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Sujet de mémoire
Les résiliations de contrats des fonctionnaires à leur mutuelle d’affiliation
Introduction au sujet[modifier | modifier le wikicode]
LE PHÉNOMÈNE D’ATTRITION DANS LES MUTUELLES D’ASSURANCE SANTÉ
CONTEXTE[modifier | modifier le wikicode]
Créée en 1945, la Sécurité sociale « est la garantie donnée à chacun qu'en toutes circonstances il disposera des moyens nécessaires pour assurer sa subsistance et celle de sa famille dans des conditions décentes ». Ces termes extraits de l’ordonnance portant sur la création de la Sécurité sociale avait comme enjeux de créer une organisation unique, solidaire et gérée par les assurés eux-mêmes pour leur faire bénéficier ainsi que leur compagnons et enfants d’une protection maladie. Adhérer à la sécurité sociale est obligatoire, ce qui la différencie c’est l’affiliation à un type de régime. Cette affiliation dépend de la catégorie socio-professionnelle à laquelle on appartenait le plus souvent.
Le régime obligatoire est le régime légal de prévoyance auquel est soumis un assuré. Quand on réside en France, on doit impérativement être affilié à un régime d’assurance maladie et maternité. Cette affiliation garantit à chacun le remboursement d’une partie de ses dépenses de santé. Le régime général couvre près de 87 % de la population. Il est géré par les différents organismes de l’Assurance Maladie tels que les caisses primaires (CPAM), caisses régionales (CARSAT)… Pour le cas qui nous intéressent, c’est-à-dire celui des fonctionnaires, ils dépendent d’un régime particulier géré par des organismes spécifiques hormis les contractuels qui sont rattachés à la CPAM (Caisse Primaire d'Assurance Maladie) de leur département et qui sont affiliés donc au régime général.
Dans la fonction publique d'Etat, ce sont des mutuelles d’assurance santé qui gèrent la Sécurité sociale des agents. Elles sont différentes selon le ministère d'affectation. Il s'agit par exemple de la MGEN (Mutuelle générale de l'Éducation nationale) pour les personnels de l'Éducation nationale, de la Jeunesse et des Sports, de la Recherche et de la Culture. Mon analyse va se porter sur cette mutuelle d’assurance.
OBJECTIFS ET PROBLÉMATIQUE[modifier | modifier le wikicode]
MGEN est la mutuelle historique des fonctionnaires et contractuels de l’Éducation nationale, de l'Enseignement supérieur, de la Recherche et de l'Innovation, de la Culture, et des Sports La MGEN se veut un modèle d'assurance porté vers l'économie sociale et solidaire c'est-à-dire solidaire, accessible à tous et couvrant une large part des frais de santé.
Il existe plusieurs offres de santé et prévoyance réservées aux assurés selon leurs besoins. Des offres libellées sous deux formats (offres de conquêtes, offres de fidélisation). Sur les 4 millions d'adhérents que compte la MGEN, les fonctionnaires sont affiliés par régime obligatoire et les non-fonctionnaires et contractuels y souscrivent via les offres complémentaires et sont donc rattachés au régime général. Notre étude va porter sur les données des affiés soumis au régime obligatoire, c’est-à-dire les fonctionnaires.
De plus en plus d’offres concurrentielles apparaissent sur le marché et tend à bouleverser l’équilibre des choses. Les affiliés ont tendance à quitter leur mutuelle pour souscrire à d’autres qui semblent avantageuses et répondent à des besoins spécifiques. Ces affiliés auront tendance à « démissionner » de leur mutuelle affiliée pour souscrire à une autre. Ce phénomène va générer une multitude de questionnement et cela nous pousse à :
- Identifier toutes les offres et les autres cibles (non-fonctionnaires) ;
- Analyser les entrées et les départs ;
Ps : par départ, démission, j'entends la résiliation du contrat souscrit par l'assuré affilié obligatoirement.
- Analyser les causes de ces départs (volontaires ou pas),
- Faire une prédiction pour savoir si ces démissions ont des causes particulières en fonction des périodes, d'évènements internes ou externes, des profils ;
- Faire une mise en lien avec un principe sociologique.
L’objectif étant d’éviter autant que possible l’attrition (démission) des clients on cherchera à détecter les causes de ce phénomène. Pour prévenir cet état des faits, une stratégie devra être déployée pour éviter de perdre plus de clients.
Étant un risque normal et fréquent on doit pouvoir à partir de l’analyse du taux d’attrition, véritable indicateur de performance, prédire le risque de perte de clients en temps réel, d’identifier les besoins réels des clients et d’adapter l’offre.
Tout en prenant aussi en compte que le risque peut varier d’un client à un autre selon ses raisons propres. Les causes de cette attrition peuvent être dues à :
- Une cible de clients mal adapté, ce qui veut dire que les clients ne correspondent pas forcément à la cible visée témoignent d’un risque élevé d’attrition ;
- Un risque moyennement élevé peut indiquer que l’offre ne répond pas à un besoin bien précis, ou à des besoins occasionnels ou espacés ;
- Un risque faible peut traduire la nécessité de réajuster l’offre ou d’adapter davantage les services aux besoins de la clientèle.
