 9.942
Barranquilla (T) 3 0,13 16 9.940
Pereira (T) 2 0,04 12 6.377
Cartagena (T) 2 0,02 12 4.382
Montería (T) 2 0,05 8 3.292
Fuente: Elaboración propia. *Valor en dólares (trm=3050,98). (C) Posterior sucursal de control. (T) Posterior
sucursal de tratamiento.
De acuerdo con la Tabla 11, las sucursales de Bucaramanga (control) y Barranquilla
(tratamiento) podrían resultar ser grupos de comparación adecuados. Si bien tanto la
participación como el tamaño del mercado sugieren que Bogotá y Medellín no son grupos
semejantes, entre ambos representan más del 46% de la muestra total de los datos del período
de estudio, por lo tanto, sería interesante evaluar el efecto del tratamiento incluyendo estas
dos sucursales.
Como resultado de lo anterior, se realizarán las siguientes tres estimaciones: (1) evalúa el
efecto del tratamiento únicamente con las sucursales de Barranquilla y Bucaramanga; (2)
34
incluye en el análisis las sucursales de Bogotá y Medellín; y (3) ejecutado con la totalidad de
la muestra disponible.
4. Resultados
Los resultados serán presentados en dos secciones, las cuales corresponden a las diferentes
estrategias de implementadas en la ES.
4.1 Estrategia de cartera aplicada al cliente
Por medio de la evaluación de la probabilidad de que la póliza sea cancelada frente a las
demás alternativas se determina que, diferir la mora y solicitar una nueva póliza no son
representativas del total de la muestra, razón por la cual, las estimaciones respecto a estas dos
alternativas carecen de significancia al momento de determinar los efectos del conjunto de
factores empleados en el análisis. La estimación de la probabilidad de elección de las
alternativas de la Tabla 12 resume únicamente la probabilidad de aumentar o disminuir la
ocurrencia del pago, respecto a cancelar la póliza (primera columna), y el tamaño del efecto
de cada variable sobre la probabilidad de cancelar el seguro de vida (segunda columna).
Aquellos clientes del área administrativa quienes gestionan su cartera vía correo
electrónico y su póliza fue radicada en Bogotá D.C., experimentan un rechazo hacia la
alternativa de cancelar la póliza en 16.3 pp en promedio. Adicionalmente, un aumento en su
ingreso real de 100 dólares implica la disminución de la misma probabilidad (cancelar) en
17.5 pp, lo cual explica el efecto de la razón corriente (ingresos/gastos), exhibiendo que entre
mayores recursos dispongan los clientes, escogerán con una mayor probabilidad preservar el
seguro de vida. El valor de la mora tiene un papel importante en la elección de la acción a
ejecutar por parte del asegurado puesto que, un aumento de cada 100 dólares acarrea un
aumento en la probabilidad de rescindir de la póliza en 34.9 pp, y dado que el hecho de que el
cliente cuente con un seguro compuesto (cuota de ahorro) se traduce en un mayor valor de la
deuda, esta característica de la póliza fomenta las cancelaciones de las mismas con un efecto
de 17.1 pp. Finalmente, se exhibe que tanto las renovaciones como el nivel de riesgo
fomentan la decisión por parte del asegurado de conservar del seguro, a medida en que estás
son mayores.
Tabla 12
Estimación del modelo logit multinomial para la acción sobre la póliza - Categoría base: Cancelada
Pago Efectos Marginales
Mecanismo 1,87 -0,20
(0,50)*** (0,07)***
35
Razón corriente 5,97 -0,62
(0,74)*** (0,12)***
LnIngreso 1,84 -0,18
(0,51)** (0,06)***
Administrativa 1,29 -0,13
(0,62)** (0,07)***
LnCartera -3,52 0,35
(0,35)*** (0,07)***
Altura 1,25 -0,13
(0,16)*** (0,03)***
Nivel de riesgo 0,68 -0,08
(0,26)*** (0,03)***
Seguro compuesto -1,66 0,17
(0,78)** (0,09)***
Bogotá D.C. 1,57 -0,16
(0,53)*** (0,06)***
Intercepto -15,77
(1,75)***
F 0.000
Pseudo R2 0.745
N 918
Fuente: Elaboración propia. Esta estimación se realiza teniendo como categoría base Cancelada. El valor entre
paréntesis (.) corresponde al error estándar. Nivel de riesgo: Bajo (1), Normal (2), Considerable (3), Alto (4) y
Superior (5).
