De traditionele indeling van hypotheekaanvragen in starters, doorstromers of oversluiters is achterhaald. De werkelijkheid is complexer en daar biedt de Klantprofiel Index HDN een antwoord op. In samenwerking met HDN (Hypotheken Data Netwerk) heeft HippoLine bijna 390.000 hypotheekaanvragen uit 2018 geanalyseerd met behulp van machine learning. Het resultaat? Tien nauwkeurig gedefinieerde klantprofielen die een realistischer en bruikbaarder beeld geven van de hypotheekmarkt.
Wat is de Klantprofiel Index HDN?
De Klantprofiel Index HDN is een geavanceerde Business Intelligence-applicatie binnen het HDN-platform. Deze tool stelt hypotheekaanbieders, adviseurs en beleidsmakers in staat om doelgroepen scherper te analyseren, producten gerichter te ontwikkelen en marktposities beter te begrijpen.
De Index maakt gebruik van clusteringstechnieken binnen machine learning om hypotheekaanvragen te groeperen op basis van overeenkomende kenmerken. Hierdoor ontstaan klantgroepen die echt relevant zijn voor beleid, marketing en productontwikkeling.
Tien vernieuwde klantprofielen
De bekende labels ‘starter’ of ‘doorstromer’ maken in de Klantprofiel Index HDN plaats voor gedetailleerde klantprofielen zoals:
- Starter Jong
- Starter Stabiel
- Starter Hoog Segment
- Opstromer
- Opstromer Nieuwbouw
- Doorstromer NHG
- Oversluiter
- Ondernemer Aankoop
- Verbouwer
- Gepensioneerde
Deze nieuwe indeling biedt veel meer nuance en maakt het mogelijk om communicatie, propositie en dienstverlening aan te laten sluiten op de echte behoefte van de doelgroep.
Functionaliteiten van de Klantprofiel Index HDN
De Index bevat elf interactieve tabbladen waarin gebruikers:
- Per klantprofiel kunnen inzoomen op kenmerken, trends en data
- Clustertabellen, geografische visualisaties en exportfuncties vinden
- Inzicht krijgen in leningen, marktwaarden, rentes en meer
Het resultaat: een rijk klantbeeld waarmee aanbieders kunnen experimenteren met proposities en hun impact nauwkeurig kunnen meten.
De technologie achter de Klantprofiel Index HDN
De Klantprofiel Index HDN is gebaseerd op geavanceerde analysetechnieken:
- PCA (Principal Component Analysis) – Voor het reduceren van overbodige data en het selecteren van de meest waardevolle kenmerken.
- Elbow Method – Om het optimale aantal clusters te bepalen.
- Clara Method (Clustering Large Applications) – Voor het efficiënt clusteren van grote hoeveelheden data.
- Cohen’s D – Voor het kwantificeren van verschillen tussen clusters en het toewijzen van betekenisvolle namen.
Uiteindelijk bleven 43 kernkenmerken over waarmee de clusters zijn gevormd.
Toepassingen van de Klantprofiel Index HDN
De Klantprofiel Index HDN bewijst dat clusteranalyse en machine learning breed toepasbaar zijn:
- In e-commerce: klantsegmentatie voor hogere conversie
- In overheden: beleidsontwikkeling op wijk- of buurtniveau
- In productontwikkeling: gepersonaliseerde aanbevelingen zoals bij Spotify of Netflix
Voor organisaties die worstelen met generieke klantdata, biedt clustering een weg naar diepere inzichten en scherpere strategieën.
Waarom samenwerken met HippoLine?
HippoLine ondersteunt organisaties in het volledige traject: van dataschoonmaak tot interpretatie van statistische modellen. Onze kracht ligt in de combinatie van technische expertise en domeinkennis. We zijn sinds 2017 vaste partner van HDN en ontwikkelden naast de Klantprofiel Index HDN ook interactieve jaar- en kwartaaloverzichten op het HDN-platform.
Meer weten over de Klantprofiel Index HDN?
Benieuwd wat de Klantprofiel Index HDN of clusteranalyse voor jouw organisatie kan betekenen? Neem vrijblijvend contact met ons op. Wij denken graag met je mee over datagedreven strategieën voor jouw sector.