BASE DE DONNÉES[modifier | modifier le wikicode]
Il s’agit de données internes. Cette base de données sera d’environ 30 000 lignes avec 15 ou 20 variables portant sur le gentilé, l’âge, l’offre, le numéro de contrats, la date de saisie, le code postal, la date d’effet, la date de fin de saisie, le libellé, etc.
Cette base de données prendra en compte uniquement les enregistrements de l’offre MGEN Santé Prévoyance (MSP), offre dédiée aux fonctionnaires exclusivement. Elle pourra être visualisée sur plusieurs années et pourra donc être utilisée dans le cas d’une comparaison ou visualisation d’une évolution.
HYPOTHÈSES[modifier | modifier le wikicode]
Les démissions volontaires sont relevées durant une période bien déterminée, allant sur une période de 4 mois, où les adhérents envoient leurs courriers recommandés. Cette période est ciblée vers la fin d’année, de la fin août à fin décembre. C’est un suivi annuel et peut être comparé sur plusieurs années. Ces démissions volontaires plus connu sous le nom du phénomène d’attrition dans le milieu du marketing peuvent être liées à plusieurs facteurs d’ordre économiques, anecdotiques (basées sur un sentiment ou une réaction face à une situation), concurrentiels.
Des hypothèses peuvent être soulevées face aux comportements des adhérents. On constate que :
1. Les démissions volontaires surviennent vers la fin d’année et se matérialisent sous forme de courriers recommandées.
2. L’attrition est liée à des causes d’ordre économique, concurrentiel, anecdotique.
3. Des campagnes de relance sont menées en amont et pendant la période désignée comme celle des attritions afin de prévenir les départs des clients.
L’enjeu est donc d’éviter l’attrition et de limiter le risque de perte quand celui-ci s’avère inévitable. Une manœuvre anti-attrition qui se veut efficace va donc être lancée avec comme visée de fidéliser les clients en personnalisant le plus possible l’offre, la rendant accessible et pouvant tenir tête aux offres concurrentiels.
Gérer le risque d’attrition et la perte de ces clients passe généralement par trois mesures différentes :
- Les actions de fidélisation, en visant la satisfaction du client. L’objectif est de susciter l’envie de rester tout en le laissant libre de son choix.
- Les actions de prévention consistent à proposer un nouvel engagement aux clients avant l’expiration des contrats en cours. C’est également un bon « système d’alarme » pour prédire un risque éventuel d’attrition. Appels, e-mailing sont privilégiés.
- Les actions de rétention visent à rappeler au client sur le départ les avantages qu’il aurait à maintenir son contrat, et qu’il perdrait s’il le résiliait. La renégociation du contrat est possible.
MÉTHODOLOGIE (...)[modifier | modifier le wikicode]
Sur Excel, on pourra effectuer des opérations nous permettant de relever le nombre de contrats et faire le rapport entre les entrées et les sorties.
Pour la prédiction on fera de la prédiction du « churn » ou attrition. C’est l’activité qui consiste à tenter de prévoir les phénomènes de perte de clientèle, va être analysée ici. La prédiction du « churn » se fait généralement par l’étude des comportements de consommation ou par l’observation de comportements individuels annonciateurs d’un risque d’attrition. Elle donne lieu à l’utilisation d'un modèle de regression linéaire sur des valeurs explicatives.
Les comportements à observer peuvent être liés à :
- Un nombre de courriers reçues entre fin août jusqu’à a fin de l’année
- La baisse du nombre de souscription
- La formulation d’une réclamation (nombre, fréquence et types de réclamations)
- La souscription à une offre concurrentielle
Il faut déterminer la variable que l’on souhaite prédire telle que le nombre de départ, puis il faut exclure les variables qui ne nous seront pas utile dans notre analyse (les identifiants par exemple ne nous apportent aucune information).
Une fois cette étape terminée il ne nous reste plus qu’à générer le modèle de prévision. Après la génération du modèle, on peut voir que la variable la plus importante pour prévoir le risque de départ est le temps passé au téléphone, puis le nombre d’appels au service client dans le but de les récupérer.
Faire de l'apprentissage non supervisée ACM pour explorer les profils des usagers en fonction des variables socio-démographiques. Variable: motif de fin de contrat.
Point du 20/01/2020[modifier | modifier le wikicode]
JD: Il s'agit de données d'entreprise qui porte sur les démissions volontaires de l'offre de santé MSP, offre principale dédiée aux fonctionnaires. La base compte environ 30000 lignes et on a 15 à 20 variables qui la compose.
QS: La question étudiée est celle du phénomène d'attrition, il s'agit d'une perte de clientèle.
MA:
- Apprentissage non supervisée ACM pour explorer les profils des usagers en fonction des variables socio-démographiques. Variable: motif du fin de contrat.
- Prédiction de l'attrition sur la variable ''des sorties'', date de fin du contrat, faire un modèle de regression linéaire avec des variables explicatives.
Connaitre la durée du contrat en partant de la date de début de contrat, date de fin de contrat.