*significativo al 0.1 **significativo al 0.05 ***significativo al 0.01
Se debe resaltar que el efecto del nivel de riesgo de ocurrencia de un siniestro es
significativo al 0.01 respecto a cancelar la póliza, pero no es significativo respecto a pagar la
mora. Debido a que cerca de la mitad de los asegurados con un mayor nivel de riesgo (que a
su vez pertenecían al quintil de mora más alto), en caso tal de no cancelar la póliza optaban
por diferir la mora o solicitar una nueva póliza, lo cual le restó significancia al efecto de la
alternativa de pagar la obligación.
4.2 Estrategia de scoring aplicada a la fuerza comercial
La estimación de la probabilidad de ocurrencia del estado (activa o cancelada) del seguro
de la Tabla 13 resume la probabilidad de conservar la póliza, respecto a prescindir de la
misma (primera columna), y el tamaño del efecto de cada variable sobre la probabilidad de
cancelar el seguro de vida (segunda columna), en cada una de las estimaciones planteadas
previamente (p.32).
Tabla 13
Estimación del modelo probit por máxima verosimilitud para el estado de la póliza
(1) (2) (3)
Activa EM Activa EM Activa EM
36
Concurso 0,49 0,12 0,35 0,09 0,23 0,06
(0,13)*** (0,03)*** (0,07)*** (0,02)*** (0,06)*** (0,01)***
Grado de instrucción 0,05 0,11 -0,22 -0,05 -0,18 -0,05
(0,12) (0,03) (0,07)*** (0,02)*** (0,06)*** (0,01)***
Antigüedad 0,10 0,02 0,08 0,02 0,05 0,01
(0,04)*** (0,01)*** (0,02)*** (0,01)*** (0,02)*** (0,00)***
LnIngreso 1,18 0,28 0,99 0,24 1,44 0,36
(0,50)** (0,12)** (0,25)*** (0,06)*** (0,21)*** (0,05)***
LnIngreso^2 -0,21 -0,05 -0,21 -0,05 -0,32 -0,08
(0,12)* (0,03)* (0,06)*** (0,02)*** (0,05)*** (0,01)***
Estado civil 1,84 0,43 1,66 0,41 1,65 0,41
(0,13)*** (0,02)*** (0,07)*** (0,01)*** (0,06)*** (0,01)***
Edad asegurado^2 -0,01 -0,01 -0,01 -0,01 -0,01 -0,01
(0,00)*** (0,00)*** (0,00)*** (0,00)*** (0,00)*** (0,00)***
Pensionado 0,55 0,13 0,59 0,14 0,53 0,13
(0,21)*** (0,05)*** (0,12)*** (0,03)*** (0,09)*** (0,02)***
Nivel amparo -0,02 -0,01 0,05 0,01 0,04 0,01
(0,04) (0,01) (0,02)** (0,01)** (0,02)** (0,00)**
Anualidad 0,62 0,14 0,40 0,10 0,40 0,10
(0,13)*** (0,03)*** (0,07)*** (0,02)*** (0,05)*** (0,01)***
Valoración médica 0,81 0,19 0,79 0,19 0,66 0,16
(0,13)*** (0,03)*** (0,07)*** (0,02)*** (0,06)*** (0,01)***
Razón prima 0,04 0,01 0,02 0,01 0,01 0,01
(0,02)** (0,00)** (0,01)** (0,00)** (0,01)** (0,00)**
Intercepto -3,23 -2,40 -2,39
(0,55)*** (0,23)*** (0,22)***
F 0.000 0.000 0.000
Pseudo R2 0.381 0.312 0.294
N 844 2674 3942
Fuente: Elaboración propia. El valor entre paréntesis (.) corresponde al error estándar. (1) Evalúa el efecto del tratamiento
únicamente con las sucursales de Barranquilla y Bucaramanga; (2) Incluye en el análisis las sucursales de Bogotá y Medellín;
y (3) Ejecutado con la totalidad de la muestra disponible. EM: Efecto marginal. Nivel de amparo: Básico (1), Indemnización
adicional (2), Enfermedades graves (3), Renta hospitalaria (4) y Gastos de accidentes (5).
*significativo al 0.1 **significativo al 0.05 ***significativo al 0.01
La Tabla 13 indica que, a medida que se van adicionando al análisis las sucursales que son
menos comparables entre si, se presenta una caída generalizada del tamaño del efecto tanto
del concurso Decameron como de todas los demás regresores, jalonado por el hecho de que
Bucaramanga fue la sucursal con menor scoring de productividad. Sin embargo, con la
inclusión de estas sucursales, algunas de las variables que en la estimación inicial carecían de
significancia, en las estimaciones posteriores la alcanzaron (el nivel educativo del gestor y la
cobertura de la póliza).
De acuerdo con la estimación tres (3), aquellas pólizas que fueron vendidas por un gestor
que pertenece a una sucursal en la cual se ejecuta el concurso Decameron presentaran una
mayor probabilidad (5.7 pp) de mantenerse activas durante el primer año de vigencia de la
37
póliza. La antigüedad del gestor en la compañía resulta ser más eficiente a la hora de mejorar
el scoring de productividad de la sucursal que, el hecho de que sea profesional puesto que, en
este último caso representa una propensión de 4.5 pp a que los clientes rescindan de los
seguros que vende. Este efecto podría deberse a que los gestores con estos perfiles podrían
estar más enfocados en sus retornos monetarios, dada una mayor inversión en su educación.
Mientras que, un técnico o tecnólogo se podría enfocarse en informar acerca de los beneficios
que le otorga al cliente la póliza, fomentando que está se mantenga vigente. De tal manera
que, entre mayor experiencia posea el empleado, mayor conocimiento tendrá el servicio y por
ende podrá ejercer de mejor manera la venta de la póliza.
Adicionalmente, un aumento en su ingreso real de 100 dólares implica la disminución de la
probabilidad de que el cliente cancele el seguro en 36 pp (pero a partir de determinado nivel
de ingresos los asegurados optan por rescindir del seguro adquirido), lo cual explica el efecto
de la razón prima (prima/ingresos), exhibiendo que entre mayores recursos dispongan los
clientes, decidirán con una mayor probabilidad mantener el seguro de vida. Adicionalmente,
entre mayor es la prima asociada a un mayor valor asegurado, es preferible mantener la
póliza. Lo cual explica el por qué los seguros que más se cancelan son aquellos cuyo valor
asegurado es el más bajo (20 millones).
Aquellos asegurados quienes sostienen una sociedad conyugal son los más propensos a
conservar su póliza. Esto podría deberse a que, son conscientes de los compromisos
adquiridos con su pareja (racionales), y optan por estar cubiertos ante la ocurrencia de un
siniestro. Sin embargo, a partir de los 60 años la demanda por seguros cae junto con el score,
presentando un índice de cancelaciones del 34,1% (ver Ilustración 5). Adicionalmente, los
asesores tendrían incentivos a ofrecer los seguros en zonas en donde la población es más
joven, puesto que saben que la compañía no asegura a personas a partir de los 69 años, ni con
preexistencias. Sin embargo, cuando el asegurado está pensionado y logra adquirir un seguro
opta por conservarlo puesto a que su propensión a sufrir un siniestro (enfermedad, accidente,
etc.) es mayor. Es decir, valoran más las pérdidas asociadas a no contar con la póliza, y en una
menor manera a no contar una póliza integral (mayores niveles de amparo).
38
Ilustración 5. Pólizas vendidas y estados por rangos de edad del asegurado.
Finalmente, aquellas pólizas con periodicidad anual sobre las cuales, el cliente optó por el
descuento por valoración médica presentan una mayor probabilidad de continuar activas. Este
resultado se debe en primer lugar, a que evitan problemas de procrastinación del pago de la
prima o problemas futuros (corto plazo) de capacidad de pago, y valoran mucho el descuento
al que accedieron por los exámenes médicos, de tal manera que si cancelan la póliza tendrían
una percepción de pérdida mayor.
Los resultados permiten observar que el efecto del concurso es significativo bajo una
confianza del 95%. La participación en el concurso Decameron por parte del gestor aumenta
la probabilidad de que el asegurado realice el pago de la prima, con la finalidad de
preservarla. Las diferencias de medias cuando se realizan las tres diferentes estimaciones,
equivalen a 6.5 pp, 5.5 pp y 4.7 pp., respectivamente.
39
4.3 Efectos heterogéneos
Los resultados de análisis por género de la Tabla 14 sugieren que, el efecto del concurso
sobre la probabilidad de que la póliza se encuentre activa es mayor cuando los gestores son
femeninos. Adicionalmente, el nivel académico, la antigüedad y la razón prima tienen efectos
significativos, si los gestores son hombres. Mientras que, la cobertura lo es cuando los
gestores son mujeres.
Tabla 14
Estimación del modelo probit por máxima verosimilitud para el estado de la póliza por género
(1) (2)
Activa
Concurso 0,194 0,227
(0,070)*** (0,101)**
Grado de instrucción -0,359 -0,001
(0,077)*** (0,091)
Antigüedad 0,075 0,030
(0,024)*** (0,025)
LnIngreso 1,326 1,587
(0,284)*** (0,315)***
LnIngreso^2 -0,293 -0,358
(0,070)*** (0,080)***
Estado civil 1,660 1,643
(0,078)*** (0,082)***
Edad asegurado^2 -0,001 -0,001
(0,001)*** (0,000)***
Retirado 0,503 0,536
(0,127)*** (0,137)***
Nivel amparo 0,020 0,067
(0,024) (0,028)**
Anualidad 0,289 0,492
(0,072)*** (0,085)***
Valoración médica 0,808 0,499
(0,081)*** (0,085)***
Razón prima 0,011 0,024
(0,005)* (0,128)
Intercepto -2,321 -2,608
(0,303)*** (0,338)***
F 0.000 0.000
Pseudo R2 0.304 0.294
N 2116 1826
Fuente: Elaboración propia. (1) Estimación del modelo probit para los gestores masculinos; (2) Estimación
del modelo probit para los gestores femeninos. El valor entre paréntesis (.) corresponde al error estándar.
Nivel de amparo: Básico (1), Indemnización adicional (2), Enfermedades graves (3), Renta hospitalaria (4)
y Gastos de accidentes (5).
*significativo al 0.1 **significativo al 0.05 ***significativo al 0.01
40
La exploración de la heterogeneidad del efecto de tratamiento incluyendo interacciones de
los tratamientos, y algunas variables relevantes permite indicar que se aprecia un aumento de
la probabilidad de que la póliza vendida se encuentre activa, si el gestor masculino pertenece
al grupo de tratamiento.
En los tres primeros años de antigüedad del gestor en la compañía se observa que, en los
dos primeros años disminuye la probabilidad de que la póliza se encuentre activa
(significativos al 0.1 y 0.01, respectivamente), mientras que en el tercer año el efecto es
contrario (significativo al 0.05), si el gestor concursa. Adicionalmente, si el gestor tiene un
nivel académico técnico o tecnológico y pertenece al grupo de tratamiento, dicha probabilidad
crece (significativo al 0.05).
Finalmente, respecto a las características de la póliza se encuentra que, si esta categorizada
con un nivel de riesgo normal y el gestor que vendió la póliza no concursa, aumenta la
probabilidad de que el seguro de vida se encuentre vigente (significativo al 0.1). Mientras
que, la disminuye en caso de presentar un perfil alto (significativo al 0.05).
La contratación de cuatro gestores nuevos (todos ellos en sucursales tratadas) al momento
de la implementación de la estrategia de scoring aplicada a la fuerza comercial, requiere
analizar si se presentan variaciones en los efectos sobre el estado de las pólizas controlando
por la antigüedad de los gestores. Los resultados indican que, aquellos gestores cuya
antigüedad es diferente de un año presentan los mismos efectos del tratamiento, con mínimas
variaciones en la magnitud. Por lo tanto, no hay evidencia de variaciones en la estimación
respecto a este grupo.
4.4 Alcances, limitaciones y consideraciones
La validez de los resultados de estas estrategias implementadas por la Entidad de Seguros
cuenta con una limitación basada en que los mercados de las sucursales tratadas y controladas
en la estrategia de scoring aplicada a la fuerza comercial, no son comparables entre sí, puesto
que cuentan con características diferentes. Es decir, al tratarse de un cuasi – experimento no
se llevó a cabo la aleatorización balanceada de los grupos de comparación.
Por lo tanto, el hecho de que los gestores comerciales totalizados por grupos de
comparación no presenten diferencias significativas, no implica que los resultados sean los
mismos cuando se aplique en las demás sucursales. Además, se debe destacar que el
coeficiente de variación del efecto del tratamiento dentro de las sucursales tratadas y
controles, no son iguales (mayor en el primer grupo).
41
Un análisis de la cartera y la frecuencia de cancelaciones de la compañía sugiere que existe
un problema en el proceso de postventa y/o en la relación empresa – cliente, que fomenta la
mora y las cancelaciones de las pólizas. Lo cual explicaría que el 9.3% de los clientes en
mora, hayan optado por adquirir un seguro con la competencia.
Se requiere examinar la estrategia de scoring aplicada a la fuerza comercial en la totalidad
de las sucursales (actualmente ejecutándose), con la finalidad de observar si dichos cambios
en la productividad de los gestores, se debió a sus cambios en la gestión fomentada por el
incentivo no monetario con ganancia bajo incertidumbre, a los resultados de un período
atípico, o por un efecto hawthorne que permita explicar el comportamiento irracional de los
gestores.
Se sugiere que este resultado representa un comportamiento irracional sobre las ventas
puesto que, en caso de realizar las colocaciones de los seguros de la misma manera previa al
tratamiento, los incentivos monetarios (comisiones) les brindan a los gestores un mayor valor
esperado que ser partícipes de una ganancia vía sorteo (ganancia bajo incertidumbre).
Adicionalmente, es posible que aun con la pérdida de boletas del concurso debido a las
cancelaciones de los seguros logren conservar algunas que les permitan ser partícipes del
sorteo, y tener posibilidades de hacerse tanto con las comisiones, como con el paquete
Decameron.
Según Becker (1976), en la teoría de la elección racional, los individuos tienen
preferencias estables y maximizan su beneficio. Por lo tanto, un individuo que tiene
preferencias por las ganancias monetarias sobre los reconocimientos no monetarios (como el
scoring de productividad), debería mantener dichas preferencias. Sin embargo, existe la
posibilidad de que el gestor asigne valor al status quo, por lo tanto, ser señalado por su
empleador mediante el despojo de boletas representa una pérdida en la medida en que le
genera sensaciones incómodas. Lo anterior implicaría que, el comportamiento de las ventas
sería racional porque el individuo anticipa correctamente las consecuencias de las
cancelaciones de las pólizas.
La mayoría de los empleados del área de cartera (56%) expresaron su malestar debido a
que, el trabajo personalizado requiere de la aplicación de un mayor esfuerzo el cual no está
siendo remunerado. Mientras que, los restantes se mostraron conformes de que su gestión esté
presentando mejores resultados.
Algunos gestores comerciales indicaron que, el concurso Decameron es una manera de
premiar a quienes realizan adecuadamente su labor puesto a que, los mayores retornos
resultan en quienes más colocaciones de pólizas realizan, aunque éstas posteriormente se
42
encuentren canceladas. Al tiempo que, otros expresaron molestias debido a que no pueden
influenciar en la decisión por parte del asegurado de mantener la póliza vigente o no, y dicho
resultado no tiene relación con su gestión.
5. Conclusiones
Teniendo en cuenta los resultados de las estrategias implementadas existe evidencia que,
pueden mitigarse las carteras y las cancelaciones de los seguros de vida ejecutando de manera
efectiva los métodos de recolección de cartera, e implementando concursos de incentivos no
monetarios con ganancia bajo incertidumbre que encaminen a la fuerza comercial a mejorar
su scoring de productividad.
El correo electrónico con información personalizada disminuye la probabilidad de que el
asegurado cancele la póliza en 19.7 pp (significativo al 0.01). Por otro lado, el ser partícipe de
un concurso de incentivos no monetarios aumenta la probabilidad en 5.7 pp (significativa al
0.01) de que el seguro adquirido por el cliente se encuentre activa. El efecto medio del
tratamiento fue de 4.7 pp (significativa al 0.01) a favor de las sucursales que participaron en el
concurso.
La primera hipótesis planteada por los investigadores de este trabajo ha sido comprobada
puesto que, la información personalizada vía mecanismos electrónicos mitiga la cartera de los
seguros de vida. Mientras que, la segunda hipótesis ha sido rechazada puesto que, la
implementación de concursos como incentivos no monetarios con ganancia bajo
incertidumbre sí logran mitigar las cancelaciones de los seguros durante el primer año de
vigencia.
El nivel de riesgo de la póliza asociada al cliente y la razón corriente (relación
ingresos/gastos – capacidad de pago) son los aspectos más determinantes, al momento de que
el asegurado decida cancelar o no el seguro. Mientras que el estado civil, lo es para que la
póliza se encuentre activa durante el primer año de su vigencia.
Los resultados individualizados evidencian que, el beneficio del incentivo no monetario
tiene efectos positivos en el desempeño de los gestores, pero con una tendencia a establecer
metas de ventas menores o más fáciles de cumplir.
En promedio, las características de los asegurados son más determinantes que las mismas
de las pólizas y los gestores comerciales, al momento de evaluar ambas estrategias.
Demostrando la necesidad por parte de la Entidad de Seguros de brindar información
personalizada a los clientes en mora, y que los gestores comerciales encaminen de manera
43
adecuada al cliente ofreciéndoles la mejor información relacionada a los seguros de vida con
características y atributos, que se adecuen a sus preferencias y restricciones.
Estos resultados brindan una aproximación a los efectos que podrían tener la
implementación de este tipo de estrategias sobre la gestión de cartera y la productividad
laboral, por medio de las cuales se ejerce un mayor control tanto sobre los costos variables
como los gastos de la compañía, evitando la aminoración de las utilidades en el corto plazo.
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44
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45
Anexos
Anexo 1
Descripción de los datos de la estrategia aplicada al cliente
Origen Variable Tipo Subtipo Contenido
Póliza
Póliza Categórica Nominal ID de la póliza
Prima neta Cuantitativa Continua Valor de la prima en mora asociada a la
cuota del seguro
Prima ahorro Cuantitativa Continua Valor de la prima en mora asociada a la
cuota de ahorro
Cartera total Cuantitativa Continua Valor de la cartera total
Edad cartera Cuantitativa Discreta Días de la mora
Nivel de riesgo Cuantitativa Discreta
Indica el nivel de riesgo asociado a la
probabilidad de ocurrencia de un siniestro
por parte del asegurado
Altura Cuantitativa Discreta Renovaciones realizadas de la póliza
medida en años
Seguro compuesto Categórica Nominal Indica si la póliza cuenta con una prima
de ahorro o no
Bogotá DC Categórica Nominal Indica si la póliza fue expedida en la
ciudad de Bogotá DC
Regional centro Categórica Nominal
Indica si la póliza fue expedida en alguna
sucursal de la Regional Centro (Bogotá
DC, Ibagué o Neiva)
Centro de expedición Categórica Nominal ID de la sucursal de expedición de la
póliza
Estado Categórica Nominal Estado de la póliza post-contacto con el
asegurado
Asegurado
Causal Categórica Nominal
Causal de la mora indicada por el
asegurado (Capacidad de pago,
Competencia, Desconocimiento, Nueva
obligación o Secundario)
Mecanismo Categórica Nominal Mecanismo bajo el cual se logró contactar
al asegurado en mora
Edad del asegurado Cuantitativa Discreta Edad del asegurado medida en años
Género asegurado Categórica Nominal 1: Masculino 0: Femenino
Ingresos laborales Cuantitativa Continua
Ingresos laborales del asegurado
indicados por el asegurado al momento de
la colocación del seguro (aproximado por
la ES mediante un incremento anual)
Total gastos Cuantitativa Continua
Gastos del asegurado indicados por el
asegurado al momento de la colocación
del seguro (aproximado por la ES
mediante un incremento anual)
46
Administrativa Categórica Nominal Indica si el asegurado pertenece al área
administrativa o no
Área de ocupación Categórica Nominal Categorización de la ocupación del
asegurado
Domicilio asegurado Categórica Nominal Ciudad de residencia registrada al
momento de la emisión de la colocación
Razón corriente Cuantitativa Continua
Capacidad del asegurado para cumplir con
sus obligaciones en el corto plazo
(Ingresos/Gastos)
Fuente: Elaboración propia.
47
Anexo 2
Descripción de los datos de la estrategia aplicada a la fuerza comercial
Origen Variable Tipo Subtipo Contenido
Póliza
Crecimiento Categórica Nominal Indica si la póliza vendida presentará crecimiento anual en el monto asegurado o no
Monto Cuantitativa Discreta Indica el monto por el cual se vende la póliza (20 - 30 - 40 - 50 millones)
Prima total Cuantitativa Continua Valor de la prima anual
Prima mes Cuantitativa Continua Valor de la prima mensual
Anualidad Categórica Nominal Indica si el pago por la prima es anual o mensual - 1: Anual 0: Mensual
Activa Categórica Nominal Indica si la póliza se encuentra activa o cancelada - 1: Activa 0: Cancelada
Asegurado
Edad asegurado Cuantitativa Discreta Edad del asegurado medida en años
Género asegurado Categórica Nominal 1: Masculino 0: Femenino
Nivel amparo Cuantitativa Discreta Indica el nivel de la cobertura escogido por el cliente
Nivel riesgo Cuantitativa Discreta Indica el nivel de riesgo asociado a la probabilidad de ocurrencia de un siniestro por parte del asegurado
Valoración médica Categórica Nominal Indica si el asegurado optó por el descuento que aplica en caso de realizarse una valoración médica previo a la activación de
la póliza
Personas a cargo Cuantitativa Discreta N° de personas a cargo del asegurado
Estado civil Categórica Nominal Indica si el asegurado convive con alguna pareja o no
Nivel educativo Categórica Ordinal Indica el grado académico del asegurado
Pensionado Categórica Nominal Indica si el asegurado se encuentra pensionado o no
Ingresos laborales Cuantitativa Continua Ingresos laborales del asegurado indicados por el asegurado
Gestor
Gestor Categórica Nominal ID del gestor
Sucursal Categórica Nominal ID de la sucursal
Edad gestor Cuantitativa Discreta Edad del gestor medida en años
Género gestor Categórica Nominal 1: Masculino 0: Femenino
Grado instrucción Categórica Nominal Indica si el gestor es profesional o técnico/tecnólogo - 1: Profesional 0: Técnico/Tecnólogo
Antigüedad Cuantitativa Discreta Antigüedad del gestor comercial en la ES medida en años
Concurso Categórica Nominal Etiqueta de participación en el concurso (Tratamiento)
Categoría mes Categórica Ordinal Categorización del gestor por parte de la ES del mes en el cual se vende la póliza
Categoría mes
anterior Categórica Ordinal Categorización del gestor por parte de la ES del mes anterior respecto al cual se vende la póliza
Meta Categórica Nominal Indica si el gestor comercial cumplió o no la meta en el mes en el que vendió dicha póliza
Comisión por monto Cuantitativa Discreta Comisión otorgada al gestor comercial por el monto del seguro vendido
Comisión por N°
pólizas Cuantitativa Discreta Comisión otorgada al gestor comercial por el N° de pólizas vendidas (sujeto a cumplimiento de la meta)
N° boletas Cuantitativa Discreta N° de boletas entregadas al gestor comercial en el mes en el cual se vendió dicha póliza (sujeto a cumplimiento de la meta)
Fuente: Elaboración propia.
48
Anexo 3
Estimación del modelo logit multinomial para la acción la póliza - Categoría base: Pago
Cancelada Efectos Marginales
Mecanismo -1,87 0,17
(0,50)** (0,08)***
Razón corriente -5,97 0,58
(0,74)*** (0,12)***
LnIngreso -1,84 0,30
(0,51)*** (0,07)***
Administrativa -1,29 0,16
(0,62)** (0,07)***
LnCartera 3,52 -0,46
(0,35)*** (0,07)***
Altura -1,25 0,12
(0,16)*** (0,03)***
Nivel de riesgo -0,68 0,04
(0,26)*** (0,03)
Seguro compuesto 1,67 -0,18
(0,78)** (0,10)*
Bogotá D.C. -1,57 0,16
(0,53)*** (0,06)***
Intercepto 15,77
(1,75)***
F 0.000
Pseudo R2 0.745
N 918
Fuente: Elaboración propia. Esta estimación se realiza teniendo como categoría base: Pago. El valor
entre paréntesis (.) corresponde al error estándar.
*significativo al 0.1 **significativo al 0.05 ***significativo al 0.01
